基于自相关算法的 TOA 估计方法研究

TOA（脉冲到达时间）估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关（AC）算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。     

用混合式遗传算法进行给水管网现状分析

将广义简约梯度法(GRG)思想应用于传统遗传算法,提出一种新的混合式遗传算法(HGA),此方法具有很强的全局和局部搜索能力,并且无需复杂的编码、解码过程,可以准确解决多变量、多峰值的给水管网现状分析问题。采用此算法,绝大多数的计算值与实测值的误差可减小到1%以下,能准确反映管网的实际工况。     

基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究

针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。     

DVC中基于块小波变换的边信息生成算法

在运动补偿内插生成的初始边信息基础上,根据图像的时空相关性,自适应地判断块小波变换方式,传送不同地小波系数辅助解码端生成边信息。实验结果表明,对于不同的视频序列,该算法在一定程度上能有效改进边信息的生成质量。     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。     

基于STM32的嵌入式网络控制器设计

针对目前对终端设备的网络远程控制需求,设计了一种可自适应10/100 Mbit/s网络的嵌入式网络控制器,以实现控制系统中对工业设备、信息家电、移动设备等的远程控制和信息交互。设计了微控制器STM32F107和DP83848以太网PHY芯片的硬件设计方案,详细分析了LwIP嵌入式网络协议栈在STM32F107处理器上的移植过程,以及在μC/OSⅡ实时操作系统上进行网络编程的软件设计过程。实验结果表明,所设计的控制器可以稳定、可靠地实现网络远程控制和信息交互。     

基于IMAQ Vision和PLC的水果大小自动分级系统设计

水果大小是水果分级的一个重要依据,随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展,计算机视觉技术被广泛用于水果品质的检测。所设计的水果大小自动分级系统由机器视觉检测系统和基于PLC的水果传送分拣机构组成。使用LabbVIEW软件编写水果大小自动分级系统的监控界面,并实现对CCD摄像机的控制及获取图片;使用IMAQ Vision工具包对所获取的水果图片进行处理,并进行大小分析,根据大小的等级由LabVIEW通过串口通信发送命令给PLC,由PLC控制水果的传送并进入对应的分级口,从而完成水果的自动分级。实际运行证明该系统能实时进行动态采集图片,有效地进行水果大小分析及自动分级。     

微波自动测量系统多频率测量方法研究与实现

对多频率测量方法进行了分析和研究。在自动测量线系统即微波自动测量系统的基础上,提出一种进行多频率测量的新方法。即根据线性叠加原理,对驻波信号电压的空间分布进行频谱变换,结合自动测量线实现多频率测量。经过实验测量,得到了较为理想的效果,验证了该方法的有效性。该方法扩展了自动测量线应用性,对低成本、多功能、多频率微波自动测量系统的研制具有一定参考意义。     

基于悬臂梁称重传感器的圆弧刀研磨力测量仪设计

为解决双圆锥形圆弧刀研磨力在线测量难题,设计了杠杆原理为基础的圆弧刀研磨力测量仪,建立了圆弧刀与磨盘之间研磨力数学模型。该仪器采用悬臂梁称重传感器,并以DSP2812为主控芯片,实现了圆弧刀研磨力的在线采集、处理、存储及实时显示等功能。实验表明:仪器的称重传感精度优于0.15 N,圆弧刀研磨力变化范围降低28.8%,满足圆弧刀研制的需求。该仪器性能稳定,具有较好的实用价值,为高质量的圆弧刀研制和光栅刻划技术提供了技术保障。     

基于驱动电流的水下热敏剪应力微传感器灵敏度研究

驱动电流是热敏式剪应力微传感器的一个重要参数。增大驱动电流可以提高传感器的灵敏度,但传感器的安全工作温度又限制了驱动电流的增大。研究了如何基于驱动电流来最大程度地提高传感器灵敏度。从理论上分析了传感器灵敏度随剪应力输入的变化规律。通过静水中的I-V特性测试实验,确定了传感器在水下工作的最大允许驱动电流。通过电压—剪应力特性测试实验,验证了传感器灵敏度与驱动电流的关系,得到了传感器在最大允许驱动电流激励下的灵敏度。研究,发现最大允许驱动电流可以使传感器在剪应力为0.2Pa时的灵敏度达到23.8mV/Pa。