如何在C语言教学中帮助学生树立信心

该文对C语言教学中两种不同的教学思路做了举例、分析和比较,偏重算法的教学有助于培养学生研究算法编制程序的能力,但对初学者培养兴趣、树立信心方面没有益处,在这方面偏重语法的教学更有效率,建议在教学实践中注重两者的结合。     

基于模糊自适应免疫算法的非线性系统模型参数估计

复杂生产工艺中非线性系统的模型参数估计是系统建模优化问题中的难点, 为避免优化算法过早收敛于错误的参数估计值, 根据生物免疫机理和模糊逻辑原理提出了一种新颖的模糊自适应免疫算法, 该算法采用混沌超变异操作增强算法搜索能力, 并用免疫网络调节策略保持抗体群的多样性, 同时采用模糊逻辑调节算法参数以提高算法的自适应能力. 函数优化仿真结果表明其具有较好的收敛性能, 并能够克服早收敛问题. 最后将其成功应用于重油热解非线性模型参数估计中, 验证了该算法解决实际建模问题的可行性和有效性.     

基于视频的实时烟雾检测算法

为了解决实际烟雾检测中的准确率低、适应性差和速度慢三大问题并提高实时烟雾检测效率,提出基于块的实时烟雾改进算法。首先采用一种基于块的背景减除法提取运动块,再使用归一化的YIQ空间烟雾颜色模型对运动块进行色度检测。然后对由运动块组成的连通域进行时间域上的快速运动方向估计,从而获得烟雾区域,并消除运动异常块的干扰。实验结果表明,该算法简单有效,计算速度快,能适应场景光照变化,能实时检测到烟雾。     

项目教学法在“图像处理”教学中的应用

针对图像处理课程理论性强,注重实践能力培养的特点,在图像处理课程的教学中引入项目教学法。将抽象的图像处理理论与形象直观的实际项目“运动目标检测系统”结合起来进行学习,由学生分组实现,将复杂问题可视化,直观地演示算法的实际效果,有效巩固了对理论算法的理解和实践能力的提高。通过项目教学法对图像处理的教学改革,克服了传统授课的枯燥乏味,进而激发学生的学习兴趣,提高学生的学习主动性,增强了学生的综合能力。     

基于视觉技术的复杂空间装配中的精细对孔

在复杂空间的自动化装配过程中,模块与模块安装位置的安装孔之间需要在孔位对准后用螺丝固定,针对这一问题,设计实现了一种精细对孔方法.该方法从安装孔视频流中定时读取一帧图像,在对图像进行滤波去噪、边缘检测等操作后,采用最小二乘法检测安装孔圆心坐标信息,根据安装孔之间的圆心距判断安装孔是否对准.实验在0.0625 mm的标定精度下,Hough圆变换和最小二乘法的圆心距检测结果分别是0.125 mm和0.06 mm.实验结果表明,在高精度的标定结果下,相比较Hough圆变换,最小二乘法能够更好地检测到安装孔的圆心坐标信息并实现精细对孔,同时表明该精细对孔方法是可行的.     

一种基于PPM与PAM并行方式的超宽带调制技术

为了实现UWB高速无线传输,结合PPM和PAM的特点提出了脉冲位置幅度调制（PPAM）技术,通过对信号的相位和幅度特性进行相关融合产生PPAM调制信号,并采取相关判决准则进行最佳接收,最后对几种调制信号的波形特征及系统的误码率性能进行仿真对比。结果表明,在同一信噪比下,该调制方式的系统误码率性能要优于传统的调制系统,理论上也提高了信息的传输速率,并降低了系统的复杂度。     

基于比例公平原则的多用户MIMO-OFDM系统资源分配

提出了一种基于比例公平原则提高MIMO-OFDM系统吞吐量的子载波和功率分配算法.它在总功率和误比特率的约束下,以获取最大系统吞吐量为目标,同时为兼顾用户间资源享用的公平性,根据用户速率成比例推导出了子载波分配限制准则.仿真结果表明,本算法不仅可满足不同用户的速率要求,而且平衡了容量最大化和用户间公平性的矛盾,同时计算...     

基于高双折射光纤环镜的可调谐光滤波器

为了得到具有全光纤结构和中心波长可调谐的光滤波器,采用3阶高双折射光纤环镜,提出了一种电磁力的悬臂调谐单元构成的新型可调谐光滤波器,对环镜传输过程和悬臂调谐单元原理进行了理论分析,通过控制悬臂调谐单元的输入电流,实现了滤波器通带的调谐。结果表明,该滤波器具有调谐灵活、输出光谱精细等特点,可应用于不同波长光波的选频输出。     

一种基于取样光栅的Sagnac环滤波器的设计研究

为了探究更多新结构的梳状滤波器,采用了一种新型的基于取样光栅的Sagnac环滤波器的设计方案。利用Jones矩阵理论,建立了该滤波器的理论模型,并对其传输光谱进行了分析和数值仿真。通过选取不同的光纤光栅的长度L、光纤环臂差L和取样周期P等参量的值,可以得到6种具有分立谱线、高反射率、等间隔的窄带梳状透射谱,且具有良好的波长选择性和信道隔离度。结果表明,这种滤波器可应用于波分复用系统的多通道窄带滤波器、双波长的光纤激光器和分布式传感系统等,对结合光纤光栅和Sagnac环结构的滤波器的研究和应用提供了一定的参考。     

基于本体的决策问题语义理解及精炼方法

理解复杂决策问题的关键在于使决策问题所包含的领域、目标、状态、结构等信息被系统所“读懂”.本文利用本体表达语义,实现了问题语义关系表示和语义计算.在保持理解结果不变的原则上,本文提出利用语义迭代方法将计算机无法理解的问题语义转化为可完全理解的语义.本文给出了语义精炼方法并形成最优闭合问题空间,在结构复杂度和内容复杂度两方面具有最低复杂度.实验分析表明,本文提出的复杂决策问题语义理解方法是有效的.