一种新型MEMS微惯性姿态系统自动化误差标定方法

针对MEMS微惯性姿态系统精度不高、标定花费时间长和人工参与标定步骤较多等问题,引入一种新型MEMS微惯性姿态系统自动化误差标定方法。该方法通过设置转台速率运行方式测量不同的角速率,经解算标定出零位、刻度因子、交叉耦合系数及安装误差角。试验验证表明,采用此标定方法原理简单、易于实现,能较好地补偿MEMS微惯性航姿系统的误差,提高导航精度。     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．     

基于灰度邻域操作的缺陷图像消噪分析与实现

以图像中的噪声影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出了基于MATLAB的灰度邻域操作消噪方法。该方法将灰度化的缺陷图像,利用相邻像素间的颜色分布对图像进行平滑、增强、边缘提取、滤波、恢复。仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波方面能有效地滤除噪声,同时还能较好的保护图像细节,较准确的复原受噪图像特征。     

改进的BP网络在纸病识别中的应用

针对BP网络收敛速度慢、计算量大等缺点,采用学习样本产生的总误差调整权值,以提高BP算法的速度.文中通过仿真说明其算法的有效性,对改进BP算法用于纸病检测有一定的参考价值.实践表明,改进的BP网络能够满足在线纸病检测要求,平均识别率达94％以上.     

基于邻域关联特性的纸病去噪方法

对传统的均值滤波、中值滤波的优缺点进行了分析,引入基于邻域关联特性的图像滤波去噪方法。该方法针对纸病图像噪声源多、样本有限等局限性,根据系统各因素间的内部联系和发展态势的相似程度来度量因素之间的关联程度,从而进行滤波。仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波方面能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节。在纸病检测测试中,该方法可以解决纸病准确去噪的问题。     

基于嵌入式光伏逆变并网系统设计

为了降低分布式光伏并网控制器的成本与功耗,提出一种以低功耗处理器STM32为主控制器的光伏逆变并网系统,包括SP-WM波调制模块、死区延时与光电隔离模块、驱动电路模块、LC滤波电路、逆变主电路、电网信号采集模块等设计;基于嵌入式光伏逆变并网系统死区延时模块死区时间可调,逆变效率为85.6%,能够有效地防止逆变颠覆的产生;通过试验测试表明,此系统不仅能够满足光伏逆变并网系统实时处理的要求,并网效果也比较理想。