基于图像处理的织物缝纫平整度客观评价

织物的缝纫平整度是决定服装外观的重要因素,但肉眼评价存在一定的主观性,且常用的AATCC Test Method 88B-2006标准样照仅分5个等级,限制了评价的精度。利用图像处理技术探讨了客观评价织物缝纫平整度的方法。试验对5种常见织物采用不同的抽褶量进行车缝,以产生不同的平整度外观,进行平整度主观评价后,再借助MATLAB图像处理技术,提取缝纫图像的多个统计参数与小波特征,对客观参数与主观评价结果进行相关分析,得到与主观评价结果相关性较好的客观参数。研究结果表明:小波分解5层时的水平细节系数标准差,即SH5与主观评价具有良好的一致性,可以作为取代主观评价的客观指标。     

Ag、A1掺杂对ZnO薄膜结构和光学性能的影响

采用两种溶胶一凝胶工艺在普通玻璃基片上制备Ag:znO和AI:ZnO薄膜,通过XRD、UV-Vis吸收谱等分析方法,研究掺杂Ag和Al对半导体ZnO薄膜的组织结构和光学性能的影响.分析表明:掺杂Ag和Al对ZnO薄膜结构的影响因成胶工艺不同而有差异.但掺杂离子对ZnO薄膜光学性能的影响结论是一致的.即Al3 离子掺杂显著减小了晶粒尺寸,薄膜禁带宽度增大,紫外一可见光吸收边出现蓝移.Ag 离子掺杂增大了晶粒尺寸,薄膜禁带宽度减小,紫外一可见光吸收边出现红移.     

宽范围电网下并网逆变器延时小信号建模及不连续稳定区间分析

该文以光伏并网逆变器为例,借助pade近似方法,建立考虑控制延时环节的光伏并网逆变器状态空间小信号模型,利用特征值分析方法研究宽范围电网强度下考虑控制延时的光伏并网逆变器稳定性问题.算例仿真分析结果表明:在考虑控制延时的光伏并网逆变器系统中,当电网强度在较宽范围内变化时,系统存在不连续稳定区间;考虑控制延时的系统小信号...     

服装视错图案对人体视觉和自主神经系统的影响

为帮助设计师明确视错图案的实际效果,探索人们在观看视错服装时产生的客观反应与主观感受。分别采用眼动仪和筋·心电计,测试被试者在观察有视错图案的半身裙时,视觉系统中瞳孔直径和自主神经系统中心率变异性等参数,将其作为客观评价指标。随后采用从“-2”到“2”的五级量表,令被试者对每幅半身裙图像的6组项目内容进行主观评价。研究结果表明:视错图案在令人感到焦虑、眩晕等不适感的同时,也会使人产生兴趣;客观反应表现为瞳孔直径减小、心跳加快、交感神经活跃和副交感神经消极等;在影响视错觉吸引力的因素中,摆放位置影响大于图案设计。     

α-MoC1–x纳米晶富集碳球修饰隔膜对锂硫电池性能的影响

采用自组装及热处理方法合成α-MoC1-x纳米晶富集的纳米碳球(α-MoC1-x/CNS),并将其涂覆在商用聚丙烯隔膜上,对隔膜实现了界面修饰。电化学性能显示,与普通的聚丙烯隔膜相比,采用修饰的α-MoC1-x/CNS-PP隔膜组装的锂硫电池的循环稳定性和倍率性能均得到明显提升,在0.5C条件下,电池首周放电比容量提升至1129.7 mAh/g,经过100周充放电循环后,电池仍具有855.5 mAh/g的放电比容量,且在此循环过程中,库伦效率始终大于98%。在自放电测试中,电池经过48h静置后的容量损失率仅为7.7%。结合α-MoC1-x/CNS的微观形貌及XPS分析可知,在锂硫电池充放电过程中,α-MoC1-x/CNS修饰层有效地阻挡了多硫化锂向负极侧的扩散迁移,且当α-MoC1-x与多硫离子接触时能产生Mo-S键、硫代和连多硫酸根产物,进一步巩固了活性物质被约束的程度,从而使电池性能得到提升。     

基于MSP430的人机交互界面的设计

在现代便携式智能仪器或手持设备中,人机交互界面已成为一种行业标准,其低功耗特性也贯穿于设计始终。基于对低功耗的要求,本设计以MSP430F149单片机为系统微控制处理器进行电子系统设计,系统采用128×64像素的低电压液晶显示模块作为输出模块,4×4矩阵式键盘作为输入模块,通过响应的I/O接口构成一个简易实用的人机交互界面。本设计结构以系统低功耗运行为核心,实现了中文显示和图形显示功能,控制界面菜单方便实用。     

基于氮化镓器件的Boost PFC设计与损耗分析

基于硅(Si)器件的PFC Boost已被广泛研究。由于Si器件特性已经被使用接近极限,基于其的变换器特性也很难再提高。氮化镓(GaN)器件的逐渐普及为变换器性能提高到一个新的等级提供了可能。本文系统介绍一款基于GaN器件的Boost PFC的设计,从主电路设计、效率分析到控制原理。最终选用NCP1654 作为电路控制器并采用GaN HEMT及SiC二极管实现了一款300W 200kHz的PFC,最高理论效率达到98.1%。通过仿真和实验验证了系统设计,展现了宽禁带器件在提升系统效率方面的潜力。     

二维线性与非线性海面的宽带散射特性仿真及分析

该文基于加权曲率近似方法(Weighted Curvature Approximation, WCA),实现了对2维线性与非线性海面的宽带电磁散射信号的仿真,并通过大量的蒙特卡洛仿真研究了距离高分辨率条件下各距离单元内海杂波统计特性,特别是尖峰特性.研究结果表明,当雷达分辨率提高、雷达入射视线方向由侧风转向逆风、海面风速增加时,海杂波强度概率密度曲线(Probability Density Function, PDF)的长拖尾现象将更加明显.同时,非线性海面的宽带散射回波信号中出现尖峰现象的概率更高.此外,对海杂波统计分布曲线的拟合结果表明,与传统的K分布和Weibull分布相比,Pareto分布在较小擦地角条件下能够更好描述海杂波强度的统计特性.      

基于粗糙集改进的KNN级联均衡器抑制LED非线性研究

针对LED非线性响应导致可见光通信性能严重下降的问题,提出基于粗糙集理论改进的k最近邻(KNN)算法,并与最小均方(LMS)算法相结合,设计了级联均衡器。首先,根据接收端星座点分布特征,将训练集数据空间划分为不同的区域,并对不同区域采用不同的分类策略,从而降低了传统KNN算法的计算复杂度;然后,提出将LMS均衡器与改进的KNN均衡器相结合。第1级LMS均衡器有助于降低样本点的弥散度,为提高第2级改进KNN均衡器的分类准确性和减小计算复杂度提供了条件;最后,采用蒙特卡罗方法对系统进行了仿真实验。实验结果表明,改进KNN算法的复杂度约为传统KNN算法的1/9,且不会牺牲分类准确性。同时,使用所提的LMS算法和改进KNN级联均衡器能显著改善可见光通信系统的性能。     

大数据与人工智能:大数据智能时代

继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了.它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计.但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验.不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力.同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性.