超声谐振器在传感器测距中应用分析

设计一种超声谐振器,旨在解决超声传感器远程测距中因超声波能量分散和衰减过快导致的回波信号难以识别问题。首先,根据声学理论分析了超声谐振器可以通过改善阻抗匹配提高其辐射效率;再利用Bessel函数分析了超声谐振器影响声源指向性的重要设计参数,通过改变声源频率、谐振器开口面积等设计参数可以使指向性尖锐,能量更集中。Matlab仿真计算与相应的实验均证明了理论分析的正确性和优化谐振器设计参数对提高超声探测距离的有效性与可控性。     

融合查询扩展和动态匹配的集外词检测

目前关键词检测面临的一个主要挑战是集外词问题。由于集外词发音的不确定性导致其检测性能与集内词相差很多。对此,本文提出了一种融合查询扩展和动态匹配的方法来改善集外词检测的性能。首先比较了基于联合多元模型的查询扩展和基于最小编辑距离的动态匹配。考虑到二者潜在的互补性,采用两种融合方法：一种方法是结果融合,分别应用查询扩展和动态匹配并行的检测集外词,然后合并检测结果;另一种是置信度融合,融合最小编辑距离和发音得分构成混合置信度进行集外词的检出与确认。实验结果表明,第二种融合方法的效果更好,系统的品质因数相对提升了19.8%。     

基于匹配策略融合的低误差快速图像拼接算法

针对目前多数拼接算法正确匹配率低、耗时及误差大的问题,提出了基于匹配策略融合的改进图像拼接算法。该算法首先仅在图像的重合区域提取SIFT特征点,并计算SURF特征描述符;其次,融合改进的最近邻比次近邻、双向交叉检查及匹配差值的阈值化3种匹配策略,结合坐标约束及RANSAC算法完成特征匹配;最后,提出利用配准参数计算任意图像到参考图像坐标空间的投影变换模型的方法,并利用多线程技术将所有图像投影至参考坐标系,经过亮度校正、加权融合后合成全景图。实验结果表明,提出的拼接算法正确匹配率提高了10~20%,拼接总耗时约为传统逐帧扩大式拼接算法的1/3,且累计误差大大降低,拼接图像畸变小。     

命名数据网络中基于Hash映射的命名检索

命名数据网络(NDN)是一种以内容为中心的新型网络架构,可有效提高网络资源的共享利用率。但与传统的IPv4、IPv6相比,NDN命名的长度更长且具有可变性,因此实现NDN中命名的快速检索对提高网络性能具有重要作用。为此,提出一种基于Hash映射的分治命名检索方法,将命名分解为组件并进行CRC32映射后分别存储在相应的Hash表中,对Hash表中的数据进行快速排序后使用二分查找定位Hash值,并利用排序后Hash表的递增数据结构进行Hash冲突的快速检测,通过对Hash值添加标志位的方法解决冲突问题。实验结果表明,相比建立命名前缀树的检索方法,该分治命名检索方法可将NDN命名的存储空间压缩近65%,并且大幅提升了检索速度。     

一种基于压缩域的实时跟踪改进算法

在基于压缩域的实时跟踪算法中,判别函数对目标外观考虑不足易造成跟踪精度较低。为此,提出一种改进的基于压缩域的实时跟踪算法。利用稀疏测量矩阵提取候选目标的低维多尺度特征,并根据在线更新的特征概率分布,采用朴素贝叶斯分类器判别目标与背景,实现粗跟踪。通过视频帧间候选目标内部区域所具有的相似性,在粗跟踪的基础上实施基于动态目标外观模型的二次跟踪,在线寻找目标的最佳跟踪位置。对多种跟踪视频库的测试结果表明,该算法在不过量增加计算负荷的情况下能有效提高跟踪精度。     

Trie树路由查找算法在网络处理器中的实现

Trie树数据结构的实现方法灵活,所需存储器空间小,是实现高速路由查找和分组转发的理想选择。为满足10 Gb/s线速度网络处理器中微引擎的设计要求,提出一种基于最优平衡、多层存储的Trie树路由查找算法。建立一种平衡的压缩树结构,将该树中相邻的多层节点压缩到一个存储节点中。通过构造特定的数据存储结构来减小树的搜索深度,以空间换取时间,从而提高路由查找速度和分组转发效率。在网络处理器的查找微引擎设计中实现Trie路由查找算法,实验结果表明,单个微引擎的查找速度为4.4 Mb/s,能达到节省存储空间、提高查找效率的效果。     

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。     

打字比赛系统中字符串匹配算法

打字比赛程序,是学校为了加强学生对计算机基本技能的掌握,而开发的一款用于检验打字速度、准确率等多项指标的比赛程序．传统的字符串匹配算法是基于关键词的匹配算法,只能得到位置信息,而比赛程序是两个大文本之间进行匹配,需要获得更加详细的匹配信息,这时传统算法就无法满足要求．通过对实际问题的探索和研究,在传统算法的基础上,设计出一种新的匹配算法．这种算法可以进行两个文本之间的匹配,得到正确的内容、错误的内容等信息．应用这一算法编写软件,验证了算法的可行性和实用性．     

一种新颖的汉字字形相似度计算方法

为了利用字形描述技术识别相似汉字, 提出了三元组递归表示的汉字字形相似度计算方法。该算法把汉字表示为汉字结构、字首部件和字尾部件三元组, 以部件为运算对象, 字型结构为运算符, 将汉字描述为前缀表达式。通过建立汉字字形相似度计算递归模型, 使计算过程被逐层分解为原子部件间的相似性比较, 从而更好地降低了计算的复杂性。然后将其用于计算汉字的最佳相似字。实验结果表明, 该方法与人的认知结果吻合度很好, 算法是有效可行的。     

一种基于BM算法的新算法

为了提高入侵检测系统中模式匹配的速度和效益,在分析BM算法及其相关的改进算法的基础上提出了一种新的改进算法.该算法结合了BMH算法和BMHS算法的优点,并利用了字符串末字符和末字符对应文本串的下一字符的唯一性,同时考虑了文本串的信息,在尽可能多地跳过文本串中的字符的同时大幅减少了匹配次数,不需要匹配文本串中的每个字符就能实现对文本串的快速搜索.实验结果表明：该算法能有效地加快模式匹配的速度,在模式长度为15时,比BM、BMH、BMHS算法分别提高了9.9%、6.2%和3.3%,可提高入侵检测的效率.