基于GPS-OEM板的低成本二维姿态测量系统

基于GPS-OEM板的低成本二维姿态测量系统,由数据采集与数据识别处理,模糊度与姿态解算,显示揪信息和编译动态链接库等模块组成.由两个GPS天线组成基线,接收GPS卫星信号,经连接电缆传到GPS-OEM板.再通过串行端口送至导航计算机,姿态解算软件对其经度、纬度等数据进行处理,解算完成后输出姿态测量结果.     

基于PID控制的电动负载模拟器研究

本文通过分析电动负载模拟器的基本结构和工作原理,建立数学模型并且分析了多余力矩产生的机理,应用传统的PID控制方法改善系统的稳态精度和动态特性,实现快速、准确跟踪给定信号。     

改进PSO优化ELM预测锂离子电池剩余寿命

针对极限学习机在预测锂离子电池剩余寿命过程中的不稳定性,提出利用混合粒子群优化算法对极限学习机预测模型优化的方法。通过改进的粒子群优化算法对极限学习机的输入端进行寻优处理,不但能够使模型的预测精度有进一步提高,而且大大增加了锂离子电池单次剩余寿命预测结果的可信度。利用NASA PCoE公开的锂离子电池数据进行仿真实验并评估该模型的预测性能,然后与标准的极限学习机预测模型预测结果进行对比,统计结果表明该方法使预测误差控制在2%左右。     

Visual C++编程中实现试题库的随机抽取访问

本文主要介绍了在Visual C 程序设计中，使用MFC的CDaoDatabase类打开数据库，利用产生随机数的算法来实现对试题库进行随抽取访问操作，实现了考核测试系统的自动化管理。     

图像序列的预处理与目标检测技术综述

对图像预处理与运动目标检测中的几个关键技术进行了讨论,概述了其研究现状、存在的问题及研究方法,比较和评价了各种算法,并对运动目标检测的研究前景进行了展望。     

基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

电动汽车供电系统锂电池剩余寿命预测

电动汽车的锂电池受工况、环境等因素影响,具有很强的时变非线性,对其进行剩余寿命预测具有挑战性。针对现有算法未同时考虑不确定表达、预测精度以及不同电池的适应能力对剩余寿命的影响,提出了一种正则化粒子滤波和自回归滑动平均模型相融合的锂电池剩余寿命预测算法。以锂电池的经验退化模型作为融合算法的状态方程,自回归滑动平均模型的预测输出值替代观测值,构建状态空间模型,迭代更新电池容量,实现锂电池的剩余寿命预测。基于NASA锂电池数据集进行仿真验证,并与标准粒子滤波和正则化粒子滤波算法相比较,实验结果表明,在中期、后期预测过程中融合算法的预测误差在5%以下,该方法具有较好的锂电池剩余寿命预测精度。     

基于水下图像光学成像模型的清晰化算法

针对水下图像的纹理细节模糊、对比度低以及图像光照不均问题,通过分析水下图像的成像过程,提出一种水下图像清晰化算法。在小波域的低频子带上结合水下图像光学成像模型,先利用高斯模糊对介质散射光进行估计与去除,再采用基于局部复杂度的方法调整衰减因子,对衰减低频子图进行自适应增强;在高频子带上采用非线性变换的增强方法,进一步增强了高频信息并有效地抑制了噪声的放大。实验结果表明该算法对解决水下图像模糊和光照不均问题具有较好的效果,与基于小波变换的水下降质图像复原算法相比,具有较高的实时性。     

多媒体技术在化工培训软件中的应用

本文以“甲醇生产工艺培训系统”为例 ,介绍了采用多媒体创作工具编制化工培训软件的方法 ,阐述了培训系统的结构以及多媒体对文本、图象、动画、视频和音频的处理过程 ,指出了多媒体培训软件的特点及其重要的实用价值     

基于图像分解的敦煌壁画图像修复方法

提出一种基于分解的图像修复算法,该算法对敦煌壁画的数字图像进行修复。选择用Lαβ色彩空间进行通道分解实现彩色图像的修复,并利用整体变分降噪模型进行图像分解,该分解算法不需要进行Banach空间范数的计算,不仅降低模型的数值计算复杂度,还可以降低敦煌壁画中的噪声对修复结果的影响。实验证明:该算法很好地解决壁画中的划痕和脱落等现象的破损,修复效果较好。