某型圆柱螺旋弹簧设计与疲劳寿命分析

圆柱螺旋弹簧是某型机械传动系统的关键部件,其设计的可靠性直接影响该结构的稳定和安全.首先对某型圆柱螺旋弹簧进行工况分析,进而基于机械设计原则对其刚度、强度进行理论校核,最后基于有限元应力仿真,在MSC Fatigue中计算出该弹簧最危险节点的寿命.所得结论表明设计弹簧的疲劳寿命满足疲劳可靠性的要求.     

基于容许集的多胞不确定系统三模RMPC

针对输入和状态受约束的多胞不确定线性系统,提出了基于容许集的扩大吸引域三模鲁棒模型预测控制方法.在多面体不变集离线模型预测控制算法的基础上引入容许集,以多面体不变集序列的并集作为模态1,基于N步容许集的控制容许集作为模态2,并利用离线设计和在线优化的控制策略,设计了三模变终端约束鲁棒模型预测控制算法,以实现系统渐近稳定.该算法不仅降低了在线运算量,而且扩大了吸引域.最后的仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

面向多核多线程的移动对象连续K近邻查询

针对移动对象的多用户连续K近邻查询处理问题,结合多核多线程技术的发展,提出了一种基于多线程的两阶段多用户连续K近邻查询处理框架.将查询处理分为查询预处理阶段和查询执行阶段,分别执行数据更新任务和查询处理任务,每个阶段都设计了优化cache访问命中率,并利用多线程技术提高多用户连续查询处理并行性的方法及数据结构.提出了一...     

越野环境下自主车辆导航地图自动创建方法研究*

针对越野环境下的地图创建问题,提出了一种自动创建自主车导航地图的方法。首先将车载摄像机获得的图像投影到车体坐标系,然后结合车辆行驶轨迹信息采用基于标记的分水岭算法判定可通行区域,最后融合局部俯视图信息生成全局一致地图,并在实时导航需求下对地图进行优化得到最终的导航地图。自主车实车实验结果表明,该方法生成的地图满足自主车实时导航需求,提高了路径规划效率。     

基于扩展的SURF描述符的彩色图像配准技术*

目前大多数图像配准算法都需要先将彩色图像转换为灰度图像再进行图像配准,色彩信息的丢失可能引起图像的误匹配。本文在SURF算法的基础上,提出了构建颜色描述向量扩展SURF描述符,形成ESURF描述符,再进行图像配准的方法。该算法能够充分利用彩色图像的色彩信息,相比大多数算法基于灰度图像的配准方法有更高的鲁棒性,同时继承了SURF算法良好的性能。描述符性能测试和图像配准测试证明：ESURF算法比灰度图像SURF算法在图像尺度变化、旋转、模糊、视角变化、特别是光照变化方面有更高的鲁棒性。     

一种语音编解码算法的研究与实现

G.723.1语音编解码器是国际电信联盟(ITU-T)制定的一种低速率语音编码方案。针对G.723.1语音编码标准中的关键模块进行了分析和优化,以减小算法复杂度和节约内存,并在VC5402DSK上实现了算法。     

自适应Viterbi译码器技术

随着现代通信技术的迅速发展,高速和高可靠性成为衡量信息传输质量的关键指标。信道编码技术能够对信道差错进行控制,降低误码率,实现可靠通信,具有重要的军事和民用意义。Viterbi译码算法及其实现技术是信道编码技术的一个重要组成部分,但是其存在自身的缺陷或不足。Viterbi译码算法的译码性能将会随着码的相关长度k增加而提高,但其实现的复杂度将以2k的比例增长。提出了一种自适应Viterbi译码算法——IAVA(Improved Adaptive Viterbi Algorithm)。该算法利用信噪比评估模块自适应地调整门限值的高低,并利用复杂度评估模块自适应地改变译码器的基状态数,从而合理利用硬件资源。当译码器工作于低信噪比环境中时门限被自动调高,保证译码性能的同时适当减少了译码器的复杂度;当工作于高信噪比环境中时门限被自动调低,此时译码器复杂度得到锐减,译码模式将切换到基-4模式从而提高了译码速度,因此在大动态信噪比环境下该算法具有优越的性能。     

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

运动模糊图片的频谱中存在平行的零点直线。这里提出了一种算法,识别零点直线含有的运动模糊方向和模糊度信息:首先对模糊图像进行分块,然后将分成的小块相加,利用拉氏算子对最后的相加结果进行无方向性的二阶微分,通过二维FFT变换求得频谱。接着对频谱取绝对值、做归一化之后,修饰二值化结果,最后进行Radon变换,求得点扩展函数的运动方向和模糊长度。实验论证该算法可靠通用,性能优良。     

Low-complexity and energy efficient image compression scheme for wireless sensor networks

Currently most energy-constrained wireless sensor networks are designed with the object of minimizing the communication power at the cost of more computation. To achieve high compression efficiency, the main image compression algorithms used in wireless sensor networks are the high-complexity, state-of-the-art image compression standards, such as JPEG2000. These algorithms require complex hardware and make the energy consumption for computation comparable to communication energy dissipation. To reduce the hardware cost and the energy consumption of the sensor network, a low-complexity and energy efficient image compression scheme is proposed. The compression algorithm in the proposed scheme greatly lowers the computational complexity and reduces the required memory, while it still achieves required PSNR. The proposed implementation scheme of the image compression algorithm overcomes the computation and energy limitation of individual nodes by sharing the processing of tasks. And, it applies transmission range adjustment to save communication energy dissipation. Performance of the proposed scheme is investigated with respect to image quality and energy consumption. Simulation results show that it greatly prolongs the lifetime of the network under a specific image quality requirement.