基于改进sigmoid函数的非线性跟踪微分器

本文受神经网络中常用的sigmoid激励函数特性的启发,提出了一种形式简单、调参相对容易的非线性跟踪微分器(STD).首先,在sigmoid函数的基础上引入指数和幅度因子,利用改进后的sigmoid函数构造加速度函数,接着,借助Lyapunov直接法证明了所设计的跟踪微分器的非摄动形式具有全局渐近稳定性,随后利用系统等价性给出了跟踪微分器的具体形式并通过扫频测试分析了其频域特性;最后,与线性微分器(LD)、全程快速跟踪微分器(HSTD)以及改进的跟踪微分器(ITD)、反正切形式的跟踪微分器(ATD)分别进行对比仿真分析.结果表明,基于sigmoid函数设计的跟踪微分器可以兼顾响应的快速性以及平稳性、全程无抖振,对信号的广义导数具有良好的逼近能力和滤波效果.     

基于F2812高精度抗震动电子天平系统设计

采用F2812作为主控制器,对高精度、低成本、抗震动的电子天平系统进行设计。利用F2812高速运算能力,对AD转换后的称重数据进行数字滤波,通过程序判断有无加卸载称重样品,对滑动平均滤波算法进行改进,不仅提高了电子天平的称重精度,又加快了称重速度。为使其能在地表震动、温度变化频繁等恶劣环境中稳定工作,对电子天平增加了震动和温度补偿,改善了称重系统的动态稳定性。基于VC++开发了电子天平上位机监控软件,方便工作人员在主控室中对电子天平实时称重信息进行监测、补偿模式进行远程控制和查询历史数据。     

Characterization of pressure signals in a bubble column by wavelet packet transform

All experiments of pressure fluctuations were carried out in a bubble column with a moderately large column of 0.376 m ID. The recently developed technique of wavelet packet transform based on localized wavelet functions is applicable to analysis of the fluctuating signals. The time series of pressure fluctuation signals have been analyzed by means of wavelet packet transform components, decomposition through best basis algorithm and timefrequency representation. By resorting to this technique, the objects in bubbly flow regime have fine scales and frequencies than ones in churn-turbulent flow regime. Thus, this wavelet packet transform method enables us to obtain the frequency content of local complex flow behaviors in a bubble column.     

基于时序上下文的视频场景分类

以传统的词袋模型为基础,根据相邻镜头关键帧之间具有相关性的特点提出了一种用于视频场景分类的模型。将视频片段进行分割,提取关键帧,对关键帧图像归一化。将关键帧图像作为图像块以时序关系合成新图像,提取新图像的SIFT特征及HSV颜色特征,将图像的SIFT特征及HSV颜色特征数据映射到希尔伯特空间。通过多核学习,选取合适的核函数组对每个图像进行训练,得到分类模型。通过对多种视频进行实验,实验结果表明,该方法在视频场景分类中能取得很好的效果。     

基于NSCT域邻域收缩的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像受到相干斑噪声的干扰,严重影响了SAR图像的后续处理的问题,提出一种在非下采样轮廓变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）域将中值滤波和邻域收缩法相结合的SAR图像去噪算法。该算法对原始SAR图像进行NSCT分解,得到低频子带和高频子带图像,对低频子带使用中值滤波处理以去除低频子带中的低频噪声,利用NSCT分解系数之间的相关性,使用邻域收缩法对子带图的系数进行收缩,以消除高频子带中的高频噪声。实验证明,该算法与小波域邻域收缩去噪算法和NSCT硬阈值去噪算法相比,在去噪性能和视觉效果方面均有所提高,在消除噪声同时可以较好地保护纹理细节信息。     

邻乙氧基苯甲酸合成方法的改进

采用两种新方法合成了邻乙氧基苯甲酸：以水杨酸甲酯和溴乙烷为原料在碘化钾催化下先制得邻乙氧基苯甲酸甲酯，再经水解、酸化得邻乙氧基苯甲酸；由水杨酸和硫酸二乙酯经碱性下取代、酸化制得了邻乙氧基苯甲酸。两种方法的收率分别为89．2％和92．2％。     

基于核Fisher判别和加权码书映射的音频信号削波修复方法

本文基于核Fisher判别（Kernel Fisher Discriminant, KFD）和加权码书映射（Weighted Codebook Mapping, WCBM）,提出了一种MDCT（Modified Discrete Cosine Transform）域的音频信号削波修复方法。首先根据音频信号的MDCT系数提取子带包络等四种削波特征参数;其次,利用这些特征参数训练检测音频信号出现削波的核Fisher分类器;最后,利用子带包络的WCBM来修复音频信号的削波。测试结果表明,本文所提方法能有效修复音频信号的削波,其性能优于现有的几种削波修复方法。     

基于改进符号化度量方法的机场噪声异常检测

机场噪声中的异常情况拥有很大价值,利用它能够及时完善飞机和机场的设备。结合机场噪声数据的特点,对上述问题进行研究并提出一种基于改进的符号化聚集近似(Symbolic Aggregate Approximation,SAX)相似性度量的单监测点的时间序列异常检测方法。其运用相似性度量方法计算出度量结果,再运用k近邻异常检测方法进行异常发现,最后发现异常时间段。该方法在理论验证可行性之后在某机场的实测数据中进行应用,取得了良好的效果。     

云制造环境下面向多目标优化的虚拟资源调度研究

为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。     

基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。