一种改进的宽带相干信号测向算法

为了解决宽带独立信号和相干信号同时存在时,信号估计难度大和测向算法复杂的问题,设计了一种新的宽带相干信号测向算法。首先将未知信号进行分解,利用经典多重信号分类算法估计出独立信号的来波方向,然后利用已求出的独立信号信息,将独立信号从未知信号中剔除,只保留相干信号信息,最后利用改进的宽带相干信号测向算法进行相干信号估计。利用Matlab搭建仿真平台,对算法进行了仿真。结果表明,该算法去相关运算简单,可以有效地解决独立信号与相干信号同时存在的问题,提高了信号估计的成功率,并且减小了测向均方根误差,可为宽带测向的研究提供有价值的参考。     

基于倾角影响线的简支梁桥损伤识别

为了推广影响线理论在结构损伤识别方面的应用,提出了一种基于简支梁桥损伤前后倾角影响线差值及差值曲率的损伤识别方法。对简支梁桥倾角影响线的概念进行定义,推导了简支梁桥损伤前后的倾角影响线公式,并对损伤识别指标进行公式推导,从理论上证明了将其用于损伤识别的可能性。为验证本文建立损伤识别指标的正确性,建立简支梁桥结构有限元模型进行分析。结果表明:简支梁桥损伤前后的倾角影响线差值在损伤区域出现峰值;简支梁桥损伤前后的倾角影响线差值曲率在无损伤区域均为0,在损伤区域均不为0。分析得出结论如下:简支梁桥损伤前后的倾角影响线差值用于判别损伤位置准确度较高;利用简支梁桥损伤前后的倾角影响线差值曲率不仅对单处损伤和多处损伤均具有良好的识别效果,而且可以实现对简支梁桥损伤程度的识别。     

基于DTW算法的唇印识别

0引言 众所周知,指纹、足印、手枪子弹、射击特性及其头发、声音、血液、精液、DNA或者衣服上的纤维都可以作为犯罪证据。上述犯罪证据部分可直接在犯罪现场获取,另一些需要在警局或化验室才能获得,然后对这些证据进行分析和识别,以帮助抓获罪犯。     

一种基于机器视觉技术的城市轨道交通客流量检测方法

为了准确识别并检测城市轨道交通客流量变化,研究轨道交通客流量的变化规律,以客观图像为研究对象,以机器视觉技术为研究手段,提出了一种新的交通客流检测方法。在对交通客流视频图像进行滤波与增强后,利用Canny边缘帧差法从预处理图像中获取完整的运动目标轮廓。同时,利用AdaBoost检测算法构建的强分类器完成乘客头部的检测,并通过双线差值算法消除视频图像中不同位置尺寸所产生的误检框,实现对目标的跟踪与记载,完成客流量的统计。结果表明,该方法在交通客流量的检测中准确率高于90%。检测方法对提高城市轨道交通客流量的检测准确性具有一定的借鉴意义。     

结构等应力线的一种有效绘制方法

提出一种基于高斯点应力绘制受载结构等应力图的有效而简单的方法。直接根据有限元计算求得的高斯点应力值 ,连续在结构边界高斯点和内部共用相邻高斯点中搜索等应力点 ,通过 .SCR命令组文件 ,在 Auto CAD中自动生成等应力图 ,图形清晰 ,效率较高。在不同的加载等级下分别绘制这些等应力图 ,可直观地观察和分析结构应力场的分布和变化情况     

一种基于自适应蚁群算法的产品配置方案

在大规模定制生产模式下,企业面对复杂产品配置问题。在基于蚁群算法实现产品配置求解方案的过程中,针对参数选取对于蚁群算法性能的影响进行了研究,给出了基于自适应蚁群算法的产品配置求解方案,仿真实验验证了该算法策略不仅能保持蚁群算法较为精确的求解性能,且在算法的全局搜索能力和收敛速度上都取得了较好的平衡。     

基于FPGA的实时图像边缘提取系统

现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的并行处理能力能够极大提升数字图像处理效率。通过FPGA编程,在硬件层面提出一种实时图像边缘提取系统。对摄像头采集的视频图像实施灰度转化、高斯滤波、二值化等预处理操作,再利用Sobel算子进行边缘检测,提取图像边缘信息,最终经过VGA显示器实时输出。创新性地提出通过线性移位寄存器级联的方式实现矩阵边界填充,解决了部分边界值的不可用性;利用双RAM乒乓操作输出图像数据,解决了模块间速率不匹配问题;设计人为可调节阈值,过滤不同光照强度带来的噪声影响,边缘相关系数由0.63提高至0.91。系统实时性好,资源占用率仅为可用资源的0.67%～23.70%,在与大型FPGA图像处理工程对接中具有应用潜力。     

基于FFT的突发扩频信号兼容快捕算法

针对传统突发扩频信号捕获算法的缺陷,即无法自适应兼容处理不同同步头时长信号,提出了一种改进的基于FFT的突发扩频信号兼容快速捕获算法。根据不同时长信号的实际应用特性,利用同步头信号尾部对齐的格式特点,采用子矩阵形式存储不同时长信号的码相关结果,通过多支路并行捕获处理,实现突发信号的自适应兼容捕获。同时,通过矩阵的FFT运算同步实现全相干累积来提高信号载噪比,通过时频并行处理提高处理效率,最大限度地优化了弱信号条件的捕获性能。仿真验证表明,算法可以实现不同扩频信号的兼容快速捕获,研究为同步头时长不等的低载噪比信号提供了一种有效的兼容快速捕获方法。     

一种归纳算法的研究与改进

机器学习是人工智能应用的一个重要研究领域,分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,决策树学习是其中常用的一种方法,本文针对目前在机器学习和数据挖掘领域中普遍采用的典型的决策树分类算法ID3算法存在的缺点提出了一种基于统计理论的统计归纳SIA分类算法,该算法以概率统计学的理论为基础,利用实例中提供给人们的统计规律的信息进行划分归类,从而简化了决策树的剪枝和优化过程,并通过Delphi实现该算法进行仿真试验,具有准确性高,分类速度快的特点。     

基于自适应改进LMS算法形态滤波的故障信号分析法

<正>为了提高电网运行的安全性与稳定性,电网系统故障信号分析处理方法一直是电网科研工作者研究的重点与热点。从最开始的傅里叶变换法和小波分析法,再到近几年热门研究的数学形态法,都体现了信号处理的研究热潮。傅里叶变换只能对信号进行频域上的分析,而在时域上没有任何分辨能力。小波变换最显著的特点是     

基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法

为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器（single shot multibox detector,SSD）的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明：改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。     

混合邻域结构的粒子群算法

为了克服标准粒子群算法的早熟、停滞进化或易于陷入局部最优的现象,提出了一种混合模型(简称NSPO)。NSPO将一个粒子映射到无标度网络的多个网络节点上,借助网络结构获得该粒子的邻域拓扑。对粒子的更新,NSPO既考虑种群的最优,又考虑邻域的最优。在3个具有不同难度特点的测试函数上,将NSPO与标准粒子群算法进行了比较。实验结果表明:对于全局最优和梯度信息明显的函数,NSPO具有非常优越的表现;对于具有诸多局部最优的函数,NSPO逃逸局部最优的能力要强于标准粒子群算法;对于具有误导性梯度信息的函数,NSPO偶尔表现优异。     

一种基于FCME的跳频通信干扰检测门限设计方法

针对跳频卫星通信在应用中面临恶意干扰威胁的问题,需要对接收信号进行干扰检测。首先使用宽带能量检测模型对接收信号进行建模,分析了检测统计量的概率分布形式,其次在FCME算法以及恒虚警门限设置方法的基础上,利用概率统计知识分析高斯分布下部分样本与总体的关系,加入迭代修正过程对噪底进行估计以设置满足恒虚警概率要求的门限,最后利用Matlab搭建仿真平台进行仿真分析。理论和仿真分析表明,基于FCME的迭代修正门限设计方法相比于已有方法在SNR为0 dB、无干扰条件下能获得满足虚警概率要求的门限,当存在部分频带干扰时算法性能下降,但所获得的门限仍能满足虚警概率要求。设计方法在干扰较弱或不存在时能满足虚警概率要求,改善了FCME算法虚警概率偏高的情况,应用于跳频通信系统干扰检测的门限设计是可行的,在工程实际应用中有一定的参考价值。     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题,为了合理的对备份任务进行分配与调度,使得最短时间内完成备份任务, 提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。 重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法,并针对二者的不足,提出将其两种算法混合,相互取长补短,仿真实验结果和实例应用表明,笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。