基于FPGA的STM-1数据采集卡的硬件设计

文中介绍了3G网络相关接口与协议内容，着重分析了STM—1数据采集卡的工作原理与硬件结构设计。     

基于ARM的ADSL2+测试仪的设计与实现

本文提出了一套基于ARM9处理器与Windows CE操作系统的通用型ADSL2 测试仪表解决方案。在分析仪表产品现状的基础上,阐述了主要设计思想,并详细介绍了系统的硬件和软件设计方案。     

基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络

随着计算机视觉和人工智能相关技术的快速发展,基于智能视频分析的人群计数算法取得长足进步,但在计数准确性和算法鲁棒性上还有很大的提升空间.针对复杂场景人群计数任务中存在的目标多尺度及背景干扰等问题,文中提出基于多尺度特征融合的抗背景干扰人群计数网络(Anti-Background Interference Crowd Counting Network Based on Multi-scale Feature Fusion, AntiNet-MFF).在U-Net网络架构基础上融入多层次特征分割提取模块,借助深度学习强大的表征能力提取人群多尺度特征.同时,为了提升计数模型对人群区域的关注度,减少背景噪声干扰,在解码阶段生成背景分割注意力图,作为注意力引导计数模型聚焦人头区域,提升人群分布密度图的质量.在多个典型人群计数数据集上的实验表明,AntiNet-MFF在准确性和鲁棒性上都取得良好效果.     

新型垃圾渗滤液氨吹脱技术

1.氨氮吹脱的必要性 含一定浓度的氨氮是许多工业废水和城市垃圾渗滤液的特征之一。垃圾渗滤液中高浓度的氨氮不仅加重了水的污染程度，而且也给其处理工艺的选择带来困难。     

基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法

对光伏阵列进行建模不仅可以研究温度、光照等因素对V-I特性曲线的影响,还可以用模型代替实际光伏阵列进行各种光伏实验,降低实验成本,节省实验时间;参数辨识可以使光伏阵列模型的参数值设置更精确,使其与实际值相一致;针对基于非线性规划的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法容易陷入局部搜索的问题,提出了遗传算法与非线性规划求解信息交互的鲁棒参数辨识方法;将遗传算法与非线性规划求解信息交互,既可以进行全局搜索,又可以进行局部搜索,以得到问题的全局最优解;通过仿真测试,使用该方法得到的结果均方误差降低了8倍,均方误差量级达到了1.0E-3,表明了该方法在光伏阵列模型参数辨识方面具有较高的精确度。     

基于拉依达准则与线性拟合的改进型无迹卡尔曼滤波粗大误差补偿算法

无迹卡尔曼滤波是卡尔曼滤波技术的重要组成部分,它有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差等缺陷。然而无迹卡尔曼滤波未考虑粗大误差(如离群值、静差和漂移)的影响。目标跟踪经常受到不同种类粗大误差的影响,研究无迹卡尔曼滤波器对粗大误差的检测和补偿,对目标跟踪准确性的提高有重大意义。本文针对观测值中各种粗大误差影响目标跟踪精度的问题,采用拉依达准则对观测值进行检测。为了对误差进行补偿,本文提出了一种观测数据残差线性拟合的方法,使用拟合产生的预测残差补偿粗大误差,使补偿后的目标运动轨迹能够减小粗大误差的干扰。经过目标跟踪仿真实验和对比,本文提出的改进型无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小粗大误差观测值对状态预测过程的影响,能实现对目标的准确跟踪,提高了滤波的稳定性和准确性。     

脑电情绪识别的深度学习研究综述

情绪是情感的外在体现,影响人类的认知、感知、理性决策等日常活动.情绪识别作为实现计算机全面智能的一项基础任务,在情感计算和人机交互领域被深入研究和广泛应用.相比面部表情、语音或其他生理信号,利用脑电进行情绪识别具有时间分辨率高、成本低、识别效果好、可靠性高的优势.近年来,越来越多的深度学习框架被应用于基于脑电信号的情绪识别,并取得了比传统机器学习方法更加优异的效果.基于深度脑电特征的情绪识别是当前的研究热点之一,也具有一定的挑战性.目前,可供参考的针对此研究热点的综述文献较少.对近年来国内外相关文献进行调研分析,从模型输入、深度框架、实验设置、实验结果等方面对深度学习在基于脑电的情绪识别中的应用研究做了总结概况,并在DEAP和SEED这两个公开的脑电-情绪数据集上对具有代表性的方法进行了定性和定量的多方面对比,分析和总结这些方法的不足,同时也对未来可能的研究方向进行了展望.     

低氘酒中关键组分的分析测定研究

采用顶空-气相色谱测试了低氘酒中乙醛、乙酸乙酯、甲醇、仲丁醇、丙醇、异丁醇、正丁醇、异戊醇、己酸乙酯、乳酸乙酯含量.结果表明,各成分在各自浓度范围内线性良好,标准曲线的相关系数均大于0.999,标准偏差小于5％,检出限均可达1.0×10-4％左右,加标回收率在95.12％～104.87％之间.建立了标准加入法测试氘含量...     

乙醇胺精馏过程五塔流程模拟分析

用ASPEN11.1化工流程模拟软件,对乙醇胺分离工艺中的蒸氨塔、脱水塔、一乙醇胺塔、二乙醇胺塔、三乙醇胺塔进行了模拟计算,采用非随机双液体(NRTL)热力学计算模型,并进行了热力学参数修正,通过调整各塔的理论板数、进料位置和回流比,以及后二塔的塔顶回路质量流量等操作参数,得出各塔的最佳工艺条件。在最佳工艺条件下,分析了此分离过程的能耗问题。模拟结果表明:五塔流程分离得到的乙醇胺均能达到产品质量要求,工艺流程合理、可靠,对工程设计和工艺操作具有较强的指导作用。