基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究

针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。     

DVC中基于块小波变换的边信息生成算法

在运动补偿内插生成的初始边信息基础上,根据图像的时空相关性,自适应地判断块小波变换方式,传送不同地小波系数辅助解码端生成边信息。实验结果表明,对于不同的视频序列,该算法在一定程度上能有效改进边信息的生成质量。     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。     

基于STM32的嵌入式网络控制器设计

针对目前对终端设备的网络远程控制需求,设计了一种可自适应10/100 Mbit/s网络的嵌入式网络控制器,以实现控制系统中对工业设备、信息家电、移动设备等的远程控制和信息交互。设计了微控制器STM32F107和DP83848以太网PHY芯片的硬件设计方案,详细分析了LwIP嵌入式网络协议栈在STM32F107处理器上的移植过程,以及在μC/OSⅡ实时操作系统上进行网络编程的软件设计过程。实验结果表明,所设计的控制器可以稳定、可靠地实现网络远程控制和信息交互。     

基于IMAQ Vision和PLC的水果大小自动分级系统设计

水果大小是水果分级的一个重要依据,随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,计算机视觉技术被广泛用于水果品质的检测。所设计的水果大小自动分级系统由机器视觉检测系统和基于PLC的水果传送分拣机构组成。使用LabbVIEW软件编写水果大小自动分级系统的监控界面,并实现对CCD摄像机的控制及获取图片;使用IMAQ Vision工具包对所获取的水果图片进行处理,并进行大小分析,根据大小的等级由LabVIEW通过串口通信发送命令给PLC,由PLC控制水果的传送并进入对应的分级口,从而完成水果的自动分级。实际运行证明该系统能实时进行动态采集图片,有效地进行水果大小分析及自动分级。     

微波自动测量系统多频率测量方法研究与实现

对多频率测量方法进行了分析和研究。在自动测量线系统即微波自动测量系统的基础上,提出一种进行多频率测量的新方法。即根据线性叠加原理,对驻波信号电压的空间分布进行频谱变换,结合自动测量线实现多频率测量。经过实验测量,得到了较为理想的效果,验证了该方法的有效性。该方法扩展了自动测量线应用性,对低成本、多功能、多频率微波自动测量系统的研制具有一定参考意义。     

基于悬臂梁称重传感器的圆弧刀研磨力测量仪设计

为解决双圆锥形圆弧刀研磨力在线测量难题,设计了杠杆原理为基础的圆弧刀研磨力测量仪,建立了圆弧刀与磨盘之间研磨力数学模型。该仪器采用悬臂梁称重传感器,并以DSP2812为主控芯片,实现了圆弧刀研磨力的在线采集、处理、存储及实时显示等功能。实验表明:仪器的称重传感精度优于0.15 N,圆弧刀研磨力变化范围降低28.8%,满足圆弧刀研制的需求。该仪器性能稳定,具有较好的实用价值,为高质量的圆弧刀研制和光栅刻划技术提供了技术保障。     

基于驱动电流的水下热敏剪应力微传感器灵敏度研究

驱动电流是热敏式剪应力微传感器的一个重要参数。增大驱动电流可以提高传感器的灵敏度,但传感器的安全工作温度又限制了驱动电流的增大。研究了如何基于驱动电流来最大程度地提高传感器灵敏度。从理论上分析了传感器灵敏度随剪应力输入的变化规律。通过静水中的I-V特性测试实验,确定了传感器在水下工作的最大允许驱动电流。通过电压—剪应力特性测试实验,验证了传感器灵敏度与驱动电流的关系,得到了传感器在最大允许驱动电流激励下的灵敏度。研究,发现最大允许驱动电流可以使传感器在剪应力为0.2Pa时的灵敏度达到23.8mV/Pa。     

半封闭连通管式差压传感器在桥梁挠度测量中的应用

挠度是评价桥梁结构安全性的重要指标。根据桥梁结构特点,选用半封闭连通管式差压传感器进行实际工程应用。论述了传感器的基本原理,介绍了实际的半封闭连通管式差压传感器及其系统的构成,并将该传感系统应用于荆岳长江公路大桥通车鉴定试验的静载挠度测量中,测量结果表明:半封闭连通管式差压传感器的测量数据能够有效地反映桥梁结构状态变化,且具有较高的测量效率和准确度。     

防范路由劫持的协同监测方法

路由劫持是当前Internet域间路由系统（BGP）所面临的最严重的安全威胁之一,但目前仍缺乏有效的防护手段.将自治系统（autonomous system,简称AS）基于BGP路由信息自我发现路由劫持的概率定义为对路由劫持的免疫能力,对该免疫能力进行了建模,并给出了AS自我免疫的充分条件和必要条件以及该免疫能力的上界.实验结果发现,80%以上的AS对路由劫持完全没有免疫能力,仅不超过0.26%的AS具有大于85%的免疫能力.对AS免疫过程的进一步分析,揭示了造成AS免疫能力低下的提供商栅栏现象——提供商优先选择客户路由,从而阻止了劫持路由向被劫持者的传播.为了克服提供商栅栏,提高AS的免疫能力,设计了协同监测机制,并提出了一种计算复杂度较低的启发式协同邻居选取策略.该机制无需修改BGP协议,可增量部署.实验结果表明,仅与25个自治系统进行协同,就可以将对路由劫持的免疫能力提高到高于95%的水平.