基于DPS的调制类型识别方法及其实现

调制类型识别在通信应用领域中扮演十分重要的角色，用高速数字专用芯片ADSP2101可快速准确实现调制类型的识别。     

堆中子短照纯仪器多元素活化分析实用性和可行性研究

该文叙述了在原子能科学研究院重水反应堆上进行的堆中子短照纯仪器多元素活化分析的实用性和可行性的研究结果。使用缓发中子计数法测铀装置的气动传送系统,采用两次短照和三次测量的方法可以分析30—36个元素。约有30个元素的探测极限低于地壳的平均含量,本方法分析结果精确,分析迅速,成本低,适用于大批地质勘探和环境等样品分析。文中还给出我们正在建立的大量样品的自动分析流水线框图。     

中子活化与缓发中子法测定岩矿中U、Th、K

石油地质勘探、岩矿成份分析等许多方面,都对天然放射性元素U、Th、K的测定提出     

用循环活化和缓发中子计数法测定痕量铀

用缓发中子计数法测定微量铀具有灵敏、准确、干扰少、迅速、非破坏、成本低和可自动分析大量样品等优点。原子能研究院缓发中子测铀装置测天然铀的探测极限为0.05ppm,至今已分析了4千多个土壤、水系沉积物、地质化探样品、标准参考物等,均获得了满意的结果。然而植物、牧草、蔬菜、粮食、高岭土等样品中天然铀的含量比土壤要低1～2个数量级,为此要进一步提高测量的灵敏度。     

基于改进型深度数据流形的数据分类算法及在人脸中的应用

针对数据分类问题的局限,提出一种基于改进型深度数据流形的数据分类算法并将其应用到人脸识别中。首先,通过采集人脸图像的深度信息,利用稀疏表示对其进行去噪处理;再结合图像的颜色信息,重新生成三维人脸信息数据库,通过对人脸数据的流形分析得到最优的降维结果,按十字十乘交叉验证法的原则选取训练集和测试集,将训练集输入支持向量机算法建立数据分类器;最后,将测试集输入训练完成的分类器中,实现人脸数据分类。选取ORL,Yale两类人脸图像标准数据库与传统人脸识别算法进行交叉对比实验,验证算法的优越性和可行性。实验结果表明：所提出的算法有较高的分类准确率,可有效地完成人脸识别。     

基于改进型深度LLE和随机森林的人脸检测算法

针对人脸检测问题的特点,提出一种基于改进型深度LLE(Locally Linear Embedding)算法和随机森林相结合的人脸检测算法。首先,通过采集图像的深度信息,结合图像的颜色信息,构建三维图像信息数据库,再通过改进的LLE算法得到最优降维结果,按一定比例选取训练集,输入随机森林算法建立数据分类器;最后,将测试集输入到训练完成的分类器中,实现人脸图像的检测。选取Yale,JAFFE 2类数据集与传统算法进行对比实验,验证算法的优越性和可行性。实验结果表明:所提出的算法可以有效地完成人脸检测,检测率高于传统算法7%左右。     

用循环活化和缓发中子计数法测痕量铀

采用10次循环活化和测量缓发中子法测定铀含量,使原测量装置对天然铀的探测极限优于5 ppb,测量一个样品的时间约为25 min。当样品含天然铀0.1ppm时,测量结果的相对误差小于5%。     

基于FPGA的物联网智能汇聚终端设计

本项目设计一个基于FPGA的物联网智能汇聚终端为无线数据采集监控系统的核心节点,能够在环境中实现实时采集、发送并显示各环境参数等功能.在环境监测过程中实现了整个系统的无线化,而且可以随时加入各种传感器节点并且与之前的传感器节点兼容,能够适应不同的环境监测需求.最后,在实际模型环境中对本系统进行了各项功能的测试,实验证明,本系统达到了预想的各项设计要求,且测量的数据满足环境参数采集的应用要求和精度要求.