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1.
李世玺  孙宪坤  张仕森 《测控技术》2019,38(11):110-114
钢轨焊头平直度检测系统工作时,伺服系统中功放电路的输出电流存在不同程度的混沌现象,会引起输出电机转速的波动,最终影响系统检测精度。为了减小输出电机转速的波动,通过离散模型分析了功放电路输出电流值的分岔现象与输出电机转速之间的关系,利用分岔图和李雅普诺夫指数选取合适的电流反馈系数,并设计了基于输入整形的抑振算法加以验证。实验结果表明,选择合适的电流反馈系数,可以有效减小混沌现象对输出电流的影响,系统振动情况较原系统有明显改善,有利于进一步提高钢轨焊头平直度检测系统的抑制振动水平和检测效率。  相似文献   
2.
伴随着高速铁路的快速发展,无缝钢轨的生产与检查维护是必不可少的工作,其中钢轨焊头平直度检测是很重要的一个环节.研究了基于激光相机的钢轨焊头平直度检测中的机械振动抑制.在该检测系统中,由于系统机械结构的振动对相机检测数据的影响,导致检测结果不准确.针对这一问题,采用基于有限时间Laplace变换的输入整形方法,通过抑制系统的残余振动,减少了检测信号中的噪声干扰,缩短了系统的稳定时间,降低了数据处理的复杂度,提高了系统的检测效率并且提高了系统数据处理结果的精确度.  相似文献   
3.
针对目前计算机系统普遍存在的功耗较大的问题,研究和实现了基于CPUfreq的DVFS节能软件;首先,分析和比较了计算机系统现有主要的功耗管理框架;然后,阐述了CPUfreq子系统及其框架结构,并基于CPUfreq子系统开发了DVFS节能软件,实现了对计算机CPU的动态电压频率调节(DVFS);最后,以720 p视频播放为应用实例,对使用DVFS节能软件后的计算机系统进行功耗测试;测试结果表明,DVFS节能软件可以实现对以PC为代表的计算机系统的初步节能。  相似文献   
4.
基于视觉特性的彩色图像增强算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了对彩色图像进行分析和识别,在深入分析HSV彩色模型的基础上,提出了一种新的彩色图像增强算法.该方法利用像素点邻域的均值和方差对HSV模型的亮度分量增强,在获得图像细节的同时保持图像缓慢变化的部分;根据亮度分量的变化情况,利用亮度和饱和度之间的相关系数,对HSV模型的饱和度分量进行调整.通过对图像进行主观分析和客观分析,该种算法不仅拉伸了图像的对比度,增加了图像的清晰度,而且图像色彩丰富,更加符合人的视觉特性.  相似文献   
5.
跨摄像头目标再确认是多摄像头监控领域中一个亟需解决的难点问题,如何获得准确率更高的距离度量算法成为解决该难点的关键。为此本文在提取优秀的多特征基础上,建立了一种无需训练,适应更多场景的度量算法:优化扩散距离相似性度量,用于跨摄像头目标再确认。在高维扩散距离的基础上,加入高斯金字塔图像采样和加权性优化处理,用于提高相似空间向量的辨别力,并提高计算效率。通过对高维扩散距离的二次优化建立起最终的相似性度量函数。最后对VIPeR和ETHZ数据库中的图片进行多次目标再确认实验,排名第一的图片的正确匹配率达到了50.5%。实验结果表明本文算法取得了较好的匹配结果。  相似文献   
6.
边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。  相似文献   
7.
本文以上海市新闻出版局管理信息系统的开发实践为例,介绍了局级机关微机局域网的开发设计思想。文中并对系统功能结构、网络结构和实现技术作了说明。  相似文献   
8.
医学图像的采集和处理是提高医疗水平的重要技术手段和标志.主要讨论医疗数字减影系统的算法,设计了基于VB编程语言、ActiveMIL 组件及SQLServer2000的DSA(Digital Subtract Angiography)系统开发方案,在此基础上实现了界面友好、功能强大的医疗数字减影系统.  相似文献   
9.
为适应实际系统中任务集的不断变化以及不可忽视状态切换开销的要求,针对多核多处理器系统中常见的周期任务模型,提出一种基于动态松弛时间回收的开销敏感节能实时调度算法DSROM,在每个TL面的初始时刻、任务提前完成时刻实现节能调度及动态松弛时间回收,在不违反周期任务集可调度性的基础上,达到实时约束与能耗节余之间的合理折衷。模拟实验结果表明,DSROM算法不仅保证了周期任务集的最优可调度性,而且当任务集总负载超过某一个值后,其节能效果整体优于现有方法,最多可节能近20%。  相似文献   
10.
为了解决复杂环境中不同因素干扰车牌检测精确度的问题,提出了一种基于双金字塔特征融合的复杂环境下车牌检测算法。通过采用Mish激活函数的残差网络(ResNet101-M)对输入图像进行初级特征提取;在传统特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)的基础上,提出了一种改进的双金字塔特征融合网络(siamese feature pyramid network,SFPN)。被提取的初级特征被送入该网络进行多层特征融合。融合后的特征被送入基于形状先验的锚点设置网络来确定感兴趣区域。将所生成的感兴趣区域送入级联定位网络从而得到准确的车牌检测结果。实验结果表明,该算法在AOLP与CCPD车牌数据集上均能够有效提升检测性能。  相似文献   
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