局部PCA参数约束的Hough多椭圆分层检测算法

针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆及椭圆时随机采样所造成的大量无效采样、无效累积以及运算时间长等问题,提出基于局部PCA感兴趣参数约束Hough多椭圆分层检测思路。首先利用边缘检测算子获得边缘信息并去除边缘交叉点,在边缘图像中标记并提取出满足一定长度的连续曲线段;其次利用线段PCA方向分析确定是否属于有效曲线段;然后,对所有感兴趣曲线段按照标记顺序依次利用椭圆拟合办法初步得到感兴趣椭圆粗略参数,根据拟合结果进而模糊约束Hough变换参数搜索范围,得到精确椭圆参数;最后利用检测结果更新图像空间,删除已经检测到的椭圆,依次进行,直到所有椭圆检测完毕。实验结果表明,该算法在计算、存储消耗上均大大减少。     

多视点需求工程中视点集成过程的研究

多视点需求工程方法以视点的形式,分散、独立地获取和表示不同项目相关人员的需求信息.为生成一份统一的规格说明,必须对所有相关的视点进行集成.讨论了以公共开发方式作为视点的集成方式,并基于范畴理论对集成过程进行建模.同时,以公共开发的选取为导向,提出了视点集成的两种优化策略,并证明了它们的有效性.此外,讨论了视点集成的结果与集成的顺序之间的关系.     

P2P入网机制研究

P2P节点入网机制是构建P2P网络的基础.不同拓扑结构的P2P网络,节点加入机制也各不相同.提出了4种P2P入网模型,给出了相应的性能指标,对P2P入网机制进行分析、对比,有助于P2P网络自组织构造的进一步研究.     

基于YOLOv3的手势识别算法

随着手势识别技术和人机交互技术的不断进步,出现了很多人机交互的汽车控制方式。手势交互具有便捷、直观、形象的特点,能够改善传统的方向盘控制模式。基于此,设计基于YOLOv3的手势识别算法。该算法通过优化训练方式调整非极大值抑制（Non-Maximum Suppression,NMS）阈值,进一步提高了手势识别算法的性能。     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

微生物螯合剂的合成及其条件优化研究

螯合剂被广泛应用在造纸、印染、食品等行业,化学螯合剂的不稳定性和毒性会对环境和人类产生危害,因此寻找一种绿色环保的新型螯合剂极为重要。利用微生物菌株WJ-3发酵合成铁载体螯合剂,采用单因子法,在摇床培养条件下,分别研究了不同的碳源、氮源、培养温度、摇床转速以及初始培养基的pH值,对菌株生长以及微生物螯合剂铁载体合成率的影响。研究发现:菌株WJ-3在固体和液体培养基中均能合成铁载体,在碳源为葡萄糖、氮源为酵母浸粉、温度为30℃、转速为180 r/min以及初始培养基pH值为7.0的发酵条件下,培养48 h后微生物产生的铁载体螯合剂的合成率可达64.12%;优化后的合成条件更加有利于微生物铁载体的合成。     

我国推行人力资源会计的探讨

人力资源是经济增长的最终源泉,因此,对人力资源进行有效管理显得极为重要。通过传统会计和人力资源会计的分析对比,结合国外的具体作法,提出推行人力资源会计的见解。     

基于窗函数的FIR数字滤波器的优化及Matlab实现

窗函数法是设计数字滤波器的一种方法。简要介绍了如何利用窗函数进行FIR数字滤波器的设计,以及分析各种不同窗形式对滤波器性能的影响。最后运用Matlab进行仿真比较。     

电离层垂测仪系统信号源设计与实现

为了克服传统电离层垂测仪射频信号软件延时的缺点,提高大气电离层垂测仪系统信号源产生信号的精度,更充分地研究电离层物理特性,利用DDS技术和嵌入μC/OS-Ⅱ操作系统的miniARM微处理器,给出了一个新型的电离层垂测仪系统信号源的架构方案;该系统利用了32位ARM嵌入式微处理器LPC2220的定时器匹配硬件功能,控制DDS芯片Q2368完成无延时的相位调制;实验结果表明,该信号源所产生的高频信号具有精度高,频率转换时间短等特点,其他信号也完全满足电离层垂测仪对信号源的技术要求.     

基于CUDA的二维泊松方程快速直接求解

二维泊松方程离散化之后可以转化为一个具有特殊格式的块三对角方程的求解问题,通过对这一结构化线性方程组的研究,提出了一个适用于统一计算架构(CUDA)的泊松方程并行算法.该算法通过离散正弦变化,可以将计算任务划分为若干相互独立的部分进行求解,各部分求解完成后再通过一次离散正弦变换即可获得最终解,整个求解过程只需要两次全局通信.结合GPU的硬件特征进行优化之后,该算法相比CPU上的串行算法可以获得10倍以上的加速比.