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根据热辐射理论和红外热像仪的测温原理,建立了基于红外热像技术的服装舒适性研究的测试平台,并用红外热像仪直接测量不同环境里的服装在穿着状态下表面温度场的分布。通过采集到的热图像来进行温度场分析和数据处理,直观判断出服装在真实穿着条件下衣内的实际温度变化情况,进而推出服装及服装面料的隔热性能。通过对紧贴皮肤部位的服装面料的最高温度来比较服装面料的热阻大小,从而判断整个服装隔热值的相对大小。分析了穿着实验的客观结果和主观评价结果,并得知三种实验服装中50/50大豆/棉服装的热湿舒适性能最好。红外热像技术测评方法在服装热舒适研究领域和实际应用中不失为一种行之有效的方法,是判断服装的热舒适性能的重要工具之一。 相似文献
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33.
基于ATmega16L的电液伺服控制系统设计 总被引:2,自引:2,他引:0
针对电液伺服闭环控制过程中,设定信号不断发生变化,电液阀门位置定位精确度较低的难题.采用AT-mega16L作为核心控制器,并配有高精度A/D、D/A转换器,通过对阀门开度控制信号和位置反馈信号进行采集、转换、计算和比较,发出控制信号决定并执行换向阀的换向、交流伺服电动机的起停运转,推动液压缸推杆的伸缩,进而对阀门转角大小、开度百分比进行精确定位. 相似文献
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基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量. 相似文献
35.
36.
红外热像仪外场测温的大气透过率二次标定 总被引:4,自引:3,他引:1
为了实现测温红外热像仪的外场精确测温,研究了大气透过率的二次标定。建立了红外热像仪的外场远距离测温标定模型,采用一个标准面源黑体和红外热像仪对大气透过率进行了二次标定。首先,用标准面源黑体的设置温度标定大气透过率的二次修正系数;然后,在已知目标感兴趣区域发射率的情况下,用二次修正系数对未知辐射源测量值进行修正,实现未知辐射源目标辐射温度的准确测量。实验显示,随黑体设置温度从50℃不断升高(二次大气透过率近似为1),大气二次透过率修正系数在50~100℃内迅速下降,在100~200℃内下降趋势减缓,逐渐接近于约为0.7的常数。实验结果为测温红外热像仪外场精确测温提供了保证。 相似文献
37.
针对生成对抗网络生成字体存在笔画缺失、字形结构错乱、图像模糊与质量差的问题,提出改进zi2zi生成对抗网络的书法字生成算法.在编码器中引入卷积核为1的残差块,提高生成器提取书法字体细节特征的能力,通过增加上下文感知注意力结构提取书法字体的风格特征.在判别器中利用谱归一化增强模型的稳定性,避免因模型训练不稳定而带来的模式崩塌.采用最小绝对误差L1范数约束生成字体边缘特征,使得字体轮廓更加清晰,最终生成2种风格的书法字.颜真卿楷书与赵孟頫行书目标风格数据集的测试结果表明,提出算法的主观客观评价结果均优于对比算法,与zi2zi相比,峰值信噪比分别提高了1.58、1.76 dB,结构相似性分别提高了5.66%、6.91%,感知相似性分别降低了4.21%、6.20%. 相似文献
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为了改善医学图像的视觉效果,提高图像的清晰度,使之更适合于机器的分析处理以及人的视觉特性,并突出病灶点,为病理学诊断和临床诊断提供可靠依据。设计了一个对医学图像十分具有针对性的图像增强系统。针对CT图像的电子噪声提出了基于修正维纳滤波的小波包去噪算法;针对B型超声图像的散斑噪声提出了基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法;针对医学图像对比度低,边缘信息模糊等特点,提出了基于小波变换的医学图像增强算法。当噪声方差为0.01时,基于脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的小波自适应斑点噪声滤除算法获得的PSNR比经Wiener滤波方法获得的PSNR高出9 dB。系统能快速找到噪声点进行定点去噪,能有效提高医学图像的对比度,增强边缘细节信息,突出病灶点的位置,从而达到较好的处理效果,为医疗工作者观察病症提供更加清晰准确的依据。 相似文献
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根据热辐射理论和红外成像仪的测温原理,推导了被测物体表面真实温度的通用计算公式以及红外图像的热值与真实温度的对应关系.针对神经网络温度计算法在计算温度时存在较大误差的问题,提出用最小二乘法和改进输入的神经网络法计算温度.这两种算法以红外威像仪输出的三基色之间的比值为自变量或输入量,更好地体现了比色测温原理,因此能较好地消除在实际测温过程中发射率、烟尘和火焰脉动对计算结果带来的影响.通过仿真结果表明,这两种方法的计算精度均高于原神经网络法的精度,而改进输入的神经网络温度算法的计算精度略高于最小二乘法的计算精度. 相似文献
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