基于多特征融合的烟雾检测

针对传统火灾探测技术的应用弱点,研究基于视频的火灾烟雾探测方法.首先,根据烟雾的颜色特征,提取视频序列中的疑烟区域.然后,在疑烟区域中提取烟雾的3个动态特征——扩散特征、轮廓不规则特征和使背景模糊特征.最后,利用BP神经网络对这些动态特征进行融合判定.实验结果表明,基于多特征融合的烟雾检测方法能够准确、实时、有效地识别视频中的烟雾.     

一种OFDM时频捕获与频率跟踪方案

基于各种OFDM同步算法,针对PN序列算法存在的不足,提出了一种新的时频同步算法。该算法利用2个训练序列进行时频捕获,同时给出了一种频率跟踪方案。通过仿真验证了新算法性能,并与PN序列算法进行比较,频率估计精度得到了提高。对于给出的频率跟踪方案,理论分析和仿真结果都表明该方案具备实用性。     

基于卷积神经网络的实时人群密度估计

针对传统实时人群密度估计方法存在误差大、分类效果不佳等缺陷,提出了基于 卷积神经网络的实时人群密度估计方法。通过对比4 种常见网络结构：AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet 和ResNet 的准确度与实时性,选择综合性较好的GoogLeNet 作为人群密度估计的 模型,利用关键帧截取技术实现人群密度的实时估计并简要分析人群密度特征图。最后用实例 验证了该方法的实时性与准确度,证明了其可行性。     

基于AdaBelief残差神经网络的超材料结构逆设计

基于深度学习的超材料器件设计得到了前所未有的发展,但在基于2维材料的反设计中,传统的人工神经网络难以解决在小采样空间内陷入局部最优值的问题,且随着结构的复杂性增加,需要耗费大量的计算成本.针对这些缺陷提出了一种基于AdaBelief优化算法的残差神经网络,选择基于石墨烯的多层交替薄膜结构的设计来验证该网络的有效性,采用...     

基于神经网络混沌扩频序列的研究

应用神经网络的强大学习能力和具有全局最优的BP改进算法,提出了通过训练学习建立的具 有混沌性态的优化神经网络模型;利用网络权值调整的灵活性来产生混沌序列,该模型序列更换容易并且数 量巨大。实验与分析结果表明该模型产生的混沌扩频序列具有良好的相关特性、平衡特性以及理想的线性复 杂度,是最优加密密钥及扩频码的优选码型之一。     

分布化、综合化和动态化—论建筑智能化管理系统的发展趋势

本文在阐明智能化建筑基本问题的基础上，阐述了建筑智能化管理系统的分布化、综合化和动态化的观点；在分析智能厦门的实施基础上，提出工程设计的实现需要前期仿真的观点。     

基于MSP430单片机的低功耗主动式RFID标签设计

引言 射频识别(RFID)技术近年来在国内外得到了迅速发展.对于需要电池供电的便携式系统,功耗也越来越受到人们的重视.本文将具体阐述基于MSP430F2012和CC100低功耗设计理念的双向主动式标签的软硬件实现方法.     

用SAW器件实现宽带扩增及同步的研究

从移动通信系统对抗干扰，抗多径多址的要求出发；分析了宽带系统在这些方面的优点，提出了用ＳＡＷＤ实现的宽带扩谱系统，并着重分析了其同步的设计及性能。     

快速启动自适应均衡算法的研究

研究一种快速启动自适应均衡算法,提出并证明了一个命题。计算机模拟结果表明:快速启动均衡算法总是优于LMS算法,固定信道中,性能甚至优于RLS算法;时变信道中,性能接近RLS算法。文中的快速启运自适应均衡算法,具有训练时间较短(与LMS算法比较)、运算简单、容易实现的特点,是一种比较实用的均衡算法。