基于网络的PLC实验梯形图编辑器设计及实现

可编程逻辑控制器(PLC)在工业生产中应用广泛,基于网络的PLC实验系统作为基于物理设备的远程实验系统,其客户端必须提供梯形图编辑功能,同时,还需要将用户绘制的梯形图转换为语句表.在Visual C 中将梯形图抽象为有向图后进行了编辑器的设计,采用递归思想设计了梯形图到语句表的转换算法;并用程序实现了梯形图绘制以及向语句表转换的功能,为其他需要嵌入类似功能的系统提供了有效的设计思路.     

基于Modelica的数字电子技术网络实验平台

为解决传统实验室设备资源紧张、更新投入大的问题,将在线仿真计算引入到实验教学中,设计、建立了基于Modelica的虚拟网络实验平台.详细介绍了设计数字电子技术网络实验平台的原理和过程,及相关的结构拓扑组成,并介绍了一种新型的、面向对象的多领域统一建模语言Modelica,利用其对数字电路器件进行了建模及仿真,详述了数字电路译码器元件的建模思路、过程以及实验场景的设计实现中的关键技术,并将模型与前台可视化插件相关联;最后将实验平台与EDA商用软件Multisim进行了比较.研究结果表明了该虚拟实验平台的优越性.     

尺度方向自适应的减法聚类视频运动目标定位

针对减法聚类算法对视频运动目标进行定位时无法获取目标尺度及方向参数的问题,本文提出了一种可获取待定位目标尺度及方向参数的视频运动目标定位算法.该算法在减法聚类算法预定位目标位置及获得目标个数的基础上,进一步采用模糊C均值聚类对目标前景样本进行归类,最后通过对目标前景样本协方差矩阵特征值和特征向量的分析获得目标的尺度及方向参数,从而实现对视频运动目标的定位.实验结果表明,所提出的方法与原减法聚类定位方法相比可获得更合理的目标定位结果.     

基于PC机的数字式轴承振动噪声检测系统

介绍了一种基于PC机的数字式滚动轴承振动噪声检测系统,包括整个系统的总体结构,系统的硬件设计,软件功能、特点及程序设计,最后给出了系统实践的结果。     

头肩视频中运动物体的自动精确提取技术

针对头肩视频序列,提出了一种头肩视频对象的自动精确提取算法.该算法运用改进的背景记录技术建立可靠的背景图像,结合背景差和帧差检测出运动物体区域;通过新的时域滤波器和后处理以增强检测结果的时域连贯性和空域完整性;最后提出一种改进的分水岭算法精确定位视频对象边缘.实验结果表明,文中算法能有效地提取出头肩视频对象以获得精确的边缘,且满足实时性要求.     

基于Backstepping的电液伺服系统多级自适应滑模控制

针对电液伺服系统的非线性特性、系统参数及外部负载的非匹配不确定性,在电液伺服系统的位置跟踪控制中,提出了基于Backstepping逆向递推技术的多级自适应滑模控制方法,应用Backstepping的逆向递推方法有效地解决了高阶系统的控制问题,并结合了自适应方法和滑模控制方法各自优良的抗干扰特点。仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能。     

基于Internet的电力电子实验系统开发

给出了基于Internet的电力电子实验系统的框架和实现方法,对系统的控制功能、方案设计给予了详细的说明;介绍了系统客户端功能界面的设计以及控制端的实现;讨论了高频采样的方法;并分析了通过软件对现场的硬件电路状态进行监控和保护的设计方案.     

仿蝉翅膀气动力及扭矩特性的分析

为仿蝉微飞行器（MAV)设计了一款翅展33 mm的翅膀,并采用准静态模型对该翅膀的气动力及扭矩特性进行了仿真分析;同时还分析了以上特性与攻角幅度之间的关系.力特性仿真结果表明,在超前模式典型拍动参数下,一对翅膀能提供26 g左右的平均升力,足于平衡质量为十几克的仿蝉微飞行器;同时提供合适的剩余升力供机动.扭矩仿真结果表明,翅膀转动模式对转动扭矩的影响很大,而对拍动扭矩影响较小;攻角幅值对转动和拍动扭矩的影响均比较大,但是超前模式下的转动扭矩却几乎不受攻角幅值的影响.为检验仿真结果的可信度,与相关文献类似实验的测量数据进行了比较.结果表明,仿真所得气动力曲线与相比较的实验结果曲线形状相似,特征点位置和幅度吻合较好.     

基于Cauchy分布的二次RDO编码码率控制算法

为提高码率控制精度和图像质量,通过基于Cauchy分布源模型的率失真分析,得出了精确的码率(RQ)模型和失真(DQ)模型,在此基础上提出了一种低码率下的宏块层码率控制算法.该算法在宏块层上利用新的RQ模型计算量化参数,并采用率失真优化技术(RDO)对部分宏块进行二次编码,从而进一步优化选择编码模式,提高了编码效率.实验结果表明,与H.264参考软件JM 8.6中采用的码率控制算法相比,该算法得到的平均峰值信噪比最大提高了0.81 dB,而且能显著降低比特数估计偏差,更准确地进行码率控制.     

头部异物两步核磁共振电阻抗成像仿真研究

在三层球和真实形状头模型(包括头皮、颅骨和大脑)上,采用基于径向基函数(RBF)神经网络的两步核磁共振电阻抗成像(MREIT)算法,对颅内病变组织阻抗成像进行了仿真研究.使用高分辨率的核磁共振成像系统对人体头部进行三维构建和不同组织边界区分,利用两步基于径向基函数神经网络的MREIT算法分别对颅内病变组织均匀阻抗和非均匀阻抗(每个单元的电阻抗值)分布进行估计.该两步MREIT算法适用于人体头部复杂组织结构的阻抗成像,仿真实验表明,采用MREIT技术对颅内占位性病变组织(血肿或脑瘤)的阻抗成像过程简单,重构的阻抗图像具有较高的精确性,算法具有一定的抗噪性能.