一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。     

利用特征刀位点的三角网格表面NURBS刀轨生成

为了提高数控加工的加工效率和精度,提出一种利用特征刀位点的NURBS刀轨生成算法.采用截平面和三角网格模型的等距模型求交来计算直线刀轨的刀位点,由等距模型的顶点曲率估算刀位点处沿刀轨和刀轨间隔方向的曲率半径,并根据残留高度确定刀轨行距;对基于特征刀位点的NURBS曲线拟合算法进行改进,采用阈值分割的方法选取初始特征刀位点,采用相邻直线段夹角最大原则确定新特征点,并用刀位点的投影点参数对特征点参数进行修正.采用文中算法对直线刀轨的刀位点进行NURBS曲线拟合,并在刀轨行间采用NURBS曲线过渡,以减小数控程序量并提高刀轨光顺性.实验结果表明,文中算法效率高,采用其生成的刀轨具有较少的控制顶点、较高的拟合精度以及较好的光顺性.     

调频电台声音特效模拟仿真

深入研究了调频电台使用过程中经常产生的单音和啸叫两种声音特效,利用傅主叶级数进行数学建模,通过曲线拟合方法进行对比选择最佳模拟单音策略,并且通过实验测定模拟产生啸叫的基波振幅和基频取值范围,借助VB和C++语言实现该声音特效模拟仿真.通过实验测定和工程实践,证明该模型能够有效地解决电台声音特效的模拟仿真问题,提供了一种...     

双张检测器全智能化的实现

双张检测器用于金属板涂料机及类似设备在工作过程中金属薄片送料出现多张情况的检测.应用基于单片机的脉宽检测法,测定检测器件的感应信号的脉冲宽度,并进行比较判断,使双张检测性能稳定、快速性提高.通过实验,应用数值分析和曲线拟合的方法,确定单张和多张之间检测数据的函数关系,优化检测器的性能,实现检测器的完全智能化.     

一种有腿机器人步态轨迹生成算法

目前存在一类有腿机器人,由于其底层动力学控制参数难于获取,行走设计无法使用已有的控制方法,现有的基于建模的步态存在缺乏完善规划,固定规划步态与实际步态相差较大的问题,针对这个问题,提出一种使用曲线拟合生成步态轨迹的想法,通过引入遗传算法,让机器人能自主的搜索良好的行走步态轨迹,在四足步行机器人平台上取得了良好的实验结果.     

基于B样条色域描述的颜色匹配

目前的色域匹配算法大多在等色调平面上进行,设备的色域边界以三角形近似描述,难以实现颜色的准确再现。该文分析了设备色域剖面的形状,提出了用准均匀B样条曲线来描述色域边界,设计了基于该样条曲线描述的CUSP色域匹配算法。实验结果表明,基于B样条色域描述的颜色匹配明显提高了色彩的再现精度,可显著提高打印输出彩图的质量。     

一种测量微波谐振腔品质因数的改进方法

提出了一种测量谐振腔Q值的改进方法,即标量反射系数平均法.该方法根据微波谐振腔在谐振点附近的|г(f)|曲线,采用扫频的方法得到其△|г|(dB)从0(dB)到|г0|(dB)对应的△f,进而推算得到其对应的Q值曲线.选取其中一段受误差影响较小的Q值曲线,采用拟合平均的方法得到其准确可靠的无载品质因数.此方法很好地解决了由于外电路的耦合给传统方法带来的测量误差的问题,并对自由选点测量Q值法在选点方面有一定的参考价值.     

Matlab曲线拟合及其在试验数据处理中的应用

文章介绍了最小二乘方法和神经网络方法曲线拟合的原理方法,并列出了最小二乘的多项式拟合和既定函数样式拟合以及BP神经网络拟合的Matlab实现过程,利用数学模型和一组试验数据对三种方法的性能进行验证,最后归纳总结了几种方法的性能特点和适用范围。     

眼震检测中眼动曲线拟合方法研究

眼震检测是判断眩晕的一种重要方法,获取瞳孔位置波动曲线是眼震检测的主要内容,为了建立眼震检测中瞳孔位置波动曲线数学模型,采用最小二乘拟合与傅立叶级数拟合两种方法进行数据处理.通过对比,用Matlab中的Cfiool工具箱对瞳孔位置曲线进行傅立叶级数拟合的效果更好.实验证明,方法对眼动曲线建立的数学模型,能准确反映出瞳孔位置的实时变化情况.拟合结果为眩晕判定提供了重要依据,对今后的眼震研究具有一定的指导意义.     

局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。