一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

高频摇网器远程监视系统的设计与实现

针对目前造纸设备从厂商售出到不同地域后,如何实现高效、可靠的远程集中化监视的问题,设计并实现了一个结合物联网通信的造纸设备远程监视系统。用户端与智能网关通过部署在云端的MQTT服务器,使用MQTT协议的发布/订阅机制实现对空间上广泛分布的造纸设备进行集中化远程管理和运行监视。利用云端存储的大量历史数据,为生产决策提供科学依据,有利于提高企业的生产效率,降低维护成本。通过以高频摇网器设备为例的测试,验证了该系统具有良好的稳定性和可靠性。     

基于功频下垂控制的光伏并网发电系统惯量阻尼机理研究

针对光伏以低惯量、弱阻尼的特征大规模接入电网，给电网稳定性带来不利影响的问题，基于功频下垂控制的光伏并网发电系统，借鉴经典电气转矩分析法，从物理机制层面上分析影响系统惯量、阻尼以及同步能力的作用规律。研究结果表明对于控制参数的影响规律而言，惯量特性主要受功率环的比例系数Kp影响，且随Kp的增大而增强；阻尼特性受频率下垂系数Dp影响比较明显，且随Dp的增大而减弱；同步特性只受功率环的比例积分系数Ki影响，且随Ki的增大而增强。通过仿真验证了理论分析的正确性。     

基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。     

一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。     

基于云平台的高频摇振器监控系统的设计与实现

为克服传统造纸工业不能远距离监控造纸设备与故障维修的局限,实现数据跨地域实时传送,本课题利用云服务平台技术,设计了基于ARM Cortex-M4网关的以MQTT为服务器通信协议的造纸设备监测与控制系统。以高频摇振器为例进行系统监控测试,实测系统运行结果表明,该系统能实时、准确、可靠地远程监控造纸设备,为需要远程操控的造纸企业提供了一种更方便高效的工作方式。     

基于FPGA的工业数字摄像机系统的设计

针对传统工业数字摄像机的灵活性差、实时性差等缺点,设计了一种基于FPGA的工业数字摄像机系统。将工业数字摄像机与FPGA结合起来,利用FPGA通过I2 C总线接口控制器控制图像传感器采集图像数据,然后将Bayer格式图像转化为RGB格式图像,通过调用Altera IP核DDRII SDRAM controller with ALTMEMPHY和FIFO存储器设计了DDR2SDRAM的接口,将图像数据缓存到DDR2存储器中,最后通过SPI总线接口在液晶屏上显示图像,可达到53帧/s图像的速度。系统代码共需约5 000个逻辑单元,3 704个寄存器,117个引脚。将设计代码下载到系统芯片中后,系统可以清晰显示所拍到的画面。设计结果表明,基于FPGA的工业数字摄像机设计灵活,易于移植,可实现高速图像采集和传输。     

改进GOMP算法在心电信号去噪中的研究与应用

心电信号的采集、传输在医学研究心脏性疾病具有重要意义,利用稀疏分解方法对其进行去噪仍存在诸多问题。针对广义正交匹配追踪(Generalized Orthogonal Matching Pursuit,GOMP)算法选择字典原子时在残差取值最小的非最优性,以及在稀疏信号过程中选择过多原子导致的重构精度问题,提出一种新的优化算法。通过增加阈值的方式来根据噪声干扰程度不同实现迭代次数的变化。利用Jaccard系数相似性来替换GOMP算法中内积余弦算法准测,优化了字典矩阵与残差匹配原子的方式。实验结果表明,改进GOMP算法明显提高了信噪比,且均方根误差最低,在时效性上达到最优。     

集成支持向量机在OCT血管内斑块分割中的应用与研究

OCT医疗图像作为近年来新兴的血管内斑块诊断技术正在迅速成长。为进行有效的OCT血管内斑块辅助语义分割,提出一种基于集成支持向量机(AdaBoost-SVM)的分割学习模型。采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)对支持向量机模型的组合参数的选取进行优化以提升其分类性能。通过建立由多个基分类器组合的AdaBoost-SVM集成化分割模型,对OCT血管图像以像素列预测为基础进行准确分割。实验结果表明,在分割过程中相比较BP神经网络以及标准SVM方法,集成支持向量机在以像素列为基础的图像分割过程中具有更优的分割精度。