梯图的点可区别全染色（n≡5（mod8））

一个图的全染色被称为点可区别的即对任意两个不同点的相关联元素及其本身所构成的色集合不同。其中所用的最少颜色数称为G的点可区别全色数。本文定义了一种排序方法：三角排序。利用该排序的结果证明了当n≡5（mod8）和C4n-1/2＋2〈m≤C4n/2＋2时,梯图Lm≌Pm×P2的点可区别全色数为n。     

梯图的点可区别全染色（n≡4（mod8））

一个图的全染色被称为点可区别的即对任意两个不同点的相关联元素及其本身所构成的色集合不同,其中所用的最少颜色数称为G的点可区别全色数。本文定义了一种排序方法：三角排序。利用该排序的结果证明了当n≡4（mod8）和C4n-1/2＋2〈m≤C4n/2＋2时,梯图Lm■Pm×P2的点可区别全色数为n。     

基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割

考虑现有图割算法没有充分考虑红外图像的模糊特性,分割精度和运行效率低的缺点,提出了基于快速递推模糊2-划分熵图割的红外图像分割算法以实现复杂背景下红外图像的自动高效分割。该方法利用图像感兴趣区域的最大模糊熵信息设计图割能量函数的似然能,基于局部最大模糊2-划分熵值迭代检测出包含图像最大信息的感兴趣区域来确保提取目标信息的完整性。为了提高最大模糊熵寻优的效率,引入时间复杂度为O(n2)的递推算法,将模糊熵计算转化为递推过程,并保存所有递推的熵函数值用于后续的穷举寻优。针对确定的感兴趣区域,利用该区域最大模糊2-划分时隶属度函数分布设置图割能量函数的似然能,从而充分考虑图像的模糊特性。对分割结果与几种常用的算法进行了视觉比较及运行时间,错分率,F指标的量化分析。结果表明:该算法分割精度F值高达95%,运行时间较其他常用算法至少缩短了72%,基本满足自动红外图像分割对精度、效率和鲁棒性的要求。     

随机共振方法在弱信号检测中的应用

针对如何从强噪声背景下提取有用的弱信号问题,利用近年来发展起来的随机共振技术进行了信号检测的研究,发现该方法提取弱信号切实可行.介绍了随机共振的基本原理,提出了随机共振去噪检测弱信号的新方法.并通过仿真研究了系统的随机共振现象,实验证明了随机共振技术在强噪声背景下检测弱信号具有很大的优越性.     

基于HowNet查询扩展方法的探究

考虑到查询扩展方法在信息检索中很少考虑词语的顺序、分布和词条概念关系等因素,难以在信息检索中对文本相似性做出全方位的度量。针对这种情况,基于词语概念本体How Net对词序、词距、扩展词权重特征进行概念相关性度量,并将词语相关性度量作为特征词权重因子引入文本检索过程中,实现了一种改进的特征量化方法。Top-N检索结果的实验表明,采用的方法使得系统整体性能获得有效提升。     

红枣分级生产线自动称重系统的设计

针对目前市场上水果的定量称重包装精度不高的现状,以宁夏长枣为研究对象,设计了红枣分级生产线自动控制称重系统,介绍了称重系统的工作原理及系统组成,并设计了自动称重系统的电气控制部分.该称重系统结构简单,操作灵活;整个过程实现自动控制,无需人工处理.实验表明,设计的称重系统能实现对果品的快速、定量称重包装,可以满足企业生产的需要,有较好的推广价值.     

轨道角动量在无线通信中的研究新进展综述

随着无线通信技术的蓬勃发展,频谱利用率和系统容量已经趋近香农极限.轨道角动量作为一项新型技术,拥有高效频谱利用率和抗干扰能力,引起了国内外学术界的关注.本文首先介绍了轨道角动量的应用与无线通信系统的基本原理;其次综述了轨道角动量在相关领域的研究进展,并对轨道角动量产生的关键技术进行深入分析,以及对现有的轨道角动量接收方法进行梳理总结;最后在目前已有研究的基础上,展望并提出了未来轨道角动量在无线通信研究及应用中需要重点解决和关注的一些突出问题,包括携带轨道角动量涡旋电磁波的产生,不同模态轨道角动量电磁波相互干扰的抑制,轨道角动量模态的编码方式以及不同模态涡旋电磁波的分离与检测等方面.     

样本熵融合聚类算法的森林火灾图像识别研究

针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题,提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换,降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法,通过HSV分量的欧氏距离准则,对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上,通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别,区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异,确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明,采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测,全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%,平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性,能够适应复杂背景下火灾区域识别工作,相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。     

基于介质谐振器的轨道角动量天线设计

近年来,轨道角动量一直是无线通信领域的研究热点。本文将轨道角动量与毫米波技术相结合,提出了一种基于介质谐振器的轨道角动量天线。建立了该天线的等效模型,推导了其辐射场的理论表达,讨论了介质谐振器半径对涡旋波电磁波模态的影响,通过仿真结果表明,该天线在K_(a)波段有四个谐振点,能够分别产生模态l=1,2,3,4的涡旋电磁波。此外,该天线结构紧凑、成本低、增益良好,具有较高的天线效率,产生的各个模态的涡旋电磁波都具有良好的旋转性,能够获得较强的抗干扰能力,为轨道角动量在毫米波频段的应用提供了一定的现实意义。     

改进 VMD 算法消除脉搏波基线漂移研究

针对光电容积法采集的脉搏波信号容易受到干扰出现基线漂移的现象,提出了一种改进变分模态分解消除基线漂移噪 声算法。 算法先利用变分模态分解(VMD)将脉搏波信号分解成多模态分量,然后筛选出含有基线漂移的分量进行经验模态分 解(EMD),并消除经验模态分解的余项,最后将全部模态重构。 实验结果表明:该算法可以有效去除基线漂移,减少失真。 与 单纯使用 EMD 算法相比,改进 VMD 算法的含噪信号功率与降噪后信号功率比为 0. 26,均方误差为 1. 73,有效提高了信号的 质量。