基于改进离散粒子群算法的炼钢连铸最优浇次计划

提出了浇次数未知的最优浇次计划模型. 在分析该模型求解困难的基础上, 提出了用伪旅行商表示该模型的方法. 针对离散粒子群优化具有收敛速度、精度低, 但能充分利用各粒子的局部最优值和全局最优值信息的特点,而序列倒置算子具有收敛速度和精度较高, 但学习具有盲目性的特点, 结合二者优点, 提出了一种基于序列倒置的改进离散粒子群优化算法. 实验研究表明, 该算法与普通离散粒子群优化算法相比, 不论是收敛速度和还是求解精度都有了较大提高. 基于该改进算法求解最优浇次计划模型的研究表明: 所提伪旅行商问题模型非常适合用于组浇模型描述. 应用实际生产数据的计算表明该模型及其求解方法均非常有效.     

卫星通信天线伺服系统的离散滑模控制算法研究

船载卫星天线易受干扰而导致跟踪精度和通信质量下降。为改善天线系统的性能,实现了基于DSP的天线伺服控制器,在设计的天线伺服系统中应用基于指数趋近率的离散滑模变结构控制算法,并且进行了设计分析和实验仿真。实验结果表明,基于此算法,较容易设计满足系统稳定性的离散控制器。与传统的PID算法相比,该算法具有较好的实时适应性,伺服系统对连续或突加干扰的敏感度大大下降,鲁棒性明显增强。     

检测石油管道冰堵与定位的光纤传感器的研究

寒冷地区成品油管道冰堵现象时有发生.利用分布式光纤传感器检测管道沿途发生的冰堵信息;利用具有表征信号局部特征能力韵小波分析的方法确定光纤两端2个测试信号的时延,进而即可确定冰堵点的位置.阐述了其测试原理和堵塞点定位方法,理论分析和仿真实验结果表明:该方法可以有效提高管道冰堵测试的灵敏度和定位精度.     

基于传播算子法的某型飞机油箱冲击定位

研究利用阵列信号处理技术实现冲击定位的新方法,通过小波变换提取冲击响应信号某一窄带频率成分,运用传播算子法实现冲击源波达方向估计;根据Lamb波传播特性,用小波变换求出某一中心频率下的对称模式和反对称模式的Lamb波到达同一传感器的时间差,结合对称模式和反对称模式Lamb的速度差就可以估计出冲击源到达传感器的距离,从而实现冲击定位.在航空油箱上的实验表明:该方法能快速、精确地识别出冲击源的位置.     

基于非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合及稳健性分析

提出一种基于区域显著性融合规则的非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法.首先,对来自同一场景图像的红外与可见光图像的Ⅰ分量进行非降采样Contourlet变换;然后,依照区域匹配度量和显著性度量规则进行融合,而融合图像通过非降采样Contourlet反变换即可得到.最后,针对此方法进行大量实验,并将其融合结果与基于小波变换及拉普拉斯金子塔变换的融合结果进行比较,同时分析它们在不同噪声条件下的性能指标.     

基于改进型NSCT 变换的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于定子电流小波变换的感应电机速度估计算法的研究

提出一种基于齿槽谐波检测的转速估计算法。首先对感应电机定子电流进行小波变换,得到谱后再利用脊线检测算法提取瞬时频率,然后根据齿槽谐波频率估计转速。将该算法在感应电机无速度传感器直接转矩控制系统中进行了仿真,仿真结果表明,使用小波变换的估计算法不受电机参数的影响,明显提高了电机的转速估计精度,并且在整个转速范围内有效,从而也解决的了在低速范围内,转速估计精度低的问题。     

Edge detection insensitive to changes of illumination in the image

In this paper we present new edge detection algorithms which are motivated by recent developments on edge-adapted reconstruction techniques [F. Aràndiga, A. Cohen, R. Donat, N. Dyn, B. Matei, Approximation of piecewise smooth functions and images by edge-adapted (ENO-EA) nonlinear multiresolution techniques, Appl. Comput. Harmon. Anal. 24 (2) (2008) 225–250]. They are based on comparing local quantities rather than on filtering and thresholding. This comparison process is invariant under certain transformations that model light changes in the image, hence we obtain edge detection algorithms which are insensitive to changes in illumination.     

An EDBoost algorithm towards robust face recognition in JPEG compressed domain

In this paper, we describe a novel multiclass boosting algorithm, EDBoost, to achieve robust face recognition directly in JPEG compressed domain. In comparison with existing boosting algorithms, the proposed EDBoost exploits Euclidean distance (ED) to eliminate non-effective weak classifiers in each iteration of the boosted learning, and hence improves both feature selection and classifier learning by using fewer weak classifiers and producing lower error rates. When applied to face recognition, the EDBoost algorithm is capable of selecting the most discriminative DCT features directly in JPEG compressed domain to achieve high recognition performances. In addition, a new DC replacement scheme is also proposed to reduce the effect of illumination changes. In comparison with the existing techniques, the proposed scheme achieves robust face recognition without losing the important information carried by all DC coefficients. Extensive experiments support the conclusion that the proposed algorithm outperforms all representative existing techniques in terms of boosted learning, multiclass classification, lighting effect reduction and face recognition rates.     

一种基于EZW改进算法的图像压缩方法研究

针对原EZW算法未能很好利用图像小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足,提出了对图像小波系数进行信噪分离、阈值化处理以及对低、高频图像信息进行分阈值量化的改进算法,并给出了在保证复原图像质量情况下扫描终止的判别条件,以节省压缩时间,在实时传输中能有效地提高图像压缩效率。仿真实验结果表明,改进算法无论在扫描相同次数下的信噪比,还是相近信噪比下的压缩比都获得了较大改善,为小波变换下的图像压缩方法提供了新的思路。