基于混沌和多群体的粒子群优化算法

由于基本粒子群优化算法存在初始化随机性和遍历性不强,全局搜索容易陷入局部最优的问题,提出了基于混沌和多群体的粒子群优化算法,利用混沌特性初始化粒子,增强其随机性和遍历性,并根据适应度值将粒子群划分为多个群体,对不同群体中粒子的速度和位置采取不同的计算方法,进一步提高算法的收敛速度和精度。     

基于概率神经网络的多模态感知假肢手

基于人体表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)和多传感器数据构建一种人机一体化的感知假肢控制系统和感知系统.实现肢体常规物理动作的实时控制,并建立人体对外部信息的实时反馈.利用概率神经网络(PNN)对提取出的肌电特征进行识别和分类,手势识别率能够达到96.8％,同时避免了其他神经网络学习复杂度高、用时长的缺点,进一步增强假肢手控制系统实时性.随后,利用多传感器检测假肢手外部物理信息,以此构建一个多模态的闭环感知反馈系统.实现对人体和机械的智能融合.     

多通道瞬态信号自适应变频算法

为了解决在多通道瞬态信号测试领域,传统测试系统长时间高采样率测试产生的冗余数据对系统存储和传输带来的压力,提出了一种自适应变频算法。该算法采用与传统测试相同的采样率获取原始数据并以时间分段,依据每段信号的频域特征确定瞬态信号发生时刻和持续时间,对非瞬态信号进行二次采样,达到在完整保留瞬态信息的前提下减少冗余数据的目的。在实际爆炸冲击波场测试中进行验证,经过算法处理后数据压缩比大于33,同时保证瞬态信号持续期间数据完整,非瞬态信号持续期间最大误差小于0.5FS. 试验结果表明,该算法可有效减少瞬态测试过程中的冗余数据。     

微光瞄具可靠性试验设备中故障图像判别研究

提出一种微光瞄具可靠性试验设备中故障图像自动判别的算法,利用多图像平均处理、灰度图像分割、数学形态学运算等多种图像处理方法,从而实现实时判别微光瞄具试验时出现亮点、黑斑、闪光、忽明忽暗图像故障,经实验验证,满足系统指标要求。     

可见光通信中高阶调制格式研究

可见光通信（VLC）系统采用发光二极管（LED）作为光源,使得系统具有照明与通信的双重作用,从而极大地节约了能源。LED调制带宽有限是VLC技术发展的主要障碍,研究者们已经提出了用于扩展调制带宽、提高传输速率的多种技术,如蓝光过滤、均衡技术、多输入多输出（MIMO）技术、高阶调制格式、波分复用技术、离散多音调调制等。VLC系统的传输速率可以通过这些技术中的某种技术或者几种技术相结合得到大大提高。本文采用各子载波调制为MQAM的OFDM技术对可见光通信的影响,介绍了可见光通信系统,并通过SIMULINK仿真分析了MQAM调制的星座图,平均功率谱密度及误码率,进一步证明了高阶正交幅度调制（MQAM）可以调高频带利用率并降低误码率,采用256QAM调制频带利用率提高为16QAM调制的2倍。     

基于嵌入优化的铣削去重平衡机电气测量系统研究

目前铣削去重平衡机电气测量系统是由微控制器和外围器件级联而成,集成度低、信号处理算法单一、测量误差大,对实现智能铣削有很大的限制。基于此,提出了基于嵌入式OMAP的自动铣削去重平衡机电气测量系统的实现方法。首先,通过OMAP双核架构中的ARM子系统完成对平衡机电气测量系统的控制功能,DSP子系统实现数字信号处理和不平衡量的解算;其次设计实现了基于谐波小波包的数字带通跟踪滤波器;最后利用谐波小波包在频域对信号进行无限细分的特性来提取任意一段微弱信号的特征。仿真及测试结果表明,该系统有效抑制了近频信号干扰,提高了信噪比,并对初始不平衡信号特征实现有效还原。     

轿车车门闭合力测试系统研究

随着汽车技术的不断发展,汽车的各项性能指标也在不断提高,开关车门的难易程度成为衡量汽车质量的重要标准之一.车门闭合力测试系统可以为评价车门闭合力提供参考,为进一步评价车门性能以及车门和密封条结构有限元理论分析和实验提供参考标准.对车门闭合力测试方法进行了研究,设计了车门闭合力测试系统,对于分析车门结构、车门密封性和车内噪声等具有重要意义.仿真和实验表明,系统具有结构简单、使用方便、测试精度高等特点,可以为提高汽车车门关闭性能的测试提供重要的帮助.     

MATLAB加窗滤波在广义互相关时延估计中的应用

针对麦克风阵列广义互相关声源定位方法中,麦克风接收到的人声信号掺杂混响以及噪声,导致算法求解过程中准确性不高的缺点,通过MATLAB分窗滤波的方法,在算法中对实时接收的声音信号进行预处理,针对人声频率进行改进,提升低信噪比状况下估计时延的准确性,完成人声声源定位的目的,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

多信息融合感知搜救机器人的设计与实现

针对地震、战争等灾难环境设计了一种多信息融合感知搜救机器人,机器人通过图像、火焰、温度等多种传感器实现信息融合,感知灾难现场环境。通过无线传输,搜救机器人将各种信息传送到监控端,使搜救人员实时了解灾难现场环境,并且机器人特有的声源定位系统可以辅助搜寻受困人员。同时搜救人员可以通过远程操控控制机器人状态,为搜救人员提供帮助。     

基于多通道表面肌电信号的手势识别方法研究

为验证基于表面肌电信号控制智能假手的可靠性,构建一种基于网格划分(Grid Search)优化支持向量机(SVM)的手势动作识别模型.从Ninapro数据集中截取部分动作信号数据,通过提取5种时域特征和基于小波包的时频域特征,利用SVM和Grid Search-SVM对不同种手势动作进行分类,并对比分类模型的可靠性.实验结果表明,在训练集数据量不同时,分类效果不同;且在训练程度相同时,优化后的分类模型较未优化模型分类效果更好,平均准确率相比提高了21.37％.该模型的建立为以后实时控制智能假肢奠定了基础.