基于电子鼻的香蕉储存时间鉴别方法研究

研究了一种基于电子鼻系统的香蕉储存时间鉴别方法。实验检测了不同储存时间的香蕉样品,主成分分析方法可以较好地区分不同储存时间的香蕉样品,同时检验了样品的微生物指标以探讨电子鼻响应与微生物指标之间的关系。随机共振信噪比谱不但可以区分香蕉样品,同时基于信噪比特征值建立的香蕉储存时间鉴别模型具有较高的预测准确率。该方法具有较好的实际应用价值。     

用于麦克风阵列的阵元筛选方法研究

在使用TDOA算法进行被动声定向时,为精确获取麦克风阵列阵元之间接收声源信号的时间差,进而计算目标的方位角,麦克风阵元之间必须保持较高的相位一致性。而从论文与专利检索来看,目前还没有有效方法筛选出符合要求的麦克风阵元。针对此问题,本文基于麦克风阵列阵元相位一致性的指标,设计出麦克风阵元筛选系统,通过实测数据分析表明:一致性较高的麦克风更适合组建麦克风阵列。     

电子罗盘倾角补偿和干扰补偿的理论分析及实验验证

电子罗盘由三轴磁阻传感器、两个倾角传感器和MCU构成。在实际中,复杂环境的磁场干扰和不可避免的倾斜会影响电子罗盘,为了提高测量精度,必须对其进行环境干扰补偿和倾角补偿。本文详细阐述了倾角补偿和干扰补偿的原理,设计了简单的电子罗盘测试样机进行验证,并由实验数据,分析总结出了测量误差图表和结论。     

MEMS陀螺仪零位误差分析与处理

研究微机械陀螺仪的零位误差对提高惯性导航精度具有重要意义。采用Allan方差分析法对MEMS陀螺仪的零位误差做了综合评定,提出了一种动态的零值偏移误差补偿算法来滤除陀螺仪的零值偏移误差,还对启发式漂移消减法HDR(Heuristic Drift Reduction)做了改进,有效地提高了原算法的补偿精度。最后,再次采用Allan方差分析法对补偿后的零位误差进行评定,并以Voyager-IIA机器人为平台进行试验,结果证明了改进后的算法能显著的提高陀螺仪的输出精度。     

完备ARRs集的生成方法及传感器优化配置应用

广泛应用于故障诊断和传感器优化、分析、证实的解析冗余关系(Analytical redundancy relations,ARRs)缺乏系统、有效的方法来产生完备ARRs集,为此,提出了一种逐次消元法。该方法以系统元关系(Primary relations,PRs)为基础,通过若干次循环消元过程,生成了完备ARRs集,同时生成了对应的假定特征矩阵(Hypothetical signature matrix,HSM);基于HSM,把传感器优化配置问题映射为一个特殊的0-1整数规划模型,并用分支定界法求解该模型。应用表明,该方法能在不降低故障检测率、隔离率的前提下减少传感器数目,降低了测试代价,对故障诊断中的传感器配置问题有借鉴意义。     

维吾尔药材数据仓库模型的研究

对维吾尔药材数据仓库构建中各阶段的模型进行设计。信息包图进行概念模型设计。根据信息包图生成逻辑模型的星形图,进而实现物理模型设计。根据三级模型的设计,利用MicrosoftSQLServer2005创建维吾尔药l材数据仓库维度表和事实表,为方便用户决策分析,利用SQLServerBusinessIntelligenceDevelopmentStudio组件创建了维吾尔药材数据立方体。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。     

利用Flash制作拼图游戏

Flash是现在最流行的动画制作软件之一．它可以将文字、图形图像、音乐、声音、视频等融合在一起制作出高品质的动画效果。其中,利用Flash制作的游戏动画体积小、操作方便、娱乐性强,极易在网络中传播,尤其受人们喜爱。利用Flash技术及其脚本ActionScript对两款拼图游戏进行设计与实现。     

《大学信息技术基础》课程教学改革的研究

通过对福建省内高中信息技术相关课程及福建省内外《大学信息技术基础》课程设置的调研,针对当前《大学信息技术基础》教学过程中存在的一些问题,结合自己的工作实际,提出改革教学方式、方法,更新教学内容等,提高计算机基础教学质量和教学效果,以适应创新型、应用型人才培养的社会迫切需要。     

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。