基于聚类分析的周期性脉冲干扰的识别

局部放电在线检测对保证高压设备的安全运行具有重要意义,实现局部放电在线检测的关键是如何从强大的干扰中检测出随机的微弱的放电信号．周期性脉冲干扰是每周期动作一次的开关元件产生的,对它们的的识别是实现局部放电在线检测的重要环节．本文提出用剩余能量和瞬时曲度来判定脉冲的结束点,根据脉冲波形的相似性,用最长距离法进行聚类,进而利用脉冲相角图将周期性脉冲干扰与局放脉冲区分开来的方法．对现场数据的处理结果证明该方法是有效和可靠的．     

基于梯度信息的图像质量评判方法的研究

图像质量客观评判标准广泛应用于图像处理中,基于人眼视觉系统的客观评判方法一直是图像处理领域的研究热点.最近,Zhou Wang等人提出了基于结构信息的评判方法—结构相似度(SSIM),它的理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息.SSIM方法简单、评判性能优于PSNR(或MSE).但随着研究的深入,我们发现SSIM算法存在着一些问题,特别是不能很好地评判模糊失真类的图像.本文提出两种基于梯度信息的图像质量评判方法—基于梯度的结构相似度(GSSIM)和基于边缘的结构相似度(ESSIM).实验结果表明,GSSIM能更好地符合人眼视觉系统特性,而ESSIM对于模糊图像则取得了最好的评判效果.     

电子技术基础课程体系的改革与教材编写的实践

根据电工电子系列课程改革研究的成果,对电子技术课程的体系和内容进行了改革。在体系中,将模拟技术和数字电子技术改革为基础电子技术和集成电子技术;在内容上,增加了锁相环、isp器件等新内容,满足了教学改革的需求。     

目标函数对神经网络光谱发射率模型性能影响的研究

针对多光谱辐射测温理论,建立了一种新的激活函数可调的组合神经网络发射率模型(AFT-CNNE模型)用于从辐射能量中分离出发射率和真温,该模型的计算结果与目标函数的选取有很大的关系.选取了几种不同的目标函数,利用分步式最速下降训练算法对AFT-CNNE进行求解.通过仿真实验,得出了绝对值型目标函数对该模型具有比较快的逼近速度和较高的计算精度的结论,并从统计学的角度证明了采用该目标函数的AFT-CNNE模型是实际发射率模型的无偏估计.该性能优良的目标函数的采用为实现发射率的在线测量奠定了基础.     

基于小波变换的中红外多波长辐射测温的信号处理

介绍了用小波变换实现中红外多波长辐射测温信号的处理方法，该方法基于信号和白噪声在小波变换下具有不同的传播特性，采用软阈值方法有效地去除信号中的噪声，方便地用软件实现辐射测温信号的处理。为将小波变换引入辐射测温领域进行了探讨。     

基于多分辨率模型的快速运动过渡生成算法

运动捕获技术可以记录人体关节运动的细节,是当前最有前景的计算机动画技术.然而,运动数据的重用性一直是个难点,为此,多种运动编辑手段被提出.运动过渡是一种常见的编辑技术,它可以将输入的两端运动序列拼接,形成新的运动序列.其中,过渡点选择的合理与否直接影响着结果运动的质量.在两运动间选择过渡点,需要对输入运动的每一对帧之间分别计算帧间的距离,其计算复杂度是O(n2)的,通过引入多分辨率模型,文中将该复杂度降低到O(nlog2n),同时试验结果表明,此方法并未损害到结果运动的质量.     

基于混沌振子的微弱信号检测技术研究

分析了Duffing方程的动力学特性,它对白噪声和与混沌振子固有频率相差较大的干扰周期信号具有免疫力,利用混沌振子的这种特性进行微弱信号检测,提出了将被测信号完全作为摄动力进行幅值检测的新方法,另外还给出了利用振子阵列的方法进行频率的检测。仿真实验表明这种方法简便易行,可以有效地检测出有用信号的幅值和频率。     

小波神经网络在多波长辐射测温中的应用

辐射测温的主要问题是解决未知的或变化的表面发射率所引起的误差测量。提出了一种小波神经网络,并对算法进行了优化,用以解决低温目标真温与辐射量之间的映射关系,有效地从辐射信息中分离出发射率和真温,给出了具体的算法。通过仿真实验证明此方法是获知真温的一种较好的方法。     

基于转换坐标卡尔曼滤波算法的雷达目标跟踪

在三维空间中推导了转换坐标卡尔曼滤波算法，得到了在目标真实位置已知的条件下去偏转换测量值误差方差的表达式及在测量值已知条件下去偏转换测量值误差方差的表达式，用此算法进行了雷达目标跟踪仿真，取得了较好的跟踪效果。