多智能传感器的有限分散自治体系研究

智能系统多传感器信息融合的复杂性迫切需要开发一套合适的结构体系，目前大多数结构体系都通过融合中心对分散在不同点的多个传感器进行信息处理，而底层传感器之间缺乏必要的联系．这样导致融合中心计算和通信的负担过重而造成瓶颈，且不能使传感器之间互相启发以提高任务环境认知的效率．针对这些问题本文首先提出智能传感器的新概念，指出智能传感器须具备的５个基本能力即预测、规划、刷新、通信和同化，并在此基础上讨论了多智能传感器组成系统时的算法及信息流程．最后以主动视觉和主动触觉共同感知运动物体的位姿为例剖析了这种新思想的具体运用     

方差分量模型参数经验Bayes估计收敛性

构造了误差正态的方差分量模型参数的经验Ｂａｙｅｓ估计，定义了逆拉直运算，利用作者自己曾经证明了多参数指数族ＥＢ估计收敛效果，证明了所构造的经验Ｂａｙｅｓ估计的收敛性。     

直接测频装置在时域测量中应用

本文介绍时钟频率源在时域中的测量及评估方法,给出PicoTime测试仪的特征及其在时域测量中的应用.     

离散系统方差约束鲁棒H2/H∞滤波的新算法

考虑带有稳态误差方差约束的线性受扰系统的鲁棒H2/H∞滤波问题.引入了广义逆矩阵,提出了一个新的算法.通过直接解两个Riccati方程后,获得滤波器,并且同时满足3个性能要求:滤波过程是渐近稳定的;每个状态的稳态估计误差方差不超过规定的上界;从外部噪声输入到误差状态输出的传递函数的H∞范数满足规定的上界.一个数字例子说明了这种设计方法的有效性.     

基于瞬时负荷统计特性检测电能质量扰动源

提出一种基于检测点产生的瞬时负荷统计特性快速确认扰动源的方法,展示了该原理在谐波、电压凹陷、电压膨胀、瞬间电压降落四种扰动,在MATLAB下的仿真和计算结果。结果表明在每种情况下此方法都可以对扰动源进行迅速准确的检测。同时还对每种情况计算电压与实际电压的偏离程度进行了分析,并求出了各种情况下的电压偏离方差。最后,根据扰动源产生原因对扰动源类型的识别进行了研究。     

蒙特卡罗在圆度测量精度分析中的应用研究

根据三点法圆度测量的基本原理,重点分析了三测头的测量误差对圆度测量精度的影响.由于三测头测量误差的传递关系非常复杂,因此作者提出了一种采用Monte Carlo随机抽样和随机模拟对此进行分析的方法,直观地确定了由测头测量误差引起的工件轮廓上各点的圆度测量标准差,并通过仿真证明了该方法是有效的.     

点雨量和面雨量的最优估计

降雨量系随空间位置变化的一种区域化变量,既有随机性,又有一定的结构性。本文应用克里格法对点雨量和面雨量进行了最优估计。由该法得到的估计值符合无偏性,且估计方差最小,因此它比传统常规方法具有较高的可靠性。     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

广义逆的计算与最小二乘估计

给出了某些广义逆的计算方法,将这些结果应用于观测系统的参数估计,给出了系统无加权和加权最小二乘的最新估计结果,推广了[1]的工作,同时简化了[2]中求多个相容矩阵方程公共解的算法。     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法．这种算法是在计算原始图像互信息之后，引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准。与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符舍图像的特点。实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐。易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性。