面向图像局部重建的梯度分析

在基于场方向导数的图像局部区域重建过程中,梯度计算对图像边缘的重建效果有很大影响。分析选择单向计算梯度分量的必要性,提出梯度计算的就近原则,对参与梯度分量单向计算的相邻点设置优先级,将缺损点与已知点之间的边缘特征反映在已知点的梯度中,进而影响重建过程,从而实现对图像中边缘特征的重建。实验结果表明,采用该梯度计算模式能有效改善对图像边缘特征的重建效果。     

基于Matlab闭环直流调速系统的分析与仿真

论文通过对单闭环直流调速系统的介绍,阐述和分析了自动控制系统的一般步骤与方法,并给予解决采用常规比例调节器为电压放大和电压比较环节时存在的问题的控制方案,同时通过软件MATLAB进行了实验验证,结果表明控制方案可行,效果良好.     

基于独立分量分析的高光谱图像降维与压缩算法

论文提出了一种基于快速独立分量分析的高光谱图像降维算法.利用虚拟维数算法估计需要保留的独立分量数目,采用非监督端元提取算法自动获取端元矢量,并对快速独立分量分析的混合矩阵进行有效初始化.采用最大噪声分离变换对原始数据进行预处理,利用快速独立分量分析从变换后的主分量中依次提取出各端元对应的独立分量,最后对各个独立分量分别实施无损压缩.实验结果表明,该算法降维后的独立分量具有较好的地物分类性能,并且可以获得较好的压缩性能.     

基于硬件滤波电路的无刷直流电机转子位置辨识

反电动势过零检测是无刷直流电机无位置传感器控制中转子位置检测的主要方法之一,为消除PWM因素的影响,需要对转子位置检测电路进行滤波处理。本文采用硬件滤波器对反电动势过零检测电路进行滤波,既要考虑深度滤波带来的相移问题又要兼顾消除噪声的影响,分析滤波器的幅频特性和相频特性,根据反电动势过零检测指标要求设计滤波器参数,并用于无刷直流电机转子位置辨识和无位置传感器控制中。仿真结果和实验结果表明,所采用的滤波器及其参数能较好地检测出转子位置,可以明显提高无位置传感器无刷直流电机驱动系统的控制性能。     

宽带直流放大器的增益控制设计与研究

首先进行了方案论证与比较,分析各种方案的优点缺点,最后选择亚德诺半导体公司生产的低噪声增益可控集成运算放大器AD603和电流反馈型宽带运算放大器AD811等器件设计宽带直流放大器。输入级采用两级AD603级联,输出级设计通频带0~10MHz的带宽,通过单片机可以对放大器增益进行控制。该放大器具有频带宽、功率高、增益可调、带宽可选择等特点。此外,对提高直流放大器的各种性能指标提出了多种具体措施,在要求较高的系统中具有较强的实用性。     

基于主成分分析中的几类问题的计算公式及结论

讨论了主成分分析中的几类问题的计算方法,重点揭示在协方差矩阵中对角元素相同时的第一主成分及贡献率和对角元素不同时的主成分贡献率．经讨论后给出有关计算公式,并说明这些计算公式在多元统计分析中的实际作用     

数控加工三维场景几何建模技术研究

讨论了基于构件技术的数控加工三维场景建模技术,并以OpenGL和Visual C++6.0为开发平台,开发出一个基于STL文件格式的建模系统.     

一种构件通用属性的描述方法研究*

提出了一种将构件的通用属性和特殊属性分开描述及管理的构件通用属性描述方法CGADM及其扩展机制,阐述了该描述方法的定义,分析了其特点。基于该描述方法设计实现了一个构件管理实验系统,证明了该描述方法具有良好的描述性能和扩展性能。     

PWM整流器保持高功率因数运行的方法研究

针对煤矿井下电压波动严重时影响稳压电源的单位功率因数等问题,提出采用可变输出直流电压法来控制PWM整流器的直流侧电压,以保证PWM整流器处于高功率因数运行的工作状态;详细分析了直流侧电压的选取及交流侧输入电压大范围波动对交流侧输入电流及功率因数的影响,介绍了可变输出直流电压法的控制原则及软件实现。试验结果表明,在电压波动情况下,可变输出直流电压法不仅可使PWM整流器系统稳定,而且可以保持整流器的高功率因数运行状态。     

Robust sparse principal component analysis

The model for improving the robustness of sparse principal component analysis（PCA） is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm（0 p 1） constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data.