一种多门限过零率前端检测理论的参数自优化方法研究

根据汉语语音的发音特征,通过对多门限过零率前端检测理论的研究,提出了参数自优化方法.而且采用凌阳公司的16位微处理器SPEC061A实现了自优化算法的功能,为进一步对语音信号处理奠定了基础.     

一种微光下车牌图像的去噪和定位方法

车牌识别系统是智能交通的重要组成部分,而车牌定位是车牌识别系统的关键部分,它直接影响到后续的字符分割和识别.根据微光下车牌图像含椒盐噪声的特点和小波变换的集中特性,对微光车牌图像进行小波变换处理,用软阈值法对小波系数进行阈值处理,将得到的高频小波系数进行重构,得到去噪图像;最后对去噪后的车牌图像利用边缘检测法和投影法进行车牌区域定位.实验结果表明:每张车牌平均定位时间为1.78 s,定位成功率达98%.     

粒子群优化鱼群算法及其在光伏系统最大功率点跟踪中的应用

将标准粒子群优化算法中的速度惯性、粒子个体的记忆因素和粒子间学习交流因素等几个特征引入人工鱼群算法,提出了粒子群优化鱼群算法。在新算法中,鱼群的游动具有了速度惯性的特征,并且其行为模式被扩充为追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。通过仿真分析,验证了粒子群优化鱼群算法比两种基本算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,且性能稳定。最后将所提出的粒子群优化鱼群算法应用于局部遮阴情况下的光伏发电系统最大功率点跟踪,实验表明,该算法可以在很短时间内以很高精度寻得不均匀光照系统的最大功率点。     

基于传感器网络与RFID的车载危险品监控系统

本文综合无线传感器网络与RFID技术的优点,提出了一种基于传感器网络和RFID技术的在运危险品监控系统,并详细介绍了系统的软硬件设计与实现。该系统对于运输重要物资或危险品的车辆,能够实现对物资信息和车辆上重要数据的实时监测、校准、记录和传输等功能。     

数字化汽车传感器的研究

为了将汽车模拟传感器输出的信号转换为数字信号,采用了V/F转换器与M C U接口的方法,并通过I2C总线协议,对传感器数据进行传输.试验表明,本文所述的传感器数字化方法可行,适应在汽车控制系统中应用.     

基于搜索空间可调的自适应粒子群优化算法与仿真

针对收缩因子粒子群优化(CPSO)算法易陷入局部最优和发生过早收敛的问题.提出了基于搜索空间可调的自适应粒子群优化(APSO)算法.该算法根据种群早熟收敛程度和个体适应值,在CPSO算法停滞时,将全部粒子有效地划分在3类不同的搜索空间,使种群始终保持搜索空间的多样性,易于跳出局部最优,从而有效地改善了CPSO算法后期的寻优能力.     

基于模糊RBF神经网络的主汽温控制系统

本文主要研究应用模糊神经网络实现主汽温控制系统,采用神经网络的学习能力来优化权值,在不同负荷下都取得了较好的控制效果.     

采用GA提高模糊控制器适应性的方法及应用研究

对于工业控制中广泛存在的多容量、大惯性、大延迟的被控对象,模糊控制是一种较有效的方法,模糊控制中隶属函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,针对传统的获取隶属度函数方法的不足,本文设计了一种基于遗传算法的模糊控制器,系统采用遗传算法优化模糊控制器的隶属函数及其量化因子和比例因子的初值.仿真结果表明,采用该算法设计的模糊控制器较传统的PID控制器与模糊控制器具有鲁棒性强、超调量小的特点.这种改进型的模糊控制器具有良好的控制性能,体现了遗传算法在参数寻优方面的优越性.     

遗传神经网络在输电线路可靠性评估中的应用研究

为了改善当前输电线路可靠性评估中的人为主观局限性,文中首次将遗传神经网络运用于输电线路可靠性评估中．利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性,通过遗传算法（GA）优化BP神经网络的权值和阈值．弱化了评价体系中的人为因素,解决了BP神经网络易陷入最小值点及收敛速度慢的问题,相比神经网络,遗传神经网络的仿真次数减少了3014次．实例仿真研究表明,该评价方法在输电线路的可靠性评价中取得了很好的评价效果,很好地克服了人为主观局限性,其精度达到了90％以上．     

移动式蓄电池智能放电测试系统

介绍了用51单片机实现的移动式蓄电池智能放电测式装置的原理及设计.该装置不需外接电源,而是利用被测电池加备用电池提供系统电源,解决了由于放电阶段停电而引起的问题.系统具有手动/自动两种功能,且具有放电数据记录、存储、显示、打印等功能.另外,本装置具备自诊断功能,提高了测试装置的抗干扰能力及可靠性.