视错觉及其应用

视觉足人类获取外部信息的最重要方式。但由于人类自身的生理、心理因素以及外界光、形、色等因素的干扰,会产生视觉误差,即视错觉。本章系统的分析了视错觉产生原因,按不同的现象和成因把视错觉分成病理视错觉、动态视错觉、几何视错觉、颜色视错觉、轮廓错觉等5类。在此基础上介绍了视错觉的应用,特别介绍了其在图像融合中的应用,并用matlab实现了图像的融合。     

网络自动生成器NSG在网络教学中的应用

针对计算机网络课程教学抽象难懂,实验条件要求高及设备昂贵的特点,在实际授课过程中,提出应用网络模拟与仿真的方法来辅助教学,在网络仿真器NS2的基础上,应用可以自动生成有线及无线网络环境的网络自动生成器(NSG)来辅助日常的理论及实践教学,经过实践,该仿真平台的应用对提高计算机网络课程教学的效果和水平起到了积极作用。     

利用二进制数算法寻找5个点的Ramsey图

用二进制数来表示完全图的各种组合,借助计算机编程可从完全图的各种组合中寻找出ramsey图。5个顶点的Ramsey图是最基本的Ramsey图,这种基本方法为寻找更复杂的Ramsey图提供了基础。     

预制桥面板 ＵＨＰＣ湿接缝的界面受力性能研究

为确定合理的界面间约束与接触关系,采用ＡＢＡＱＵＳ中3种不同的约束与接触关系基于现有试验试件进行模拟,将数值分析结果与试验结果与进行对比分析。研究表明:采用内聚力模型的有限元模型破坏形态与试验结果较为一致,绑定约束次之,而采用接触摩擦模型的有限元模拟结果与试验差别最大;以试验开裂荷载与极限荷载为分析对象,绑定约束与内聚力模型的数值分析结果与试验吻合较好,而接触摩擦模型的数值分析结果与试验差异较大;与绑定约束模型相比,内聚力模型能够较好地模拟试件界面的损伤。因此,当采用ＡＢＡＱＵＳ进行预制桥面板与ＵＨＰＣ湿接缝的界面受力的有限元分析时,宜采用内聚力模型或绑定约束模型,不宜采用接触摩擦模型。     

基于桌面云的统一身份认证架构研究

桌面云是云计算的一种典型应用,能够有效提高资源利用率和维护效率,使人们应用桌面系统的方式发生了深刻变革。但是随着桌面云的广泛应用,如何集中管理和统一认证用户身份成为了桌面云面临的挑战。文章通过分析传统单点登录和桌面云认证技术,提出了一种基于桌面云的统一身份认证模式．并对该架构的优势进行了分析。     

政务终端安全面临的问题与对策研究

文章首先对政务终端安全和CGDCC进行分析,其次剖析政务终端安全在部署实施、技术支撑、安全建设等方面面临的问题。最后提出从调度、验证、审计等方面,结合等级保护标准,强化政务终端安全的解决方案。     

数据挖掘在农业话题跟踪中的应用

本文主要针对农业话题的特点,研究了基于粗糙集理论的启发式约简算法在其中的应用,并通实例验证了该方法的可行性和有效性,解决了农业话题跟踪的一些关键问题。     

基于虚拟样机的轮式起重机吊装安全性研究

研究起重机吊装轨迹优化的问题,系统缺少对吊装轨迹安全因素的控制。为确保吊装作业安全顺利,提出采用虚拟样机仿真技术检验起重机吊装过程。首先推导了三自由度起重机的正逆运动学模型及起重机的雅可比矩阵,得到起重机各关节的位置及速度对起重臂末端位置及速度之间的映射关系,运用五次多项式插值函数对起重机的吊装过程做轨迹规划。根据吊装过程规划模型,在ADAMS软件上进行仿真,仿真结果验证了吊装过程的安全性和定位的准确性。     

旋转固体火箭发动机统一流场计算

为了进一步研究旋转对固体火箭发动机工作的影响,采用RSM湍流模型对内孔燃烧、内孔与端面同时燃烧管状装药旋转固体火箭发动机统一流场进行了仿真。采用UDF编程给出质量入口边界,获得了旋转条件下发动机内流场结构参数特点,并给予理论说明。计算结果表明,内孔燃烧装药发动机切向速度流场类似于典型的Rankine涡,端面和内孔同时燃烧装药发动机切向速度流场呈现出Rankine涡和由端面燃烧引起的强迫涡的复杂组合涡;在发动机前封头和喷管喉部涡核切向速度峰值非常大,使燃烧室前封头和喷管喉部工作环境显著恶化;旋转使发动机燃烧室压力沿径向逐渐增大,强迫涡附近的压力梯度远大于推进剂表面的压力梯度。     

红外弱小目标的匹配方法研究与仿真

研究红外图像中的目标匹配问题。针对传统的红外图像中目标匹配效果不理想,匹配不准确。当红外图像中是弱小目标时,背景灰度值与目标灰度值非常相近,灰度直方图均衡化无法实现目标与背景的完整分离,导致漏匹配率较高的问题。为提高目标的匹配精度,提出一种形态学预处理的红外目标匹配方法,通过形态学算法提取出图像中的形状信息,利用形状信息将红外图像中的目标与背景完整分离,避免了只依靠灰度图像信息造成的不能完整分离目标与背景带来的漏匹配问题。进行仿真的结果证明,采用的形态学与处理的匹配方法能够完整将目标与背景分离,成功完成目标匹配,取得了满意的结果。