双路电动轮协调控制的策略设计与仿真

为了实现双路电动轮的协调控制,分析了驱动系统的运动方程,建立了电动轮的数学模型,提出了转速和、转速差并联PI的控制策略.最后,利用Matlab进行了系统仿真,仿真结果表明:在恒速控制中,能够加快电动轮转速的上升速度,减小超调量,缩短调节时间;在差速控制中,单路电动轮能够按照预定方案实现平稳的加减速.控制系统具有较强的抗干扰能力.转速和、转速差并联PI控制策略算法简单,运算量小,控制效果好,具有一定的理论和工程应用价值.     

基于双分支通道空间依赖和非对称权重共享卷积的目标检测优化结构

以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。     

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换（DT-CWT）的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机（SVM）进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。     

时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

Windows与Linux双系统让旧电脑重获生机

随着当下电脑的普及,Windows操作系统已经成为家喻户晓的计算机产品并走进大众的生活,耳熟能详的有Win7、Win10两个Windows发行版本。如今,Win7系统已经逐步退出了我们的生活,Win10是家家户户电脑系统的首选。在Win?dows外,还有另一种流行、全面、成熟的操作系统,俗称Linux操作系统,其下有多个发行版本,如红帽、Centos、Ubuntu等众多特点各异的系统品种。家中的旧电脑,或许是从前段时间使用的,安装着Win7、硬件配置也比不上新购置的PC,但如果能装上Linux系统,旧电脑也能焕发生机。在此,本篇将带大家走进Linux系统,指导大家安装并在自己的PC或笔记本上使用双系统:Windows与Linux。     

Blind recognition algorithm for IRA codes in noisy environment

For noisy environment, the parity-check matrix of Irregular Repeat-Accumulate(IRA) codes is hard to reconstruct, moreover, the relationships of the large-scale complex interleaver are hard to recover. To solve the problems, a novel blind recognition algorithm is proposed. First, the code's length and synchronization are identified by applying rank criteria. Second, by implementing matrix transformation, the dual vectors of codewords are found. Then, by setting a threshold, the effective parity-check vectors of dual space are selected. According to the sparse characteristics of the IRA codes' parity-check matrix, the parity matrix can be reconstructed with effective parity-check vectors Finally, relationships of the interleaver can be recovered according to the characteristics of IRA codes. Simulation results show that the proposal can be used to estimate IRA codes encoding parameters and complete the blind recognition in the non-cooperative context with noise.     

卫星通信双循环下Volterra滤波预失真算法

针对卫星功率放大器输出信号非线性化的问题,提出了一种简化预失真算法.该算法通过两个一阶截断Volterra滤波模型构建前馈循环和反馈循环,并结合两重循环调整预失真器系数来实现卫星通信发射信号线性化处理.在载波频率的提高或传输速度增大时,该算法仍可通过提高预失真器系数更新速度和精确度,从而保证卫星发射信号具有较好的线性特性,具有很好的使用价值和可操作性.     

适用于移动手持终端的宽带PIFA设计(GSM850-WiMAX)

该文展示了一种应用于移动通信的新型的双端短路点平面倒F天线,该天线可实现多频且宽带工作。天线主要由主辐射带状天线、寄生天线和开槽地板构成。为了拓展在DCS/PCS/UMTS/LTE 2300/2500频段上的带宽,该天线采用了双短路点设计,该设计在1707~2815 MHz频段上实现多模工作。同时,由于充分利用寄生天线的高次谐振模,实现了对3387~3627 MHz的覆盖。经过加工测试,该天线在GSM/DCS/PCS/UMTS/LTE/802.11b/Wi-MAX频段上均展现了很好的阻抗匹配特性,并均能获得高于50%的辐射效率。     

一种针对灰度非均匀图像的混合分割框架

该文将基于区域的局部和全局活动轮廓技术有机结合起来,给出了一种针对灰度非均匀图像的分割框架。考虑到灰度非均匀特性对图像非轮廓象素点影响较大而对图像轮廓象素点影响较小这一事实,在该框架中引入了图像边缘停止函数来平衡局部和全局灰度信息之间的相互影响。基于该框架,给出了一个具体的实例模型,运用快速的模糊对偶算法获取实例模型的全局最优解。用一组图像进行实验,并通过对实验结果的定量分析,验证了该模型的合理性。     

渠道偏好行为下双渠道供应链的定价决策

考虑了消费者对零售渠道及直销渠道的渠道偏好程度,研究了单一制造商和单一零售商组成的销售单一产品的双渠道供应链,分别进行了集中决策和分散决策的分析,并得出了集中决策均衡解和制造商主导的Stackelberg均衡解。同时,通过采用价格加成契约实现了供应链的协调和双赢,并通过数值试验验证了分散决策的低效率,通过价格加成契约能实现供应链的帕累托改进。