基于树结构分层随机森林在非约束环境下的头部姿态估计

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响,提取人脸区域的组合纹理特征,对人脸区域进行积极人脸子区域的分类,分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入;其次,提出了一种树结构分层随机森林算法,分层估计多自由度下的头部姿态;再次,为了增强算法的分类能力,使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计,最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。     

高功率CO2激光器换热性能的研究

高功率CO2气体激光器的换热性能好坏是器件长期稳定运行的关键环节之一。本文以板翅式热交换器为例阐明了热交换器的计算和设计方法。     

基于CS2502液晶控制器的接口电路设计及编程

文章基于CS2502液晶控制器构建显示模块,分析并阐述了几种可行的与MCU的硬件接口方式及其要点,并从实际应用出发对其指令系统、编程思路进行了探讨。文中着重引出了一种基于间接访问模式下的应用方式,此种方式接口简单,软件可移植性强,具有较好的应用价值。     

用概率推导和加权迭代L1范数实现信号重构

在对信号稀疏性统计分析的基础上,将具有稀疏描述能力的拉普拉斯分布用于描述信号的先验分布,基于贝叶斯法,利用信号采样值、拉普拉斯先验分布和高斯似然模型,推导信号的后验概率密度估计;最后将最大后验概率(MAP)估计过程转化为加权迭代L1范数的最小化问题。在求解过程中,与非加权的L1范数法进行对比表明,信号重构性能明显提高;通过实验计算,详细讨论了其中一些参数的取值原则和范围;针对稀疏度不同的信号,随着信号非零点数的增加,本文算法重构结果明显优于基追踪(BP)和(OMP)法;与同类的IRL1算法相比较,本文算法更具普遍性和理论意义。     

水泥配料控制中控制算法的研究

配料是水泥生产过程的重要环节,在一些连续称量配料工艺过程中,以往大多通过控制每种物料的瞬时流量来满足工艺要求,但往往误差较大,给生产带来不良影响。为提高控制精度,提出了一种偏差加权累积量控制PID算法,并在水泥生料配料控制中进行了实施,实验结果表明该算法能有效地抑制和消除系统过量超调和不停振荡,且对于某些不要求每个瞬时值都控制给定值的量,该算法可以避免调节阀的频繁动作并大大提高调节品质。偏差加权累积的PID控制算法具有简单、方便、易于实现的特点,且在水泥生料配料控制中取得了理想的效果,有很好的推广前景。     

Projected gradient descent based on soft thresholding in matrix completion

Matrix completion is the extension of compressed sensing. In compressed sensing, we solve the underdetermined equations using sparsity prior of the unknown signals. However, in matrix com- pletion, we solve the underdetermined equations based on sparsity prior in singular values set of the unknown matrix, which also calls low-rank prior of the unknown matrix. This paper firstly introduces basic concept of matrix completion, analyses the matrix suitably used in matrix completion, and shows that such matrix should satisfy two conditions： low rank and incoherence property. Then the paper provides three reconstruction algorithms commonly used in matrix completion： singular value thresholding algorithm, singular value projection, and atomic decomposition for minimum rank ap- proximation, puts forward their shortcoming to know the rank of original matrix. The Projected Gradient Descent based on Soft Thresholding （STPGD）, proposed in this paper predicts the rank of unknown matrix using soft thresholding, and iteratives based on projected gradient descent, thus it could estimate the rank of unknown matrix exactly with low computational complexity, this is verified by numerical experiments. We also analyze the convergence and computational complexity of the STPGD algorithm, point out this algorithm is guaranteed to converge, and analyse the number of it- erations needed to reach reconstruction error. Compared the computational complexity of the STPGD algorithm to other algorithms, we draw the conclusion that the STPGD algorithm not only reduces the computational complexity, but also improves the precision of the reconstruction solution.     

基于高斯混合模型的车辆字符识别算法

在基于统计方法的车牌字符识别算法中,为了更有效地描述车牌字符特征的类条件概率密度,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的识别方法.首先采用Gabor变换来提取车牌字符的特征参数,然后通过GMM来逼近字符特征的类条件概率密度分布,最后根据得到的类条件概率密度分布函数构造贝叶斯分类器.其中,GMM的参数估计采用EM算法.实验表明,这种方法具有良好的字符识别效果、较强的鲁棒性以及较大的应用价值.     

高浓度固液混合流的湍流模型

建立了高浓度固液混合流的湍流模型，分析了混合流的应力（包括颗粒碰撞应力、粘性应力、湍流应力及Ｃｏｕｌｏｍｂｉｃ摩擦应力）。根据高浓度混合流中颗粒的受力，得出了颗粒运动的力平衡方程。由于引入颗粒碰撞应力和Ｃｏｕｌｏｍｂｉｃ摩擦应力，本模型较其它模型更适合具有高浓度和大颗粒的流场。利用本模型模拟的高浓度含沙水流在水平管道中的流动特性，其数值结果与前人所做的实验结果较一致。     

基于方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法

Burst工作模式和方位波束主动扫描使得TOPSAR(Terrain Observation by Progressive scans SAR)回波信号同时具备ScanSAR和聚束模式回波信号特点,即方位输出时间混叠和多普勒频谱混叠。虽然时域和频域同时升采样操作能够解决混叠问题,但同时带来成像运算量明显提高和内存消耗显著增大的问题。针对TOPSAR回波信号特殊的方位时频关系,该文提出一种结合方位向预处理和后处理的TOPSAR成像方法。该方法利用复制拼接和去斜的方法来解决混叠问题,利用信号截取操作剔除干扰信号,同时还可以减少采样点数,提高算法运算效率。点目标和分布目标的仿真结果验证了这种成像方法的有效性。     

基于压缩感知的频率编码脉冲雷达高分辨距离成像方法

针对频率编码脉冲雷达(Frequency-Coded Pulse Radar, FCPR),该文提出一种基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)的目标高分辨距离成像方法。利用目标场景的空间稀疏性,建立FCPR目标回波稀疏信号模型,提出基于CS的FCPR脉冲相参合成处理方法。该方法采用少量FCPR信号子脉冲对目标频域响应进行采样,即可提取目标高分辨距离像信息。为了降低CS重构算法的运算复杂度,提出一种基于FFT目标速度预估计的动态构造降维感知矩阵的方法,提高了采用CS进行FCPR脉冲相参合成处理的速度。仿真结果表明该方法较传统IFFT脉冲相干合成算法具有更小的目标强散射中心幅度估计误差,对速度估计误差及噪声的鲁棒性更好。