基于分形特征的目标检测算法概述及仿真

对目前比较常用的基于分形特征的目标检测算法进行了概述,并给出了相应的仿真结果.从仿真结果我们看出基于多尺度分形参数的目标检测算法是一种比较精确的算法,但是计算量太大.从计算量和精确度双方面考虑快速的基于分维数和分形拟合误差的目标检测算法是一种不错的算法.     

阵列透镜测量仪的设计与应用分析

为了解决500mm以上大口径光束波前的实时测量问题,设计了一种波前测量系统,即透镜阵列测量仪,其最大优点是避免了现有的H-S波前传感器所面临的大口径缩束器的加工难题。介绍了该测量系统的组成结构及其测量原理,分析了测量系统在设计中的参数选择,并根据具体的系统参数讨论了测量系统的检测性能。在此基础上,利用数值模拟对1200mm口径光束进行了波前测量的仿真实验研究,分析了测量过程中系统标定对透镜阵列测量仪的作用。仿真实验表明,透镜阵列测量仪能够实现大口径光束的波前探测。     

激光引信中发射机光学组件的测试研究

战斗部中引信光学组件各项参数的测试对引信乃至整个武器系统的质量极为重要。本文研究了利用CCD 的二阶矩法和运用机械扫描法测量光束截面的功率密度,根据ISO 11146标准文件对激光参数进行了全面计算。同时对发射测试单元的关键技术、算法给予了分析。     

人眼波前畸变的实时动态校正

以自适应光学技术为基础塔建了高分辨视网膜成像系统.利用微变形反射镜(DMs)作为波前校正器件,将镜面的形貌、波前及镜面的响应函数表示为泽尼克Zernike多项式的线性组合,利用直接迭代算法及控制电压矩阵改变镜面形貌,从而实现对眼睛波前畸变的适时校正.校正后残余误差的平方根值小于λ/7,接近衍射的极限分辨率.实验表明此闭环系统带宽小于5 Hz,能校正多数情况下眼睛的动态波前畸变,能对眼科医学的诊断提供一定的帮助.     

RDS远程数据访问技术研究

基于网络的计量测试系统需要解决的问题之一就是远程数据访问。对ADO的RDS的对象模型和编程模型进行研究,阐述RDS的功能和特点,研究RDS数据访问技术的具体实现方法,分析RDS的安全性并提出相应的解决方案。作为一种先进的数据访问技术,RDS能为计量测试系统远程数据访问提供有力的技术基础。     

液晶空间光调制器用于波前校正的研究

为了提高液晶空间光调制器用于波前校正的精度,测试了美国BNS公司反射式255×256像素纯相位液晶空间光调制器.由于非线性相位响应特性会降低该器件用于波前校正的性能,因此通过反插值法将相位调制曲线的非线性度减小到原来的1/8,建立了0～2π区间内相位与灰度之间的线性关系.以液晶空间光调制器作为渡前校正器,数字相移干涉仪作为波前传感器,对含有高频误差的不规则波面进行了测量和误差校正.畸变波前的峰谷值(PV)由校正前的0.78A减小到校正后的0.27A,均方根(RMS)由校正前的0.13λ减小到校正后的0.02λ.实验结果表明:液晶空间光调制器能够代替传统的变形镜,实现低成本、高分辨、高精度的波前校正.     

射电望远镜主动面促动器的电磁辐射分析

主动面控制技术是当前大口径、高精度射电望远镜广泛使用的主动补偿技术,其包含的促动器在补偿面形精度的同时也辐射电磁波并影响射电天文观测。文中结合目前研究现状,对极低电磁辐射要求下的促动器进行辐射源分析,重点针对促动器控制板上信号建立数学模型,并选取晶振回路计算,合理设定印制板及器件的参数,通过Ansys 软件进行频域有限元分析,得到控制板晶振回路的辐射结果和规律。用近场测试验证了文中方法的有效性。该研究为促动器控制板的电磁兼容优化设计提供了验证方法,为降低主动面控制系统的电磁辐射奠定了基础。     

两种RUP的裁剪方法

介绍了两种RUP的裁剪方法。第一种是通过引入职责矩阵和工件流对RUP进行裁剪,其中职责矩阵反映了对RUP中核心组成部分即工件与角色的裁剪结果,工件流则描述了工件之间的依赖关系。第二种方法是基于企业架构框架辅助RuP的裁剪,其中基于Zachman框架的RuP工件矩阵反映了对RuP工件与角色的初步裁剪,工件矩阵的填充规则反映了工件之间的依赖关系。因此两种方法都是以裁剪RUP的工件与角色为核心,同时定义工件间的依赖关系,从而给出对裁剪后的RUP开发案例的简洁概述。企业可根据自己的情况进行选择,或者结合应用。     

基于单片机与PC机的温度监测系统设计

设计了基于单片机和PC机的温度监测系统,温度传感器采用DS18B20。下位机采用AT89S52单片机,可以显示温度和超限报警。PC机作为上位机设定上下限报警温度,接收单片机的温度数据,处理后实时显示温度和绘制温度曲线,还实现了超限报警和保存数据功能。上位机利用Matlab强大的数值计算、图形显示和串口操作功能,具有友好人机交互界面,实现了温度动态监测。     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率.