基于多散射模型的光源退化图像复原方法及应用

由于大气粒子对光的多散射作用非常显著,多散射的一般表现是在各种天气条件下光源周围的辉光现象。针对恶劣天气条件下的光源图像,采用辐射传输方程建立了点光源的多散射模型。根据所得到的点扩散函数对晴朗天气下带有光源的图像添加天气效果,并对恶劣天气条件下的光源图像进行复原,去除光源周围的辉光,从而得到清晰的光源图像。仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于多神经网络分类器的军事目标识别方法研究

对军事目标类型的识别是军事信息处理中的一个重要环节.本文首先对军事目标进行特征提取,以矩和圆度两种不变矩特征向量作为神经网络的输入,分别采用了BP神经网络、自组织竞争网络、Hopfield网络对军事目标进行识别,最后采用了分类器多数投票法对识别结果进行融合,仿真实验结果表明采用多神经网络分类器融合的方法比单一神经网络识别率高,这对提高军事信息处理的准确性具有重要意义.     

一种基于VB的实用轴对中数学模型研究

在参考现有激光对中仪原理的基础上,提出一种不同于传统对中测量的测量原理。建立激光对中仪的数学模型并分析其对中原理。通过计算LD所发射的光信号落在PSD光敏面上的光斑坐标,求得两轴的相对位置,从而推导出从动轴的前脚和后脚的调整公式,调整轴的位置达到对中目的。利用VB进行界面设计和数据处理。同时进行了实际工程量检测,验证了该测量方法的简便性、准确性和有效性。     

便携式激光对中仪设计及其数学模型

提出了一种基于双LD-双PSD的能够实现多种测量方式的激光对中仪的设计方案.建立了轴对中数学模型;设计了硬件电路.设计的对中仪能在各种条件下进行对中测量,并且具备解决软地脚效应和温度效应的能力.经过样机测试,相比同类产品测量精度和可靠性高,满足了工程轴系同轴度检测需要.     

一种利用差动变压器式传感器测量振动的检测系统研究

介绍了差动变压器式传感器的结构、输出特性和利用其构建振动测试系统的方法.分析了影响振动测试系统测量精度的几个主要原因及有效解决办法.结果表明,经过机械结构以及测量电路的调节及补偿,振动测试系统的测量精度得到了明显提高.     

一种新的油田射孔校深算法

为了满足油田射孔校深优化的需求,依据相关算法和尖峰特征提取,建立了射孔曲线校深的数学模型.提出了一种新的深度校正方法,首先用极值选取合理的尖峰,然后应用相关系数法确定相似曲线段位置和最佳匹配尖峰,进而算出尖峰深度校正值.实验表明,计算机自动校深几分钟时间可完成人工几个小时的校深工作.该方法能快速、精准地实现尖峰深度校正以及套前套后曲线的匹配,为油田的油气层开发提供可靠的数据资料.     

《机械工程测试技术基础》课程教学改革探讨

阐述了"机械工程测试技术基础"课程的特点,探讨机电类二本院校在实际教学中如何结合课程特点、教学对象和培养目标,调整课程教学内容、改革课堂教学和实践教学方法,实现课程教学目标,培养以设计为主线、以实践能力培养为核心的机械类专业高素质应用型本科人才的探索和实践。     

基于大气模型的天气退化图像复原方法及应用

介绍了一种简单的基于大气模型的天气退化图像复原方法．与以往的天气退化图像复原方法相比，该方法只需要一幅受天气影响的图像和少量的用户提供的额外信息，而不需要任何深度和天气信息，即可去除图像的天气影响．该方法通过深度启发法来获取场景点的深度信息，基于大气模型对天气退化图像进行复原，针对去除天气影响后图像亮度降低的问题，采用了直方图调整方法进行图像增强．在MATLAB平台上的仿真实验结果表明，该方法对天气退化图像复原的效果较好．     

粒子滤波在无线传感器网络目标跟踪中的应用

将粒子滤波（PF）算法应用于无线传感器网络（WSNS）的目标跟踪,并给出了粒子滤波实现的具体步骤。动态组织传感器网络节点成簇,实现了对网络中做匀速直线运动的单个目标的跟踪。分别采用扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和PF算法进行了仿真试验。结果表明,在无线传感器网络目标跟踪领域,PF算法比EKF算法、UKF算法的滤波精度更高,性能更好,并且在实际应用中,由于该算法能够有效解决非线性、非高斯环境中的目标跟踪问题,实现简单而增强了可用性。     

一种简便激光对中仪设计及其数学模型的研究

提出了一种基于单LD-单PSD的能够实现自动连续测量的激光对中仪的设计方案;同时建立了测量系统的数学模型.此测量系统简单、实用、价格便宜.经过样机测试,相比同类产品测量精度和可靠性较高,抗干扰性较强,满足了工程轴系同轴度检测需要.