基于EMD和BP神经网络的雷达体征信号检测算法

随着城市生活中医疗、治安、反恐等方面的需求日益突出,非接触式雷达生命体征检测逐渐得到各方面的关注.文章提出一种基于EMD和神经网络的雷达生命体征信号检测算法.由于UWB雷达回波信号的非平稳非线性特性,利用EMD的空间时间尺度特性对信号进行分解,得到一系列的本征模态函数IMF,然后通过结合了免疫遗传算法IGA的BP神经网络对信号进行优化,获得心跳和呼吸信号.结果表明,文章提出的算法比直接用EMD分解重构的信号的准确性高,弥补了EMD分解的端点效应问题,具有广阔的应用前景和研究价值.     

面向手持式3维扫描设备的本征纹理重建

目的 针对目前手持式3维扫描设备生成的模型纹理分辨率不够,且部分区域存在高光、阴影及明暗变化等问题,提出一种基于多幅实拍照片的纹理重建方法。方法 首先使用基于特征匹配的方法将照片图像与几何模型进行配准;其次根据重建纹理大小,采用特殊编码方式的位置纹理建立照片像素到纹理像素直接且精确的对应关系;然后根据多幅使用闪光灯作为光源拍摄的照片,通过位置纹理建立联立方程,求解漫反射分量;最后采用改进的基于混合权重的融合方法对求解的漫反射分量进行纹理融合。结果 使用本文方法对3个实验模型进行本征纹理重建,与3维扫描设备生成纹理和直接用照片生成纹理相比,该方法操作简单、使用方便,可获得高度清晰的,不含高光和明暗效果的本征纹理图像。结论 实验结果表明,重建纹理质量在分辨率、色彩还原性及一致性方面明显优于原有纹理,且该方法具有很高的精确性和鲁棒性,可满足高质量的纹理重建需求。     

智能家居的“春天”来了

论述了智能家居的概念,着重阐述了智能家居及其核心技术的国内外发展历程,理清了智能家居的发展脉络。随后从技术、生产厂家、市场规模、消费者意识等方面论证了智能家居的“春天”已经来临。最后,对智能家居的未来发展进行了展望。     

基于多属性度量的数据分级访问模型研究

随着云计算的迅速发展,云存储已成为企业关键信息服务的重要途径。但是,受限于存储资源性能以及大数据等影响,用户往往需要忍受较长的访问延时。为了缓解这种情况,人们提出了智能数据管理技术,用于有效管理大量数据以及降低用户的访问延迟,提高云计算的服务质量。提出一种基于多属性分析的存储端数据分级访问模型。模型通过对被管理数据对象的动态、静态属性进行统计分析来提取属性中的关键信息,并依此进行数据管理决策,将冷/热数据迁移至对应层级,以便能够在合理规划存储资源的同时提高存储系统的访问性能。性能测试实验的结果表明,该模型具有较好的整体性能。     

带电作业机器人控制系统

带电作业机器人是针对配电线路带电作业而研制开发的一种安全、可靠的带电作业设备. 介绍了带电作业机器人系统组成, 运动控制系统的软硬件实现, 最后详细介绍了系统的位置伺服和力/位置混合控制, 并且通过MATLAB仿真对两种控制方法进行了位置跟踪比较, 仿真曲线证明带有力反馈的控制效果更佳.     

一种高效的H.264反变换反量化结构设计

在分析H.264反变换反量化算法的基础上,提出了一种高效的H.264反变换反量化硬件结构.在反变换中,采用了一个可重构的一维IDCT变换结构;在反量化中,采用了4个反量化单元的并行结构,并通过LUT取代了占用电路面积大的模运算和除法运算;在整体结构设计中,采用了门控时钟方案和流水线技术.结果表明,本设计可提高系统输出能力和降低硬件功耗,并满足1080i高清码流实时解码的要求.     

Feedback stabilization for high order feedforward nonlinear time-delay systems

This paper investigates the problem of global strong stabilization by state feedback, for a family of high order feedforward nonlinear time-delay systems. The uncertain nonlinearities are assumed to satisfy a polynomial growth assumption with an input or delayed input dependent rate. With the help of the appropriate Lyapunov–Krasovskii functionals, and a rescaling transformation with a gain to be tuned online by a dynamic equation, we propose a dynamic low gain state feedback control scheme. A simulation example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed design procedure.     

A transductive multi-label learning approach for video concept detection

In this paper, we address two important issues in the video concept detection problem: the insufficiency of labeled videos and the multiple labeling issue. Most existing solutions merely handle the two issues separately. We propose an integrated approach to handle them together, by presenting an effective transductive multi-label classification approach that simultaneously models the labeling consistency between the visually similar videos and the multi-label interdependence for each video. We compare the performance between the proposed approach and several representative transductive and supervised multi-label classification approaches for the video concept detection task over the widely used TRECVID data set. The comparative results demonstrate the superiority of the proposed approach.     

中医按摩机器人研制与开发

针对中老年人退行性疾病和慢性疾病对中医按摩及保健康复设备的临床需求,提出了一种中医按摩机器人系统,并对按摩机器人的机械结构、控制系统及各功能模块进行了介绍.利用传感器信息融合技术、人机交互技术、三维仿真技术等,实现了典型中医按摩手法的建模,提出了串并联结构融合的机器人构型,研制了集多种按摩手法于一体的多功能按摩机械手....     

基于CAE技术的液压挖掘机挖掘装置工作状况分析

针对YW220型液压挖掘机的工作装置复杂的受载状态,基于虚拟样机技术对其危险工况进行了分析,并同传统设计方法使用的危险工况进行了比较,验证了其准确性.对挖掘装置部件使用UG软件建立虚拟样机模型,并对模型进行了参数化处理;采用ADAMS软件仿真模型的运动约束,利用设计变量驱动模型,实现了全工作域内的运动,并进行了动力学分析;同传统设计方法使用的危险工况进行了比较,验证了采用参数化方法在确定危险工况方面的准确性.结果表明:采用DOE(Design of Experiments)分析技术能精确判断出挖掘装置在挖掘过程中的最危险位置,在确定危险工况方面较传统设计方法更加准确,进一步验证了机构的可靠性.