基于量子粒子群优化算法的图像分割方法

利用量子粒子群优化算法(QPSO)对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。并针对量子粒子群优化算法存在收敛性差、易早熟的问题,提出了量子粒子群优化算法和邻域搜索双重寻优的改进算法。实验结果表明,改进后的分割方法具有良好的分割效果和求解速度。寻找到的最佳阈值与二维Fisher准则函数算法完全相同,而阈值求解时间只有二维Fisher准则函数算法的1/3。     

基于多重特征提取的战场车辆声目标识别

战场上车辆声音信号的构成非常复杂,采用单一的特征很难全面反映其特点,提取多种特征来构成特征向量就显得非常重要.应用改进的横虚警率检测(CFAR)算法对车辆声信号进行了分离,得到了数据的有效部分;提取了谐波集,Mel倒谱系数(MFCC)和小波能量3种特征,并应用主成分分析(PCA)方法对特征集进行了降维融合处理.实验结果表明:3种特征融合后的分类性能要好于单一特征,目标的识别率能够达到90%以上.     

基于FPGA的可调信号源设计

针对航天检测设备中信号源单一、不可调等缺点,提出并实现了一种以FPGA、高速D/A、继电器AQY210为核心,结构简单,控制灵活,信号质量高的多功能信号源生成系统.该系统可提供各种频率、幅值、偏置等参数可调的模拟信号,成功应用于工业控制开关量输出性能检测.同时,上位机与硬件通信的接口使用了USB-单片机(CY7C68013)和USB-FIFO(FT245)两种方案,并进行实际对比,提出其适用条件和范围.