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北京理工大学学报
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黄风雷

月刊

1001-0645

blgzw@bit.edu.cn

010-68912326，68914627

100081

北京海淀区中关村南大街5号

北京理工大学学报/Journal Transactions of Beijing Institute of TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是以基础理论、应用科学和工程技术为主的综合性学术刊物，主要反映我校重要科研成果，促进学术交流，发展科学技术，推动教学和科研工作的开展。我刊分研究论文和科技简讯两大类，前者按学科分为：数学、力学与物理、机械工程、信息科学与控制、光学与电子工程、化工与材料科学、管理科学六个栏目。
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    一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

    周治国刘开元郑翼鹏屈崇...
    758-764页
    查看更多>>摘要：针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.

    高速无人艇深度学习视觉检测实时

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    提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法

    梁玮王钰廖章梁李湘媛...
    765-773页
    查看更多>>摘要：驾驶注意力是影响驾驶安全性的重要因素之一,但驾驶注意力的训练由于存在高危险性很难开展.针对此问题,本文提出了一种虚拟现实平台下的提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法,该方法借助虚拟现实头盔的眼动跟踪技术,采集用户的注意力习惯特性,针对用户的习惯特性,自动优化生成个性化驾驶训练方案.在实验中,用户可以在己生成的训练方案中进行个性化驾驶注意力训练,并进行训练后的水平评估,通过对比训练前与训练后的效果评价本文提出的方法,实验结果表明,该方法可有效提升用户的驾驶注意力水平,并且优于传统训练方法.

    虚拟驾驶驾驶注意力个性化训练

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    基于单比特接收机的高检测率测频方法设计与实现

    马月红张伟涛惠蕙郭治锐...
    774-780页
    查看更多>>摘要：研究单比特接收机的高检测率测频方法,利用滤波器组将信号分成多通道,每条通道独立采样、测频,通过减小非线性变化产生谐波的影响达到提高检测率的目的,并对测频后的误检数据进行统计和分析,依据分析结果设计补偿矩阵,利用补偿矩阵对测频结果进行修正.仿真结果表明该方法有效提高了单比特接收机的双信号检测率,对于大动态范围的检测率提升更明显,归一化增益差为6 dB时检测率是原检测率的3.5倍.相关的研究方法和结论对实际工程应用具有一定的参考意义.

    单比特接收机双信号检测瞬时测频

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    生物质碳在直接碳固体氧化物燃料电池中的应用

    乔金硕陈海涛王振华孙旺...
    781-790页
    查看更多>>摘要：研究活性炭和碳化的梧桐叶、橘子皮为直接碳燃料电池燃料时的物化性能和电化学性能.通过X射线衍射研究燃料中碳的形态结构,采用能谱及拉曼研究燃料中元素质量分数.BET测试燃料的比表面积及孔结构.结果表明,碳化的橘子皮燃料中含有钾元素和较高的无定形碳质量分数,有利于碳的Boudouard反应和电化学反应.碳化橘子皮燃料比表面积为74 m2·g-1,且具有较小的孔隙率和较大的堆积密度,与阳极的接触界面较大,作为燃料时,800℃燃料电池最大功率密度可达572.6 mW·cm-2.即非木质、水质量分数大的橘子皮经过高温碳化后得到的生物质碳,作为直接碳燃料燃料电池燃料时,具有优异的性能.

    直接碳燃料电池燃料生物质电化学

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    《北京理工大学学报》征稿简则

    封3页
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