基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

基于Merkle树的移动平台文件完整性校验

移动平台的下载业务是除消息类业务外另一类重要的移动增值数据服务,对下载过程的有效管理和控制是该业务稳定运营的前提。下载数据的完整性是下载业务的核心内容。描述了移动平台下载业务内容完整性校验方案。提出了Merkle树在移动平台内容完整性校验上的实现策略,该策略通过缩短校验值在网络传输中的大小,来有效减少完整性校验的代价。理论分析与工程项目证明,该机制具有较高的安全连通性和较低的网络延迟。     

用融和丰富字特征的不等式平滑最大熵模型消解组合型歧义

重点在于融和丰富字特征作为消歧知识以提高分类性能和引入不等式平滑技术来克服数据稀疏问题,同时不等式平滑技术还使特征选择嵌入到参数估计过程中,显著压缩模型规模。     

抛物型内轮廓光纤检测的数值模拟

利用光路追踪程序,设计了一种可以检测抛物型内轮廓的微观轮廓曲线的反射式光强调制型光纤传感器.从模拟结果可以看出,这种传感器能很好的实现抛物型内轮廓的检测问题,具有结构简单、非接触测量、抗电磁干扰、测量速度快等优点.本文为反射式光强调制型光纤传感器用于复杂内轮廓的非接触测量提供了必要的理论分析和设计依据.     

带有禁忌规则的改进蚂蚁算法

提出了一种带有禁忌规则的改进蚂蚁算法,改进的算法在每次迭代后,通过对信息素值的判断,来禁止信息素浓度过高的路径被"人工蚂蚁"过多访问,以此加大蚂蚁搜索领域的能力从而减少算法过早收敛于非最优解的现象,在此基础上,算法结合了当前被证实为最有效解决TSP问题的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁算法的部分规则,对算法做出进一步改进.改进的...     

航空发动机几何位置调节器转换性能验证

研究某型航空发动机几何位置的调节时,采用了具有全功能液压备份控制器,是全权限数字电子控制器,若全权限数字电子控制器出现故障,系统应立即转换到液压机械备份控制方式,以保证系统工作正常。控制器转换性能的研究对系统的改进及故障检测有很大帮助。为保证发动机的可靠性,对数字电子控制器在系统稳态和过渡态工作点出现故障的情况,利用AMES im软件平台对控制器转换过程进行了动静态仿真,仿真结果验证了所设计控制器转换性能优良,控制器正常转换不会对系统正常工作造成较大影响。     

基于小波阈值的sEMG信号消噪方法研究

在表面肌电（sEMG）信号采集过程中,不可避免的会出现噪声,特别是人体运动时,肌肉动态收缩,采集的结果含噪就会更多。针对含噪情况,提出基于小波阈值的sEMG信号消噪方法。通过选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统的基础上,采集正常行走过程中胫骨前肌的sEMG信号,利用matlab小波工具箱,用dbN小波函数进行分解后,用detcoef函数提取不同尺度的细节系数,将与噪声相关的细节系数进行强制阈值消噪,对信号相关的细节系数用minimaxi阈值规则进行软阈值消噪,并与分层阚值得到的降噪信号进行比较,分层阈值得到的降噪信号过于光滑,降噪后的信号能量保留成份仅为46．48％,失去了原信号本身的一些信息。而采用软闯值消噪,不仅较好的去除了噪声,而且与原信号保持了很好的相似性,能量保留成份达到86．38％,说明比分层阈值具有更好的消噪效果。     

异构网络支撑平台的安全管理

企业业务信息支撑平台的管理,直接服务于业务系统及其运行环境,是业务系统运行稳定性和安全性的保障。提出了将目录服务应用于分布式CORBA对象计算体系之上,将基于Web的管理技术、CORBA的软件总线和目录服务有机地结合在一起,构建一个多级分域的管理模型,将异构网络的业务信息资源独立采集,统一监控和处理。系统不仅仅是为解决企业异构环境下的业务信息资源管理问题,同时也考虑了以后将网络运行管理系统进行耦合的问题。     

舵机控制用PWM信号的研究与实现

当前生成PWM信号的方法繁多,生成的PWM信号的质量也参差不齐。针对这种现象,提出了PWM信号生成方法合理性评价四原则,实现了对各种生成PWM信号的方法具体全面的评价。然后提出了一种分时成组原理,利用这一原理,实现了一种基于C8051F040单片机的舵机控制用PWM信号生成方法。最后利用PWM信号生成方法合理性评价的四条原则,对此方法的合理性进行了评价。在实践中证明了评价结论的正确性。     

基于Cramer＇SV的连续属性离散化算法

在类一属性相关离散化方法的基础上,提出一种基于Cramer’s V的连续属性离散化算法CVM,该方法利用统计学中的Cramer’s V来量化类一属性相关度,以保证离散后的类一属性相关度最大。与CADD和CAIM算法的实验比较以及对离散化后的数据进行C4．5分类测试,表明CVM算法性能良好,其离散化的数据明显地提高了分类器的预测精度。