电压型逆变器死区产生原因分析及对策

分析了电压型逆变器死区产生的原因及影响,提出了两种根据电流极性判断死区补偿的具体补偿方法,推出了相应的补偿值计算方法.     

基于人脸识别的智能视频监控报警系统设计

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展,智能视频监控的重要性日益显现。但是传统报警系统效率低、误码率高,安全性相对不足。立足于现代住宅防盗的实际需要,提出了利用Python语言、 OpenCV技术和软件工程的设计思想,实现一款基于人脸检测识别的自动报警系统设计,可以安全识别人脸信息,从而判断是用户还是陌生人入侵,达到入侵检测和自动报警的功能。     

粮库储粮空洞检测过程中证据冲突研究

针对粮库内储粮的状况,分析了冲突证据下粮库储粮空洞检测的特点,提出了一种简便的方法来区分证据间的冲突程度,并给出了算法和检测系统的模型.通过优先级判别法和基于证据理论的决策融合算法,对数据进行理论分析和对比,证明该方法是可行的.     

应用雷达电磁波技术探测储粮水分介电常数的应用研究

储粮水分的多寡是影响粮食储藏安全的重要因素,因此及时、准确的测定储粮水分含量十分重要。电磁波具有很强的穿透性,能够在无损的情况下检测到粮堆内部的水分含量。本文主要是针对应用RIS-K2型雷达电磁波技术探测粮食水分-介电常数及其数学模型的研究,通过实地试验,采集、对比并分析了测试结果,试验表明了应用RIS-K2型雷达电磁波测量粮食水分介电常数,继而反演出储粮的含水量、实现粮仓中运用雷达电磁波测量粮仓水分的构想是可行性的,也是可靠的。     

Numerical and experimental studies on the effectiveness of time-varying electromagnetic fields in reducing electron density

When an aircraft or a hypersonic vehicle re-enters the atmosphere, the plasma sheath generated can severely attenuate electromagnetic wave signals, causing the problem of communication blackout. A new method based on time-varying E × B fields is proposed to improve on the existing static E × B fields and mitigate the radio blackout problem. The use of the existing method is limited by the invalid electron density reduction resulting from current density j = 0 A m^-2in plasma beyond the...     

基于支持向量机的车辆牌照识别的研究

将支持向量机（SVM）引入到复杂条件下运动车辆牌照字符的识别中。回顾了车牌识别研究的现状，简要介绍了SVM的基本原理，比较了SVM算法和神经网络算法在车牌字符识别上的优劣；提出了采用基于先验知识的二叉树结构组合多个二值分类支持向量机来解决车牌字符的多类识别问题。在实验中采用了LibSVM训练软件，针对车牌汉字的小字符集进行了仿真，同时与神经网络分类方法进行了比较。实验结果表明该方法的汉字识别率较高，在小字符集车牌汉字识别中具有较强的实用性。     

多智能代理决策交互的博弈问题研究

传统机器学习方法认为不同的学习任务彼此无关,但事实上不同的学习任务常常相互关联。迁移学习试图利用任务之间的联系以及过去的学习经验加速对于新任务的学习。将最小包含球(Minimum Enclosing Ball,MEB)算法与Parzen Windows概率估计公式相结合,提出了一种新的迁移学习算法MEBTL((Minimum Enclosing Ball Transfer Learning)。该算法同时结合CVM(Core Vector Machines)理论提出了CCMEBTL(Center Constrained Minimum Enclosing Ball Transfer Learning)算法,其可以在不同领域之间完成大样本的迁移学习。作为验证,将其应用在WIFI数据的室内定位、人脸识别检测上,并取得了较好的效果。     

太赫兹时域光谱识别4种食用油真实性的研究

采用太赫兹时域光谱系统(THz-TDS),研究了4种食用油(黑芝麻油、芝麻油、小磨香油和花生油)在0.2~1.6 THz波段的延时特性和折射率特性。使用主成分分析法(PCA),根据累计贡献率的大小提取光谱的特征数据。提取了4个主成分(累计贡献率大于95%)作为一个支持向量机(SVM)模型的输入用于识别食用油的种类。结果表明:结合主成分分析法,通过选择合适的支持向量机核函数及其参数,食用油种类识别的正确率可达到93%;通过与主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLS)和后向(BP)神经网络方法的比较,支持向量机结合主成分分析(PCA-SVM)方法具有更突出的分类性能,同时也说明了采用太赫兹时域光谱,结合化学计量学方法精准鉴别食用油种类的可行性。     

基于CPLD的图像边缘检测器的研究

文中在构建了一种基于DSP＋CPLD图像处理系统的基础上,论述了一个基于EDA技术的、用CPLD实现图像边缘检测协处理器的设计过程,包括边缘检测算法的选择、系统CPLD的VHDL设计实现和在MAXPLUSII开发环境下的相关仿真结果。该协处理器的像素处理方式采用全硬件并行及流水线技术,经验证,其和单独采用单片机或DSP系统相比,其处理速度都有显著的提高。     

基于粮库压力场的传感器网络布置模型

本文结合实际工程提出一种基于真实粮库压力场的移动传感器布置模型.该方法将确定性布置和自组织布置两种方式相结合,用运Delaunay 三角化方法和前沿生成法对传感器节点进行布置.该模型既能保证在传感器区域无盲区即实现了完全无缝覆盖,又使得所使用的传感器教量最少,而监测精度最高.