信号估计中的核回归方法

核回归方法是比较常用的一种非参数估计方法。讨论了核回归方法在一维信号估计中的理论与应用,实验比较了高斯核函数的平滑参数h及多项式阶数N对估计效果的影响。结果是在相同阶数N下,较小的h使所有的估计点都收敛到观察值,反之则是一个N阶多项式拟合。在相同h下,阶数N越大,误差越小,计算量也较大,但重构效果的提升并不明显。     

基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统

设计了一个基于Camshift算法的摄像机对目标的实时跟踪系统。应用该算法检测到每帧图像中目标的尺寸和中心位置,得到的数据通过串口控制云台的转动,使目标物体始终在摄像头的视场范围内,以实现摄像机对目标的同步跟踪。系统运行结果表明,当运动目标的距离和速度在一定的范围内时,能够实现实时跟踪。     

基于EM算法的混合模型的参数估计

介绍了极大似然参数估计，然后介绍了混合模型极大似然参数估计的EM算法实现，最后利用计算机仿真实验验证了此算法的有效性和收敛性．     

基于模拟退火遗传算法的控制系统优化设计

提出了一种基于模拟退火遗传算法的线性系统优化设计方法。该方法以控制系统的性能指标,包括瞬态指标和稳态指标及其组合为目标函数,实现了由传递函数描述的控制器的自动设计,而不必预选择特定的控制方案。遗传算法使用十进制数编码,配合使用模拟退火技术来得到更精细的调整。使用这种方法,不需要手工计算,就可以获得控制系统的最优性能。该设计方法还可以应用于非线性对象。     

结合Camshift和Kalman预测的运动目标跟踪

针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。     

基于迭代反投影的彩色图像超分辨率重建磁

给出了一种结合相位相关配准算法和迭代反向投影的彩色图像超分辨率重建算法。相位相关算法是一种利用频域信息估计图像之间偏移量的快速算法。在HSV颜色空间下利用低分辨率图像间的亚像素偏移量进行迭代反投影,保留图像的 H通道只对S通道和V通道进行迭代反投影。实验证明重建后的彩色图像与原始图像色调保持一致,并且很好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度的平滑和颜色失真。     

ADSP-2105单片机在变频调速中的应用

变频调速是目前越来越受欢迎的一种调速方式,逆变器的性能直接影响调速效果。本采用一种双桥路逆变器和双CPU联合监控的调控系统,不仅有效地解决了变频调速中的谐波问题,保证了输出电压的质量,而且为变频调速的实时控制奠定了基础,ADSP－2105单片机的高速数字处理能力为系统的可靠性提供了有力保证,通过开环实验的效果,可以预期闭环调速即将实现,从而为变频调速领域增加一种新的模式。     

一种基于电话网络的家居智能报警系统

介绍了基于网络的家居智能监控系统的软、硬件设计方法。该系统可实现家居的火灾报警、非法入侵检测和报警等,还预留了其它报警接口。报警信号通过有线网络到小区监控中心,并通过电话网络向主人报警,也预留110报警功能。系统由单片机作为主控制器。给出系统的基本原理、组成框图和软件流程．详细描述了电话网络的接入方法和语音功能的实现。设计了系统的硬件电路,并实现了相应的软件编程。     

非扫描激光主动成像的频域特征分析

非扫描激光主动成像过程中的局部频域特征会出现噪声,为了提高非扫描激光主动成像的频域特征质量,提出了非扫描激光主动成像的频域特征分析。基于非扫描激光主动成像原理,引入神经网络—极限学习机,消除非扫描激光主动成像的频域特征样本训练误差,使得神经网络—极限学习机与最小二乘解的问题相同,识别出非扫描激光主动成像的频域特征,通过描述频域特征的尺度空间,定义了卷积处理的高斯核函数,利用梯度模值和主方向两个指标,提取非扫描激光主动成像的频域特征,通过设计非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法,提升非扫描激光主动成像的频域特征质量。实验结果表明,在非扫描激光主动成像的频域特征分析过程中发现,在30次迭代过程中,频域特征分析时间最长仅为2.45 min,频域特征信噪比一直在80 dB~93 dB之间波动,非扫描激光主动成像的频域特征滤波去噪算法可以缩短频域特征分析时间,还可以提高频域特征质量。     

模拟滤波器多目标优化设计

介绍一种滤波器多目标优化设计方法,滤波器的性能指标包括频域指标(幅频特性、相频特性),时域指标(阶跃响应)。以设计的滤波器的性能指标与理想滤波器的性能指标的偏差的加权和作为目标函数,采用Matlab优化工具箱进行优化,以使目标函数最小,从而实现模拟滤波器的优化设计。