无线光电定位网络的设计

为满足非接触化、小型化、集成化、数字化、智能化等现代检测技术的发展要求,从成本、工作原理、灵敏度等方面综合考虑,现采用以光电定位模块为核心的光电定位技术,以无线传感器网络作为数据传输与管理的技术手段,构建了无线光电定位网络,并进行了实验分析.可实现多点实时监测、异地显示测量数据、数据网络化管理等特殊需求;涵盖了多学科领...     

血液粘度仪旋转锥体角速度误差分析与补偿

剪切池内旋转锥体的角速度是新型锥板式血液粘度仪的主要信息源,其精度取决于光电传感器和齿形盘.分析了光电传感器的点光源特性和齿形盘的周期性摆动及其加工精度导致的角度误差.针对锥体角速度的单调递减特性、角度误差在单转内的随机性及整个测量过程中呈周期性,采用有理三次样条插值算法对角速度误差进行补偿.实验结果表明:该方法可提高...     

基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题

无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.     

概念空间中上下位关系的意义识别研究

针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用<同义词词林>对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系一词'的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性.     

面向交互的场景外存调度和空间剖分算法

提出了一个新的面向交互操作的三维模型数据外存调度算法,该算法解决了基于外存三维模型数据难以进行添加、删除、平移等交互操作的问题.同时,文中还提出了双层的BSP空间剖分结构,在交互操作的过程中,保持每个物体的BSP树不变,自适应地更新整个BSP场景绘制加速结构,使得交互操作不会降低场景的绘制加速空间削分结构的使用效率.     

基于FPGA的脑机接口实时系统

给出了以FPGA为核心,实现基于瞬态视觉诱发电位的脑机接口实时系统的方案。该方案包括脑电采集电路、基于FPGA的VGA视觉刺激器和FPGA开发板三部分。用FPGA取代计算机,作为脑机接口的控制和信息处理器。利用VHDL编程,在FPGA中实时处理采集的脑电信号,提取并识别瞬态视觉诱发电位信号,转换为控制命令,反馈给视觉刺激器。实验结果表明,本方案可以有效地实现脑机接口实时系统,并达到较高的正确率和通信速度。     

基于Simulink／Stateflow的汽车防抱死系统的建模与仿真

防抱死系统（即ABS）是汽车关键的安全装置之一。该文在Simulink／Stateflow的环境下对ABS进行建模,用逻辑门限控制算法来建立控制模型,并对所建立的汽车制动系统模型进行仿真,得到仿真曲线,以验证汽车在不同路面上行驶时的制动性能。     

轮胎圆度检测控制系统设计

该文介绍了一种轮胎外形轮廓检测系统的检测原理、系统组成及控制系统设计。采用两级计算机控制系统,上位机完成数据的采集、处理、显示以及计算结果和检测参数的管理,下位机由三菱Q系列PLC的高性能CPUQ02H、运动控制器172H和J3系列伺服控制系统组成,驱动三支激光传感器运动,完成精确定位并通过它们来宾现对轮胎外形轮廓的精确测量。上、下位机之间采用以太网通信,更换规格时上位机自动下传传感器位置参数到PLC。该系统通过长时间在青岛高校软控股份有限公司生产的动平衡及不圆度试验机上的应用,表明其运行稳定,测试效率高。     

一种宽带信号调理通道设计

在高速数据采集系统中,对模拟信号调理通道带宽的要求越来越高。本文结合无源衰减网络、高增益可变增益放大器（VGA）、高速电流反馈放大器（CFA）,设计并实现了一种宽带模拟信号调理电路,并给出了实验结果与分析。该电路具有高带宽、动态范围大、低噪声等特性,能满足数据采集系统高带宽的要求,也可以应用于宽带电子测量仪器的前端信号调理电路。     

Epitomic Location Recognition

This paper presents a novel method for location recognition, which exploits an epitomic representation to achieve both high efficiency and good generalization. A generative model based on epitomic image analysis captures the appearance and geometric structure of an environment while allowing for variations due to motion, occlusions, and non-Lambertian effects. The ability to model translation and scale invariance together with the fusion of diverse visual features yields enhanced generalization with economical training. Experiments on both existing and new labeled image databases result in recognition accuracy superior to state of the art with real-time computational performance.