正弦波拟合法评价数据采集系统通道采集速率

介绍了数据采集系统采集速率后种简单实用的评价方法，即正弦波拟合评价法。讨论了评价过程的误差来源，以及减小其评价误差的几种对策，同时给出了评价过程的计算机仿真结果。     

工作流管理系统设计与实现

近年来,分布式工作流系统已经成为计算机方面的研究热点。工作流管理系统能够在生产设计过程中提高效率、降低成本、提高竞争力。随着网络技术和软件技术的发展,工作流系统已经得到了广泛的应用。通过介绍工作流管理系统的基本概念和结构,提出了一种基于J2EE的工作流管理系统的设计方案,使用shark开源工作流引擎,采用分布式策略将工作流系统功能模块化。通过对总体过程进行描述,各个模块间的相互配合工作,实现了B/S结构的工作流管理系统并应用于飞行器设计系统中。     

基于自适应学习的文本信息过滤系统

面对实时网络信息过滤的新挑战,自适应信息过滤能够解决问题。针对现有自适应系统的不足,提出了提高模板准确性的学习和过滤阈值优化的新方法。采用增量迭代学习算法来逼近真实的过滤模板,结合非法网页的分布函数自适应调整阈值,不断提高过滤精度,并运行于一个校园网关之上,取得了较好的效果。     

糖尿病活体胰腺体积测量的临床应用

应用ＮＡＩ－２００医用数字图象处理系统对２４例国人糖尿病的胰腺ＣＴ影象进行了前瞻性研究，首次得出了精确的活体胰腺体积为１２．７９±２．２８ｃｍ３／ｍ２．正常人为１６．４４±４．１４ｃｍ３／ｍ２．经ｔ检验后具有明显的差异性Ｐ＜０．０１．提示国人糖尿病对叶伴有明显的胰腺体积缩小。     

Retrieving Aerial Scene Images with Learned Deep Image-Sketch Features

This paper investigates the problem of retrieving aerial scene images by using semantic sketches, since the state-of-the-art retrieval systems turn out to be invalid when there is no exemplar query aerial image available. However, due to the complex surface structures and huge variations of resolutions of aerial images, it is very challenging to retrieve aerial images with sketches and few studies have been devoted to this task. In this article, for the first time to our knowledge, we propose a framework to bridge the gap between sketches and aerial images. First, an aerial sketch-image database is collected, and the images and sketches it contains are augmented to various levels of details. We then train a multi-scale deep model by the new dataset. The fully-connected layers of the network in each scale are finally connected and used as cross-domain features, and the Euclidean distance is used to measure the cross-domain similarity between aerial images and sketches. Experiments on several commonly used aerial image datasets demonstrate the superiority of the proposed method compared with the traditional approaches.     

基于几何-语义联合约束的动态环境视觉SLAM算法

传统视觉同步定位和地图构建（Simultaneous localization and mapping, SLAM）算法建立在静态环境假设的基础之上,当场景中出现动态物体时,会影响系统稳定性,造成位姿估计精度下降。现有方法大多基于概率统计和几何约束来减轻少量动态物体对视觉SLAM系统的影响,但是当场景中动态物体较多时,这些方法失效。针对这一问题,本文提出了一种将动态视觉SLAM算法与多目标跟踪算法相结合的方法。首先采用实例语义分割网络,结合几何约束,在有效地分离静态特征点和动态特征点的同时,进一步实现多目标跟踪,改善跟踪结果,并能够获得运动物体的轨迹和速度矢量信息,从而能够更好地为机器人自主导航提供决策信息。在KITTI数据集上的实验表明,该算法在动态场景中相较ORB-SLAM2算法精度提高了28%。     

均匀圆形阵列基于指数形式导数更新的STAP算法

机载相控阵雷达采用均匀圆形阵列天线具有全方位扫描、同时实现仰俯-方位角估计和天线方向图好等优点;但圆形天线特殊的几何结构使得其各距离单元回波不是独立同分布的样本,造成了空时自适应处理技术性能急剧下降。本文提出了一种基于指数形式导数更新(Exponent derivative based updating,EDBU)的杂波抑制方法,该方法通过对样本数据进行指数形式扩展, 减小均匀圆形天线机载雷达杂波的非均匀程度,提高统计型空时自适应处理(Space time adaptive processing, STAP)处理器的性能。仿真结果表明,该方法不仅明显好于局域处理和杂波距离依赖性补偿算法,而且也优于传统的基于导数更新法。     

DSP技术的整数小波变换图象压缩

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第一代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器(DSP)予以实现。     

基于事件模型的可视化并行调试技术

并行程序存在资源竞争、时序紊乱、死锁等复杂问题，加上并行程序的不确定性，给调试带来了很大的困难．基于事件模型的可视化并行调试技术ＥＶＴＰＤ（ｅｖｅｎｔ—ｂａｓｅｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｎｐａｒａｌｌｅｌｄｅｂｕｇｇｉｎｇ）为解决这些困难提供了一个途径．ＥＶＴＰＤ的基本要素是事件监视与可视化重放．本文讨论了事件监视与可视化重放中的关键技术；事件描述、事件过滤、事件识别、时戳、记录重放、执行重放和视图定义，并且给出了一个基于工作站机群系统的并行调试器的结构．     

Globally Optimal Distributed Kalman Fusion With Local Out-of-Sequence-Measurement Updates

In a distributed multisensor fusion systems, observations produced by sensors can arrive at local processors out of sequence. The resulting problem at the central processor/fusion center-how to update current estimate using multiple local out-of-sequence-measurement (OOSM) updates - is a nonstandard distributed estimation problem. In this note, based on the centralized update algorithm with multiple asynchronous (1-step-lag) OOSMs see we firstly deduce the optimal distributed fusion update algorithm with multiple local asynchronous (1-step-lag) OOSM updates, which is proved, under some regularity conditions, to be equivalent to the corresponding optimal centralized update algorithm with all-sensor 1-step-lag OOSMs. Then, we propose an optimal distributed fusion update algorithm with multiple local arbitrary-step-lag OOSM updates.