基于MATLAB的FIR滤波器设计的探讨

针对数字信号处理中的重点及难点内容,即FIR滤波器的设计进行了讨论。将窗函数法和频率采样法进行了对比,并通过对实例语音信号的处理,说明滤波器的作用和设计,增加了直观性和趣味性。     

一种电弧炉系统的频域谐波分析方法

提出了一种能分析电弧炉系统分数谐波的频域模型。这个模型假设了一种动态、非线性的电弧u-i特性和一连续变化的电弧电流。经过计算机程序求解可得电弧炉系统的分数谐波。     

改进YOLO V3的道路小目标检测

针对通用目标检测算法在检测小目标时存在效果不佳及漏检率较高等问题,提出了一种基于改进YOLO V3的道路小目标检测算法。对YOLO V3算法网络模型中的聚类算法进行优化,使用DBSCAN+K-Means聚类算法对训练数据集聚类分析,选取更合适的Anchor Box,以提高检测的平均精度和速度;同时引入Focal Loss损失函数代替原网络模型中的损失函数形成改进的YOLO V3算法。进而与其他目标检测算法在KITTI数据集上对行人目标进行对比检测,发现改进的YOLO V3算法能够有效降低小目标漏检率,大大提高检测的平均精度和检测速度。实验结果表明,在KITTI数据集上,改进的YOLO V3算法检测目标的平均精度达到92.43%,与未改进的YOLO V3算法相比提高了2.36%,且检测速度达到44.52?帧/s。     

基于Hough变换的煤岩界面识别方案

根据煤层与岩石层分界明显且呈线状的煤岩图像特征,提出一种基于Hough变换的煤岩界面识别方案。首先对煤岩图像进行去噪与增强预处理,然后去除煤与岩石边缘的孤立点与虚假边缘,最后采用Hough变换识别煤岩分界线。实验结果表明,该方案能够较快、较准确地检测出煤岩分界线。     

基于全局特征的图像检索技术

在对海量的图像数据进行检索时,要得到好的检索效果,传统的信息检索方法已不能满足要求,这样,基于内容的图像检索(CBIR:Content-Based Image Retrieval)技术应运而生。本文讨论的是CBIR中的关键问题—特征描述,本文主要介绍全局特征描述,包括颜色、纹理和形状特征。     

HVS在图像压缩中的应用

基于小波变换与人眼视觉的相似性,在小波域内结合人眼视觉特性对图像进行处理,以达到提高压缩比的目的,是目前较为热门的研究方向。文章综述了目前基于人眼视觉特性和小波变换的压缩算法进行优化的几种典型算法,并对其性能进行了评价和比较,在全面分析和比较的基础上,对其进行综合分类。     

有源电力滤波器在电弧炉电气系统中的应用

在分析抑制谐波常用方法的基础上，利用对称分量分解和滤波器提取基波分量来设计有源电力滤波器，采用先进的仿真软件工具MATLAB中的电力系统仿真工具箱对基于这种方法的有源电力滤波器进行仿真，仿真结果表明有源电力滤波器装置能够有效检测出高次谐波分量和电流波动分量，并可以消除谐波分量和波动分量。     

一种改进的实信号快速卷积算法

本文以有限长单位脉冲响应滤波器处理实信号为例,对实信号快速卷积的算法进行了改进,传统的快速卷积算法在每一段卷积后得到N个点的输出结果。本文提出的改进的算法可在进行相同长度的段卷积后同时得到2N个点的输出结果,并保持了和传统算法相同的延时。     

基于句向量和卷积神经网络的文本聚类研究

针对文本聚类时文本特征维度高,忽略文档词排列顺序和语义等问题,提出了一种基于句向量（Doc2vec）和卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）的文本特征提取方法用于文本聚类。首先利用Doc2vec模型把训练数据集中的文本转换成句向量,充分考虑文档词排列顺序和语义;然后利用CNN提取文本的深层语义特征,解决特征维度高的问题,得到能够用于聚类的文本特征向量;最后使用[k]-means算法进行聚类。实验结果表明,在爬取的搜狗新闻数据上,该文本聚类模型的准确率达到了0.776,F值指标达到了0.780,相比其他文本聚类模型均有所提高。     

电力系统的谐波电流及有源滤波器

讨论了电力系统有源滤波器的特性及原理,并提出了一种检测谐波电流的方法,该方法不仅可以检测出谐波电流,还可以检测出负序电流及波动电流。并采用有源滤波器进行了仿真,结果表明了该方法的有效性。