一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

二醇柱高效液相色谱法测定人参提取液中的人参皂苷

采用二醇柱,在等度洗脱条件下,建立了高效液相色谱(HPLC)定量分析人参提取液中人参皂苷的检测方法.优化的色谱条件:LiChrospher100 Diol柱(250 mm x2 mm i.d.,5μm),流动相为乙腈-水(体积比为82∶18),流速为1.0 L.min-1,检测波长为200 nm,柱温为15℃.研究结果表明:在较低温度下,采用二醇柱分析7种主要人参皂苷,具有分析速度快,不需要梯度洗脱程序,方法简单等优点.     

铝合金中锌、铁的快速测定--原子吸收分光光度法

样品以盐酸溶解，加入过氧化氢助溶，蒸至近干．加入1 1盐酸提取，移入100mL容量瓶中，分取部分溶液于50mL容量瓶中，调整盐酸酸度为5％，用水稀至刻度，摇匀后，以空气-乙炔火焰水相直接测定锌和铁。为了消除大量基体元素的影响，在标准系列中加入相当量的铝。此方法快捷、简便，亦可用于锰、镁、铜、铅、镍的测定。     

基于虚拟技术的单闭环直流调速系统的研究

本文建立了他励直流电动机虚拟模型,通过模型进行仿真算法分析,并利用虚拟技术,在仿真平台上实现仿真,在上位机上显示数据,对单闭环直流调速系统进行可行性研究与优化。仿真做的主要前期工作为模型建立,通过电枢回路方程和动力方程进而推导出电动机的数学模型方程,并对模型进行分析计算。后期工作对所建立的模型进行仿真,并调试出模型数据,进而得到仿真结果。设计的虚拟模型建立在虚拟仿真平台上,利用平台的模拟和数字输入输出端口进行信号的采集和传递,并利用仿真平台强大的内部资源进行运算分析,从而达到期望的研究效果。     

倒谱距离和短时能量的语音端点检测方法研究

在讨论传统倒谱距离语音端点检测方法不足的基础上,提出了一种基于倒谱距离和短时能量的语音端点检测改进方法。基于倒谱距离的单参数端点检测方法在高信噪比环境下效果较好,然而在低信噪比的环境下其端点检测性能急剧下降。通过分析倒谱距离和短时能量各自的端点检测特性,建立了一种结合二者特点的双参数判决准则,在保证运算量没有显著增大的前提下提高了端点检测的准确率。仿真实验结果表明,新方法相对于基本倒谱距离端点检测方法,在低信噪比的高斯白噪声环境下端点检测性能有较明显提高。     

基于自动编码器的深度伪造图像检测方法

基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。     

自主水下航行器安全抛载系统设计

自主水下航行器(AUV)在海洋资源勘探与开发中发挥着重要作用,安全性作为其研究的重要内容与关键技术,关乎着水下任务能否顺利完成并安全返回;为进一步加强AUV在水下应对故障及危险的处理能力,依托实体AUV,设计一套安全抛载系统;该系统基于ARM Cortex—M4处理器,搭建抛载电路,使其不仅能够响应程序预先设定的抛载指令,还能根据一些突发或紧急情况,自动触发抛载动作,如:系统掉电、死机或漏水等;最后通过岸上模拟实验与真实水下实验,测得对10 kg抛载块进行抛载测试的准确执行率达100％,且抛载系统功耗为2.8 W;此外,对抛载系统进行了耐压测试,压力测量装置显示,在10 MPa压力范围内,该系统仍能正常可靠工作,其耐压性得到有效验证,符合总体设计要求.     

一种融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术

针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA).该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩阵作为特征信息提取工具来提取图片的颜色特征信息;同时为了提高运动模型的预测精度,提出了一种改进烟花算法来生成候选目标样本,该算法不同于传统烟花算法采用固定不变的常量作为爆炸半径参数,而是在其基础上加入目标的运动速率量来调整烟花半径参量,而且为了控制烟花的多样性,该算法还根据烟花置信度方差的变化情况动态调整烟花的变异概率,将烟花的多样性维持在最优范围内;另外为了及时地更新目标外观模型,利用目标的置信度变化率来调整更新样本数目,随后运用在线极限学习机增量的学习相应数量的目标信息.最后,论文将该跟踪技术在标准数据集OTB上进行对比实验,通过实验得到该跟踪技术在处理复杂环境下的目标跟踪问题时,不仅兼顾跟踪的实时性而且拥有较高跟踪精度.     

融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。