基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。     

用于基层防疫的人脸识别温控系统

针对2020年疫情以来基层防疫工作者检测温度时的安全问题以及温度数据无法实时存储的问题,本文设计一种基于树莓派的人脸识别温控系统,在线人脸识别并且检测人体体温。该系统利用Pyqt5设计用户界面,将人脸识别与红外测温技术结合,建立本地数据库,实时存储温度数据并且存储至云平台。实验结果表明,该系统可以满足人脸识别以及温度检测需求,并且能够存储温度数据。     

二阶线性系统的仿真分析

二阶线性系统的应用非常广泛，传统的分析方法是数学分析法．章利用仿真的方法，主要研究了在给定典型输入信号下如何求取系统的输出信号并进行了分析，得出了二阶线性系统的响应随阻尼比不同而变化的情况，以及当自然频率的值减小时，脉冲响应的幅度也随着减小，响应的速度也将降低,反之亦然．     

基于LTE-A的异构网络协作成本资源管理方案

新型架构下的异构网络由于重叠布施低功率基站不但引入严重的同频干扰,并且造成成本资源置配不均衡,这些都是异构网络性能提升需要解决的关键问题.针对上述问题,提出了一种异构网络的多域协作成本资源管理方案.该方案考虑同频信道干扰,并将负载资源利用率转化为成本资源函数的优化问题,通过遗传算法实现最小成本资源对应的负载资源和功率资源的最优解.量化评估显示了推荐方案优于传统的域内成本优化方案,节约了43％的成本资源.在系统级仿真中,信号与干扰加噪声比(SINR)和小区平均吞吐量参数值均表明该方案消除了大量的同频信道干扰,有效配置功率和负载成本资源,使得系统性能有很大的改善.     

利用固定性错误检测进行CMOS桥接错误检测

检测电路故障的目的在于设计生产时避免经常出现相同错误的电路和为了防止故障将电路结构简化。传统的固定型错误诊断方法不适合进行CMOS桥接错误的诊断。本文介绍的一种新方法利用固定型错误检测表进行改进传统的桥接错误检测方法,采用组合标记(组合标记是指一个主输出样式集合,这个集合能检测出一个桥接故障的两端的所有可能的固定型故障)进行桥接故障检测时,不会误诊断和无法诊断;使用组合标记进行桥接故障检测时,检测结果要么是精确的,要么是部分精确的。经试验表明,利用新方法检测成功率大约在92%左右,出错率控制在4%以下。     

基于参数相似度的语义Web服务组合研究

本文在分析现有相关研究基础上,提出了基于参数相似度的信息类Web服务组合方法,详细描述了基于本体的方法得到词汇相似度和基于人工智能规划(AI Planning)的自动信息类Web服务组合方法.该方法可以根据用户需求直接生成服务组合序列,整个Web服务的组合和调用完全绑定在一起,直接将组合结果返回给用户,同时保证组合的效率和质量.     

基于改进YOLOv5s的铁轨表面裂纹检测算法

铁轨轨枕表面出现的裂纹可能对轨道交通造成安全隐患。针对铁轨裂纹检测的方法存在通用性差、精度低、召回率低的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的铁轨裂纹检测算法YOLOv5s-CBE。首先将CA注意力模块分别加入主干C3模块以及C3与SPPF之间，从通道和空间两个维度捕获通道关系和位置信息，提高YOLOv5s主干网络特征提取能力。其次，在YOLOv5s的Neck部分，使用BiFPN融合不同尺度信息，获取拥有丰富语义信息的输出特征图；同时，加权双向特征融合金字塔结构通过引入权重调整不同尺度输入特征图对输出的贡献，优化特征融合效果，减少了卷积过程中特征信息的丢失，提高了检测精度。最后，将原YOLOv5s中损失函数CIoU改为EIoU。EIoU不仅考虑了中心点距离和纵横比，而且还考虑了预测框与真实框宽度和高度的真实差异，提高了锚框的预测精度。相较于原始网络YOLOv5s,YOLOv5s-CBE铁轨裂纹检测网络在自制铁轨裂纹数据集上，模型大小相较于基础网络YOLOv5s降低了1.0 MB，精度mAP提高了3.7%，召回率由73.5%提升到76.2%，不同尺寸裂纹的漏检现象减少，具有一定的优越性和...     

马铃薯品质无损检测技术研究进展

随着马铃薯产量的加大及其加工业的快速发展,马铃薯品质无损检测技术的研究对保障马铃薯加工和深加工业快速安全的发展起到了至关重要的作用。针对马铃薯内外品质的检测,包括大小、形状、颜色、病斑、腐烂、机械损伤等外部缺陷和马铃薯干物质含量、空心、黑色心腐等内部缺陷,分别从超声波检测技术、机器视觉检测技术、近红外检测技术、高光谱检测技术4个方面入手,并结合多种化学计量学方法及统计学方法分析国内外的研究现状,同时为满足马铃薯实时、高效的在线检测,提出建立完善的马铃薯高光谱检测技术理论,而在实际生产加工环节采用机器视觉与多光谱技术代替高光谱成像技术的新思路。