一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。     

精品课程建设与《电磁场与电磁波》教学改革

最近几年来,我国高等教育实现了在一定程度上跨越式的发展,已经进入到以提升质量,调整结构为主的新时代。基于此,各高校抓实精品课程建设,以促进高等学校教学的整体质量和教学改革。精品课程建设是高等学校教学质量的重要组成部分,教学内容的更新与教学方法的改革是精品课程建设的重点。本文主要是基于精品课程建设和《电磁场与电磁波》教学改革进行相关分析,予以有关单位参考与借鉴。     

典型滤波器对星载高光谱分辨率激光雷达532 nm通道回波信号的影响

高光谱分辨率激光雷达（High Spectral Resolution Lidar,HSRL）系统利用窄带滤波器将激光雷达回波信号中的大气粒子（云或气溶胶）散射和分子散射成分分开,提升了云或气溶胶光学特性的反演质量。提出了一种基于HSRL探测原理的HSRL回波信号模拟方法,其原理是利用CALIPSO云/气溶胶消光系数产品和数值天气预报数据被用来仿真星载HSRL 532 nm回波信号。两种典型的窄带光谱滤波器:FPI（Fabry-Prot Interferometer）和碘吸收滤波器,作为分子通道滤波器的性能通过仿真的星载HSRL回波信号进行分析。对三种典型:晴空、卷云、气溶胶（两层厚云）的HSRL回波廓线进行详细的敏感分析表明碘分子吸收滤波器的性能明显优于FPI滤波器,其中碘吸收滤波能保持可以忽略不计的相对偏差（4.010-3%）,这是由低光学厚度（1.0）的粒子后向散射效应引起的。但是,如果FPI滤波器的粒子后向散射透过率能保持在10-3水平以下,其仍不失为是一个好的选择。     

基于新型趋近律的PMSM超扭曲滑模直接转矩控制

针对传统永磁同步电机的直接转矩控制(PMSM-DTC)系统中转矩脉动过大、转速响应慢等问题,采用空间矢量脉冲调制技术(SVPWM),研究了一种基于新型趋近律的超扭曲(Super-Twisting)滑模控制方法。该方法将转矩和磁链作为被控对象,通过引入饱和函数sat(s)代替传统的滞环比较器的方式,提高了系统的转速响应和转矩抗干扰能力。仿真结果表明,改进后的PMSM-DTC系统的转速响应减小了0. 06 s,转矩脉动减小了50%,系统对负载扰动和参数变化等不确定性有较好的鲁棒性。     

基于三阶反正切函数模型的平行泊车轨迹规划

现有泊车情况面临两大问题:停车空间小和泊车控制难.针对日益严重的“泊车难”问题,提出一种平行泊车的轨迹规划方法.该方法由带有三阶扰动的反正切式轨迹模型进行路径规划,考虑运动学的约束空间条件,利用遗传算法确定最优轨迹函数参数,最后获得最优泊车轨迹.仿真结果表明车住长与车长比值可达到1.315,多车位与多车型的模型仿真表明该路径规划方法的有效性以及较强的鲁棒性.     

基于麦克风阵列的GCC时延估计算法分析

准确的时延估计（Time Delay Estimation,TDE）是基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）的声源定位技术的前提.在众多时延估计算法中,广义互相关（Generalized Cross Correlation,GCC）算法因其较低的运算复杂度和易于实现的特点得到了广泛的应用.针对不同的噪声情况,GCC时延估计算法利用不同的加权函数来抑制噪声干扰.本文在介绍麦克风阵列模型和GCC时延估计算法的基础上,针对GCC算法的弊端提出了一种改进算法,并在多种信噪比条件下,对部分加权函数的GCC时延估计算法进行了MATLAB仿真,通过比较其时延估计性能和声源定位精度,分析了这些加权函数各自的优劣性.     

牙颌点云数据的显著性特征提取

随着激光扫描测量技术的发展,其数据测量精度的逐渐增高使得获取的几何模型表面点云数据的细节信息越丰富,能更准确的反应物体几何表面特征,但如此海量的点云数据同时也带来对应的技术挑战,海量的点云数据在计算机文件存储、数据后期进一步处理以及软件可视化方面都不方便且效率低下.本文中的算法首先采用栅格法对点云进行空间划分及领域关系的建立,其次利用局部表面拟合的方法估算点云法向量,然后利用点云K领域法的向量求解坐标点的显著性值,最后根据显著性的值构建点云八叉树.该算法实现了对点云显著性特征的提取和对点云数据量的进一步简化,它不仅保留了对点云细节特征保持方面的优势,而且在时间效率上得到了提高.     

彩色视频增强算法关键技术FPGA实现

随着视频设备的高速发展,数字视频相关应用同样发展迅速,如监控设备、行车记录仪以及手机等电子产品。而如今数字视频图像增强的算法层出不穷,由于算法的复杂程度比较高,很难满足实时性这一基本的要求。讨论了基于Retinex模型的处理图像像素以及拉伸尺度可配置的关键技术,对关键模块进行实践以及仿真,最后将其通过FPGA实现(Vertex-5),系统时钟125 MHz,可以满足30 f/s的(2 000×2 048)像素的图像。