厨界收徒英雄传

拜师收徒,传承厨艺,这是我国厨师行业的传统习俗,有着悠久的历史。师徒关系,不同于父子关系,不同于师生关系,它是特殊文化缔造的一种特殊关系,带着江湖侠义之气,饱含情感,又含蓄内敛。拜师收徒,对于师徒双方,都是隆重也慎重的事。在这个全新的时代,这种古老的关系依然为人们所推崇,虽然方式变了,内容也变了,但是世代相传的魂没有变,在今天,它依然是一件隆重也慎重的事。     

基于无A/D与高速处理器的低功耗自动检测系统设计

介绍一种微弱信号自动探测和记录装置。其不仅在预处理模块中具有无A／D、低功耗和估计信号强度的功能,而且在信号处理模块中能分析信号并记录频谱和相关特征。实际运行结果表明,该系统具有体积小、检测能力强和寿命长等优点。     

家庭智能用电系统建模及优化策略分析

作为智能电网的重要组成部分,家庭智能用电系统对提高能源利用效率、促进可再生分布式发电的利用具有重要意义。针对家庭智能用电系统进行了相关的研究,分析了家庭智能用电系统各个组成部分的模型,建立了基于经济性目标、舒适性目标和计及分布式发电装置的优化模型,并利用粒子群算法对模型进行了求解。仿真结果验证了该优化策略的有效性。     

基于H(o)lder指数和ICA的海域SAR图点目标检测

本文将分形H(o)lder指数和信号分离相结合,利用独立成分分析技术(ICA,Independent ComponentAnalysis),实现了海杂波SAR图的散斑抑制和点目标检测.首先,计算点态H(o)lder指数图,并提出二值模糊方法对其处理;接着使用ICA技术得到该图的基图像和独立成分;提出空间分离法,对独立成分进行分离,同时对基图进行对应分类,获得非噪声和噪声两个空间.最后在非噪声空间上重构图像.实验部分,将该算法与传统算法进行对比,证实了该算法的有效性和优越性.     

基于高阶累积量的水声噪声检测与识别

本文基于高阶统计量理论研究了海洋环境噪声和船舶辐射噪声的高斯性,同时基于高阶累积量T2研究了非高斯背景下非高斯信号的一种检测方法,并用于海洋环境噪声下检测船舶辐射噪声的方法研究中.另外研究了三类船舶辐射噪声双谱中对角切片和非对角切片特征,并将其作为表征船舶辐射噪声的特征向量,经过一定的实船实验得到了较为满意的结果.     

基于多尺度Wiener滤波器的分形噪声滤波

针对淹没在1/f噪声中的有用信号恢复问题,本文提出了一套基于双正交小波变换与Wiener滤波的多尺度滤波算法,并设计出多尺度Wiener滤波器.首先,利用双正交小波变换将带有1/f噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f噪声的白化作用,消除了1/f噪声的非平稳性、自相似性和长程相关性.其次,在小波域内,利用Wiener滤波,实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号.最后,利用双正交小波的精确重构性,较好地恢复出淹没在1/f噪声中的有用信号.仿真实验表明,该滤波器能有效的抑制分形噪声,显著地提高信噪比.     

对陶瓷器件超声识别的算法设计及虚拟仪器实现EI北大核心CSCD

防止重要物品被伪造替换,提出了超声指纹识别算法并编制了识别程序。在此基础上,利用超声检测卡研制了一个对陶瓷器件进行超声防伪识别的虚拟仪器—工控机。该工控机可以多通道检测且检波方式多样,增益调节灵活,可同时完成信号的发射和接收。以工控机进行了多组试验测试,测试结果表明,该工控机对外形一致的陶瓷器件可以准确识别区分。随后,研究了对探头旋转、偏移、对探头施加不同压力和改变底衬等因素对识别结果的影响。通过对样品在不同形状、材料、压力和边界等条件下的测试,结果表明,该技术可以实现外表一致的陶瓷器件的有效识别。研制的工控机为实现超声防伪识别系统的智能化、自动化、一体化、小型化奠定了良好的基础。     

加热方式对30CrMnSiNi2A钢淬硬层组织的影响

研究了不同加热方式对30CrMnSiNi2A钢油淬表层组织的影响。结果表明:真空和气体保护炉加热油淬后钢表面光洁,盐浴加热表面出现轻微腐蚀,涂料保护空气炉加热表面存在残留涂料保护层。4种加热方式油淬后表层组织出现增、脱碳层。真空加热油淬后钢表层出现厚度约为55μm的增碳层,微观组织以针状马氏体为主,其它加热油淬后出现脱碳层,微观组织以马氏体+铁素体为主。4种加热均未出现合金元素的蒸发或烧损。真空和气体保护加热优于盐浴和涂料保护加热。     

放飞希望，迎接挑战——参加高校NOC活动机器人大赛有感

2009年11月,我带领扬州江海职业技术学院信息工程系孙鹤星、徐世嵩两位学生,参加了在无锡江南大学举办的首届高校NOC活动机器人超市购物竞赛全国决赛,并获得了二等奖。现在回想起当初参加比赛的情形,仍然历历在目。那是我感触至深的一段不平凡的经历,一段永不会忘怀的记忆。     

基于Gabor相位谱和流型学习的步态识别方法

 提出了一种有效的基于步态能量图像的身份识别方法.首先生成合成步态能量图像(GEI)丰富训练集样本数量.然后利用在以前文献中被忽略的具有良好识别性能的Gabor相位信息作为身份特征,并采用流型学习算法保局影射(LPP)将此高维数据在低维空间表示.通过使用简单的分类策略在USF步态数据库上进行对比实验,结果表明本方法的正确识别率优于现有其他的自动步态识别算法.