基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

IP网络信源信道联合编码策略

面向IP网络,讨论了一种信源编码的失真估计模型,并用典型的视频编码器作了验证.提出了一种基于包的信道编码方法,并将该方法引入信道编码的失真估计中,对一种信道编码的失真估计模型作了改进.以前述内容为基础,提出了两种信源信道联合编码策略,实验结果表明,这两种策略得到的最优结果在很大程度上提高了视频重建质量.     

单向实时数字视频传输中帧同步锁定技术研究

提出一种适用于单向实时数字视频传输系统的帧同步锁定方案。其方法在接收端采用本地参考时钟、状态机、锁相环，并结合CIMT编码方式实现系统自动维持帧同步锁定，而无需周期性加入帧同步码。对该帧同步锁定方案与周期性加入帧同步码强制锁定方案进行性能比较．并将其应用到单向实时数字视频光纤传输系统中。实验证明，系统自动实现帧同步锁定的方案是单向实时数字视频传输系统实现帧同步锁定的最佳方案。     

基于TS101的PCI接口高速数据采集系统的设计

给出了基于TS101和PCI的双通道数据采集处理系统的设计方案。首先介绍了ADI公司新型数字信号处理(DSP)微处理器TS101和FLYBY数据传输模式,阐述了系统结构和工作原理,最后对如何利用TS101的FLYBY接口提高数据采集、存取效率和数据系统的逻辑控制进行了详细的论述。     

反辐射导弹导引头中频数字接收机研究

研究了一种反辐射导弹导引头中的中频数字接收机的设计和实现方案.该接收机利用带通采样对输入的中频信号进行数字化处理.提出了一种改进的分布式算法,该算法利用查找表的方式代替乘法-累加操作并能同时实现对混频信号的滤波和抽取处理.这种方法实时性强并能有效的节约芯片逻辑,可有效的应用于反辐射导弹导引头电路设计中.     

一种改进的运动补偿三维小波视频编码方法

Choi等[1]提出的运动补偿三维子带编码方法是一种具有代表性的高效小波视频编码方法,其编码效率优于国际标准MPEG-2.但是该方法的运算复杂度高,编码时也没有充分利用小波图像的特点.为此,本文对该方法的两项关键技术进行了改进:采用像素域降采样运动估计技术以降低运算复杂度,采用改进的集分裂分层树(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)方法对三维时/空子带进行更高效的编码.实验结果表明,与原有的算法相比,本文的工作不仅降低了运算复杂度,也进一步提高了编码效率.     

核电厂重要人员动作分析与人因工程相结合研究

人因工程(HFE)是人机接口的复杂的系统工程。在核电厂(NPP)中,重要人员动作分析和人因工程管理之间具有紧密联系。人因工程/人机接口(HSI)活动能够为重要人员动作分析提供输人,用于识别电厂关键人员动作和风险重要人员动作。重要人员动作分析能够确定对电厂安全和可靠性至关重要的电厂情景、人员操作等,为人因工程/人机接口设计提供参考。对人因工程和重要人员动作分析相结合过程进行研究,基于NUREC-0711建立一套二者相结合的方法体系,详细阐述二者结合要点及实施流程。最后结合实际电厂给出工程应用实例,并通过概率安全评价(PSA)定量评价方法给出分析结果。该方法能够为核电厂重要人员动作识别及人因工程设计优化提供参考,提高电厂安全性和可靠性。     

基于WebGIS和3G的警务指挥调度系统研究与设计

该文针对公安系统的实际需求设计了一个基于WebGIS和3G的警务指挥调度系统。论文首先介绍了警务指挥调度系统的设计思路和总体架构,然后分析了Android开发平台和J2EE开发架构的优点,最后完成了移动终端和中心平台的软件设计并对其实现方法进行了研究。     

无人机影像单目标跟踪综述

随着无人机产业的发展,航拍影像数据急剧增多,航拍影像的智能化分析与处理已成为新的研究热点.目标跟踪作为其中的核心技术之一,可为后续影像内容解译及各种实际应用提供基础性的支撑.受到应用场景复杂、目标尺度复杂多变、姿态变化剧烈、相似目标干扰等各种复杂因素的影响,无人机影像目标跟踪面临着诸多的技术挑战.因此,总结了近年来无人机影像单目标跟踪技术的研究进展,包括基于相关滤波的目标跟踪方法、基于深度学习的目标跟踪方法、基于相关滤波与深度学习结合的目标跟踪方法等,介绍了无人机影像公开数据集,以及跟踪性能的评价指标,并对典型的单目标跟踪方法进行了性能评测与分析.最后,对未来无人机影像目标跟踪技术的发展态势进行了总结与展望.