球团摆动皮带均匀布料算法的研究

针对实际球团生产系统中存在的布料不均匀问题,提出一种新的控制算法,重新设计摆动皮带的运行轨迹,实现均匀布料.在对实际系统运行轨迹进行建模的过程中,利用运动的分解、均匀划分等方法进行工程处理,得到能实现均匀布料的理想解决方案,并按1:10的比例制作了一个摆动皮带模型,经过在缩小模型上反复的调试,最终得到最优化的算法.用此算法通过编程实现对摆动皮带的控制,使布料系统按照预定的轨迹均匀布料.整个研究的核心是算法的设计,这样将复杂的电气和机械设计转换到用算法实现.减少成本的同时也加大了研究成果的可行性.     

改进的粒子滤波器目标跟踪方法

针对现有粒子滤波器目标跟踪算法采用单一颜色直方图特征在目标建模中的缺点和不足,提出了一种将目标颜色特征和不变矩特征融合建立目标模型的改进方法,粒子权重由环境决定的两种特征欧式距离加权生成.实验结果表明,该方法改进了单一颜色特征描述目标在跟踪过程中对抗一些干扰的不足,在不影响实时性的基础上提高了跟踪的准确性和鲁棒性.     

云南重彩画白描图绘制系统

为提高云南重彩画非真实感绘制的效果,表现其明显的中国线条画特征,提出从云南重彩画绘画作品中提取反映该画派特征的图形元素,并用它们进行云南重彩画白描图绘制的思想,设计开发了一个具有图形元素采集、管理及绘制功能的白描图绘制系统。采用图形化界面设计、基数样条曲线拟合、分图层绘制、图形元素分级管理等方法提高系统的可操作性和白描图绘制效果。绘制实例表明,该系统可以灵活方便的绘制出姿态各异的云南重彩画白描图图案。     

基于混沌的聚类粒子群优化算法

针对函数优化问题,提出了一种基于混沌的聚类粒子群优化算法。该算法利用混沌序列产生粒子的位置和速度,并与粒子群优化算法产生的粒子位置进行比较,选择好的粒子位置。同时通过谱系聚类方法进行聚类,并且给出新的速度更新公式。最后将算法应用到5个典型的函数优化问题中,并与其它改进的粒子群算法进行比较分析。数值结果表明,该算法提高了全局搜索能力、收敛速度和解的精度。     

发动机嵌入式传感器自主供电装置

通过热电形式,发动机内部的废热可以为嵌入式传感器提供工作所需要的电能。根据温差发电原理设计了一种能够利用发动机内部存在的温度差为嵌入式传感器供电的装置。它由集热板、隔热层、散热装置以及相应的电源管理电路组成。在负载与发电器件内阻匹配和最低温度差为10℃的条件下,电源管理电路能够将发电器件输出的0.52 V电压转化为5.06 V、4.57 mA的稳定输出。建立了实验模型,且通过实验进行了性能验证。     

基于完备抽象解释的模型检验CTL公式研究

在模型检验中,抽象是解决状态空间爆炸问题的重要方法之一.给定具体Kripke结构和时序描述语言CTL,基于抽象解释框架以及完备抽象解释和性质强保留之间的关系,抽象模型最小精化使得CTL性质强保留,可转换为抽象解释中抽象域的最小完备精化,并且总是存在抽象域的最小完备精化.根据状态标签函数确定初始抽象域,然后通过不动点求解,获得对CTL标准算子完备的最小抽象域,并依据此抽象域求得CTL性质强保留的最优抽象状态划分,最后构造出CTL性质强保留且最优的抽象状态转换系统.并指出了抽象域对CTL标准算子是完备的当且仅当抽象域对补集和标准前向转换是完备的.     

基于小波变换的ECG信号压缩及其FPGA实现

小波变换在ECG信号处理中的应用得到了很多研究人员的关注。本文研究了5层5/3提升小波变换及其反变换的FPGA实现,并将其应用于ECG信号的压缩,在均方误差可控的范围内获得了较大的压缩比,并利用设计的硬核实现了信号的重建。     

基于校准靶的C形臂相机模型自动校准方法

根据校准靶标志点影像的特点,提出一种自动的离线C形臂相机模型校准方法。应用聚类算法实现标志点信息的自动识别,通过行列索引表简化标志点网格姿态的识别,自动建立标志点在影像坐标系和空间坐标系下坐标的对应关系,经几何变形校正后,实现C形臂相机的校准。实验数据证明,该方法具有良好的鲁棒性,误差小于1 mm,可应用于基于术中C形臂X线影像的手术导航系统。     

基于自证明公钥和零知识证明的身份认证协议

在分析几种典型零知识身份认证协议的基础上,利用Girault自证明公钥原理、结合椭圆曲线公钥密码的优点提出一种基于自证明公钥和零知识证明的身份认证协议,并为协议增加了密钥协商功能。分析表明该方案具有较高的安全性,与同类方案相比,该方案对存储空间、网络通信量和计算开销的要求较低,有较高的效率。     

基于流形学习和SVM的Web文档分类算法

为解决Web文档分类问题,提出一种基于流形学习和SVM的Web文档分类算法。该算法利用流形学习算法LPP对训练集中的高维Web文档空间进行非线性降维,从中找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构,在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则的优化SVM进行分类预测。实验结果表明该算法以较少的运行时间获得更高的分类准确率。