多维健康监测融合数据特征选择

健康监测通常使用大量传感器获取海量的感知数据,由于海量多维数据中存在大量的冗余或干扰,会对监测决策产生负面影响,为此需要对健康监测数据进行特征选择,旨在从数据中剔除多余的和不相关的特征。在现有研究的基础上,提出了特征选择融合方法,该方法通过ReliefF算法进行特征权重计算,并通过LASSO回归模型的计算结果确定特征权重阈值,进行特征初选,降低特征空间的稀疏性,然后利用灰色关联度的属性约简算法来消除冗余,从而获得最优特征子集。在实际多维感知数据集上进行测试,证明该模型可筛选出与目标参量相关性高的特征,降低回归运算的时间,提高回归模型的拟合精度。     

红外无损检测中热激励研究

以红外灯作为激励源，对单灯激励所形成的不同距离的温度场分布进行分析，得出规律，再分别对双灯，四灯，六灯所形成的温度场进行探讨，提出了改进热源、改善温度场分布的方法，得到了具有较好的空间均匀性的热激励源。并以该热源激励复合材料蜂窝结构，得到了较好的检测结果。     

基于神经网络的耳片疲劳损伤状态分析系统

分析了影响耳片结构疲劳状态的主要因素,把这些因素归纳为静强度,抗疲劳设计与制造以及使用过程中的疲劳积累三大类。采用多层B－P人工神经网络结构,构造了能映射各因素与总体效果影响的人工神经网络系统,该系统采用了一个主网络和两个子网络的结构,降低了状态空间的维数,提高了运算速度,较好地反映了实际结构的疲劳失效机理,为耳片结构的疲劳评估提供了一种较客观的方法。     

基于VRML和ActiveX控件的传感器网络虚拟实验研究

探讨一种传感嚣网络虚拟实验的设计实现方法。采用VRML技术创建三维实验模型，采用ActiveX控件创建虚拟实验仪器，利用JavaScript扣VBScript实现VRML，ActiveX和HTML之间的通信以及实验交互。并将实验制作成网页，通过Internet向外发布，实现了传感器实验的三维再现和网络交互。     

复合材料层板疲劳过程中疲劳寿命计的电阻变化规律研究

采用疲劳寿命计对复合材料层板的疲劳过程进行了监测,研究了复合材料层板在单级和多级载荷下的疲劳累积损伤与疲劳寿命计电阻变化之间的关系。结果表明疲劳寿命计的输出电阻的累积变化能较好地反映层板的疲劳状态。     

基于随机抽样的快速全局运动估计

全局运动估计是稳像技术中极为重要的环节,全局运动估计算法的精度和速度将很大程度影响稳像的性能。本文提出了一种基于RANSAC鲁棒算法的全局运动估计方法,该方法通过Harris角点检测算法,找到待匹配角点,并采用相似度进行匹配,剔除外点后,用预检测的随机抽样算法得到全局运动参数。通过仿真试验表明,该方法对可见光视频、红外视频都可以适用,并能在保证精度的同时,达到实时性的要求。     

无人机导航场景中立体匹配算法研究

针对现有立体匹配算法难以兼顾无人机导航场景中匹配精度和幅度失真的鲁棒性,提出了一种基于改进Census变换的立体匹配算法。根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口,并利用改进Census变换的Hamming距作为匹配代价,采用局部优化（WTA）和左右一致性校验得到视差结果,获得高精度的视差图。实验表明,该算法不仅能够获得高精度的视差图,更对幅度失真有很强的鲁棒性,能够很好地适用于无人机导航场景。     

遗传算法在EMD虚假分量识别中的应用

针对EMD(经验模态分解)产生虚假分量这一问题,将遗传算法和K-L散度相结合,对虚假分量进行研究。该方法是先将原始信号进行EMD得到固有模态分量(IMF);将遗传算法和基于均方积分误差的窗宽最优化原则相结合,分别对原始信号和各个IMF分量优化选取窗宽;然后运用核密度估计方法分别得到它们的概率密度函数估计;最后计算原始信号与IMF分量之间的K-L散度值,设定K-L阈值,将K-L散度值大于阈值的IMF分量去除。实验证明,该方法能准确而又快速地获得实验数据的窗宽,虚假成分与真实分量的K-L值有明显差别,根据设定的阈值能准确识别虚假分量。     

复合材料序列热图无损检测

应用序列脉冲激光热加载的红外热成象技术对复合材料进行无损检测,扫描式测量给出复合材料表面时间序列热图象,实验与理论计算结果表明,序列热图象无损检测复合材料非常有效。     

图像融合中的图像配准方法研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。快速准确地实现配准是图像融合的前提,为此提出了基本相似性测度算法的模板匹配方法。对像素相关性小的红外和可见光图像,提出了基于sobel 快速边缘检测的模板匹配方法。