低成本多路多功能时间控制器的设计

采用ＧＭＳ９７Ｃ２０５１微控制器和带电压监测，监视定时器的串行Ｅ＾２ＰＲＯＭ，以及高精度电子时钟组成多路多功能时间控制器，该控制器具有成本低，走时确，控制灵活等特点，并且解决了Ｙ２Ｋ问题。     

一种新型溶解氧浓度测量仪的设计

介绍了原电池式氧传感器的工作原理，并研制了基于氧传感器的智能污水溶氧浓度测量系统，该系统以单片机为核心进行控制和信号处理，并具有温度、大气压等的自动补偿功能，现场测试表明：该仪器性能可靠，抗干扰能力强，具有较高的精度和稳定性。     

基于FPGA的电机动态扭矩测量方法研究

为了提高光电式扭矩测量系统的灵敏度和系统的抗干扰的能力,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)和多路状态比较的扭矩测量系统,利用光电式多码道编码盘的旋转角测量功能进行扭矩测量.介绍了多码道码盘输出的多路信号的特征和状态细分的方法,并分析了扭矩测量的原理.硬件上采用FPGA来实现逻辑控制和数据的计数、锁存,简化了系统电路.并且把计数和状态信号传输到上位机进行处理显示,以便实时分析扭矩信号的振动.试验结果验证了该方案可应用于大型机械的动态扭矩测量系统.     

基于不变性联想神经网络的道路交通标志识别算法

提出一种基于不变性联想神经网络的道路交通标志识别算法。该算法通过对交通标志的颜色属性和形状属性的分析,建立了交通标志的颜色和形状之间确定的关系,以其作为识别交通标志的重要依据。建立颜色形状特征库,设计联想记忆神经网络模型用来实现不变性模式识别,采取约束突触权值的方法从图像中提取不变特征。仿真表明该方法可以对交通标志实现快速分类,较好地消除了视角的影响,具有良好的准确性、实时性和稳健性。     

基于四元数最少特征点的相机位姿估计

为解决相机位姿估计的问题,提出了一种基于四元数最少特征点的相机位姿估计算法。在相机拍摄的二维图像中检测并匹配特征点,根据特征点坐标与约束条件建立多项式系统,通过求解对应的矩阵方程来求解多项式系统。用四元数表示相机的旋转,避免了求解中相机旋转与平移相互纠缠的问题,当2个摄像机视图之间的平移为零时能够很好地进行位姿求解。求解中结合5点算法对求解原理进行了详细推导,并进行抗噪声测试。测试中随着匹配的特征点数增加,算法平均估计误差范围不超过2%。利用KITTI数据集测试算法的实用性,并与其他几种方法进行结果比较。结果显示,相同条件下算法将估计精度提高了24.5%以上,体现出良好的估计精度。     

基于RBF神经网络的自动变速器换档控制系统

研究了车辆自动变速器的换档控制问题，利用神经网络在不能获得精确数学模型的非线性系统中能达到最优控制的特性，根据所获得的车辆的状态与最佳档位之间相应的数据对人工神经网络进行离线训练。仿真结果证明：径向基神经网络（RBF）的换档控制系统能够有效地用于档位的判断。     

基于人工神经网络的自动变速控制系统仿真研究

根据获得的换挡规律的特点,可以采用人工神经网络控制车辆的自动换挡。讨论了基于RBF神经网络基础上采用三参数换挡规律的车辆挡位判别方法。建立了车辆传动的仿真系统,并对各个模型做了详细的介绍,最后给出了仿真结果。     

基于NARX神经网络辅助组合导航方法研究

为解决短时全球导航卫星系统(GNSS)失效造成车载组合导航系统导航精度下降的问题,提出一种NARX神经网络辅助的组合导航方法。对神经网络辅助导航的原理进行了分类,并分析了神经网络可利用的输入输出信息,提出一种根据惯性测量单位(IMU)测量信息和惯性导航解算信息对GNSS位置速度增量进行预测的方法。通过实测数据实验验证了方法的有效性,GNSS失效60 s期间,导航最大位置误差5.1 m、最大速度误差0.15 m/s。     

基于FSRCNN补充模块的图像超分辨率重建算法研究北大核心CSCD

激活函数在超分辨率重建算法中可以增加算法的非线性、提高算法的复杂程度。利用ReLU激活函数在算法训练时间短的优点,针对负值通过ReLU激活函数置零导致部分神经元失活的问题,将失活的部分通过rReLU函数重新加入到模型中,该方法称为FSRCNN补充模块算法。实验过程中分别测试了FSRCNN模型在激活函数为ReLU、PReLU以及使用ReLU激活函数加入补充模块后的算法性能,结果表明:在放大倍数为4的条件下,补充模块算法的峰值信噪比结果高于原FSRCNN算法0.1dB。因此,补充模块能够提高模型的性能,增强模型对信息的提取。     

具有优先级排队系统输入队列调度算法性能比较

本文针对时间优先级系统进行分析,通过对缓冲器完全共享,缓冲器部分共享和分离缓冲器调度法的分析比较,数值分析结果表明,分离缓冲器调度算法能够有效地减少实时性顾客的失效概率,获得满意的控制效果,并且其实现的复杂度也较低。