一种两阶段的视频图像关键帧提取方法

根据对航拍视频进行实时全景图拼接的实际需求,提出一种两阶段的关键帧提取方法。第一阶段利用飞行时间与重叠率的线性关系,以较高重叠率提取准关键帧,第二阶段对准关键帧进行逐帧检测,进一步降低冗余,最后确定关键帧,为全景图拼接做好准备。经实验检验．该方法能够提取出有效关键帧,具有可实用性。     

基于语义识别的不良倾向性信息过滤系统的设计与实现

文章基于自然语言理解和神经网络技术,通过对实际应用的分析,建立了三个领域知识的规则库,设计了一个针对BBS站点的过滤系统原型,实现了对网络上某一特定内容信息的过滤和监控功能,达到了较好的实用效果。     

基于双闭环系统的起重机位置控制技术研究

传统的起重机位置控制技术大多是以位移或速度为反馈量构成的单闭环控制,只能对系统的一个状态量进行控制,易造成系统的超调、振荡,难以实现真正意义上的位置控制;研究采用位移和速度的双闭环位置控制技术[1],以位移环为外环、速度环为内环,位移环根据位移的当前值与给定值的差,通过位移调节器给速度环提供给定速度,速度环通过速度调节器控制系统的运动速度,最终实现对系统的位置控制;通过对单闭环控制和双闭环控制的仿真结果对比分析,双闭环系统的位置和速度的控制精度均比单闭环精度高,最后通过实验,证明了双闭环系统在实践上的可行性。     

一种改进的基于驱动模型的门式起重机消摆设计

为研究一种较快捷的起重机闭环消摆控制器,把由变频器、三相笼型异步电机、减速器所构成的驱动系统纳入到整个控制系统中来,通过建立精确的数学模型,得到电机转速与吊载摆动角度的传递关系;运用微加速度计,实时检测吊载摆动角度,加入负反馈,而设计出一种新型的自适应神经控制器;为加快学习速度,采用直接设计模型参考自适应控制策略;借助于液压实验室中PLC变频调速门式起重机实验平台,进行仿真和实验;证明了该方法消摆和定位更快,效果更好.     

一种改进的自适应遗传算法的收敛性分析

针对目前遗传算法缺乏有效的分析工具,理论分析困难较大的问题,提出了一种基于压缩映射原理的收敛性分析方法。首先,讨论了遗传算法收敛性的2种定义。然后介绍了一种基于精英保留策略的改进的自适应遗传算法,作为收敛性分析的对象。介绍了压缩映射原理,作为收敛性分析工具。最后,应用该定理对改进的自适应遗传算法进行了收敛性分析,验证了该算法是收敛的,证明压缩映射原理是遗传算法收敛性分析的一种有效工具。     

基于鲁棒一步集的Tube不变集鲁棒模型预测控制

针对一类干扰有界的输入和状态受约束线性离散系统,提出了一种基于鲁棒一步集的Tube不 变集鲁棒模型预测控制方法.首先采用多面体不变集离线设计方法得到基于多面体不变集序列的扩 展终端约束集;然后为了扩大鲁棒模型预测控制的初始状态允许区域,并提高系统的鲁棒性,在扩展终端约束集的基础上,通过引入鲁棒一步集并借助Tube不变集控制策略,设计了基于鲁棒一步集的鲁棒模型预测控制方法,并给出了算法的存在性和稳定性证明. 该方法不仅极大地扩大了初始状态允许区域,而且对有界干扰具有有效的抑制作用,使得受扰系统收敛到以原点为中心的最小鲁棒正不变集内.最后仿真验证了算法的有效性.     

基于DSP Builder的GPS/BD2快捕算法设计与实现

介绍了GPS L1频点和BD2 B1频点并行码相位捕获算法的基本原理。为了提高捕获速度,减少计算量,保证捕获精度,易于电路实现,采用固定位置的平均采样方法改进了捕获算法。在Simulink/DSP Builder环境下设计实现了GPS和BD2卫星的快速捕获电路。仿真和实际测试结果表明,DSP Builder图形化设计环境能够高效地完成改进捕获算法的电路设计,而且算法既能发挥FPGA的并行特性又能降低对资源的要求,设计的电路在保证捕获精度的同时达到了双模双通道数据实时处理和快速捕获的要求。     

具有自适应噪声边界的Tube可达集鲁棒预测控制

针对过程噪声设定边界与真实噪声边界失配的有界干扰离散线性不确定系统,提出一种具有自适应噪声边界的Tube可达集鲁棒模型预测控制方法.首先,该算法引入基于MIT规则的自适应集员滤波在线估计系统状态和噪声边界.其次,基于估计值,通过迭代自适应集员滤波的时间更新部分计算出预测时域内闭环不确定系统状态的可达集.最后,用可达集代替不变集并根据Tube鲁棒模型预测控制策略,给出了实际不确定系统的控制律,确保系统状态鲁棒渐近稳定,并收敛于终端干扰不变集.仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

平台漂移测试系统中PSD非线性修正算法研究

针对平台动态漂移测试人工操作误差大、自动化程度低的问题,设计了基于位置敏感探测器PSD的平台动态漂移自动化测试系统。针对PSD非线性对平台漂移测试系统测量范围和测量精度的影响,提出一种新算法。该算法首先利用双线性插值对PSD的非线性误差进行修正,然后用BP神经网络非线性逼近特性进一步修正,最终得到修正值。将其应用于平台漂移测试,试验结果表明,该方法能有效消除非线性的影响,使PSD的B区(边缘区域)获得了A区(中央区域)近似的线性度,扩大了测量范围,同时测量精度达到了平台漂移测试的精度要求。     

晃动基座下捷联惯导的抗干扰自对准算法

针对捷联惯导(SINS) 晃动基座下, SINS 难以快速实现自对准的问题, 提出SINS 的抗干扰自对准算法. 该算法通过将初始对准问题转化为Wahba 求解问题来消除角运动干扰的影响; 利用惯性坐标系重力矢量和晃动干扰加速度的频率特点, 通过设计低通滤波器对比力在惯性坐标下的投影进行滤波来消除线振动干扰的影响. 仿真结果表明, 该算法不需要进行粗对准, 能够在角运动干扰和线振动干扰同时存在的情况下快速实现自对准.