图像边缘检测在DM642上的应用研究

采用TMS320DM642EVM作为数字图像处理硬件平台,利用CCS开发环境来构建程序并对其进行优化;通过对改进后的Log算子和小波多尺度方法提取到的边缘图像进行数据融合,得到一幅新的边缘图像。实验结果表明,该方法提高了边缘检测的运算速度,满足了实时性要求;并能有效地抑制噪声的影响,保留了图像边缘细节。     

一种精确的袋装粮图像边缘检测算法

基于图像识别的国家储备粮仓袋装粮食数量自动监管与稽核系统的技术核心是智能识别各种粮仓场景图像中粮袋的数量,杜绝人为的弄虚作假。边缘检测是袋装粮图像识别的首要问题,在分析了经典的以及在其基础上进行各种改进的Laplace算子缺陷的基础上,提出了1种改进的Laplace算子,该算子通过设置合理的模板参数克服了原有算子的不足,提高了图像边缘检测的精度。实验结果证明,该算子检测效果优于其他模板,并且能够精确地检测出各种类型的边缘信息。     

Approximation processes for resolvent operators

We introduce general sequences of linear operators obtained from classical approximation processes which are useful in the approximation of the resolvent operators of the generators of suitable C ₀-semigroups. The main aim is the representation of the resolvent operators in terms of classical approximation operators. Work performed under the auspices of PRIN 2006–07 “Kolmogorov equations” (coordinator G. Da Prato)     

基于蕴涵算子族L-λ-R_0的模糊推理α-三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的α-三I约束算法。     

基于蕴涵算子族Lλ0λG的反向三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I支持算法。     

并行通讯格雷码多圈旋转编码器和S7-200型PLC在石灰炉提升机上的应用

本文系统分析了各种旋转编码器和S7-200型PLC的特点,解决了用S7-200型PLC将格雷码翻译成二进制码等难题,选用并行通讯格雷码旋转编码器、S7-200型PLC和中文TD200人机界面组成控制系统,成功实现石灰炉提升机自动控制,控制系统必将在小规模精度定位领域中得到广泛应用。     

基于GPIO的永磁同步电机模型预测转矩控制

在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm, GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。     

二元三角插值多项式的收敛阶

构造了一个二元组合型三角插值多项式算子,使该算子对任意的关于变量ｘ、ｙ均以２π为周期的连续函数ｆ（ｘ,ｙ）都能在全平面上一致地逼近,且具有最佳收敛阶。     

Improving minimax disparity model to determine the OWA operator weights

Determining the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator weights is important in decision making applications. Several approaches have been proposed in the literature to obtain the associated weights. This paper provides an alternative disparity model to identify the OWA operator weights. The proposed mathematical model extends the existing disparity approaches by minimizing the sum of the deviation between two distinct OWA weights. The proposed disparity model can be used for a preference ranking aggregation. A numerical example in preference ranking and an application in search engines prove the usefulness of the generated OWA weights.