基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

微控制器中按键处理技巧及应用

针对微控制器中按键处理问题。列举不同场合对按键处理的设计优化。重点讨论了非编码键盘的抖动及干扰消除优化。结合ADC按键,设计一种新型软件滤波方法一阀值平滑滤波,详细介绍了其软硬件的实现过程。通过验证,此方法既能有效扩展键盘又能实现消抖,有效提高微控制器资源的利用。     

GPS信号自适应抗干扰系统

针对GPS卫星信号易受干扰,不稳定的问题,提出INS/GPS组合导航抗干扰的方法并用硬件电路进行实现验证。给出了惯性器件的误差模型,采用松散组合方式,设计卡尔曼滤波器,取姿态、速度、位置的误差作为状态变量。提出以INS与GPS输出的东北天向速度误差作为滤波器观测量的方案。通过计算机的仿真和实验验证,对系统的精度进行了分析,证明该方案是可行的,实现实时滤波计算,并能满足导航的精度要求。     

嵌入式Linux和Qtopia下矩阵键盘输入的实现

详细介绍了基于嵌入式Linux和Qtopia的矩阵键盘输入实现方法。通过重载Qt的事件过滤器,结合信号和槽机制,利用两级状态处理及有效输入的界定,来简化输入过程,减少按键次数,提高输入效率。同时利用Qtopia的图形显示,使输入界面清晰,更适用于嵌入式终端设备。     

α-β和α-β-γ滤波在延时控制起爆算法中的应用

制导引信一体化起爆算法研究的一个重要方面就是通过对最佳起爆延时的估计来确定炸点,而对测量数据进行滤波从而提高炸点的估计精度是其中的一个必要环节。α-β和α-β-γ滤波算法ααα具有计算简单,工程中易于实现的特点。本文针对导引头测距测角模型中基于延时控制的算法,使用c＋＋builder工具进行仿真试验。研究结果表明在基于导引头测距测角模型进行起爆延时的计算中,α-β和α-β-γ滤波是可行的,同时根据仿真讨论了在滤波中影响炸点估计精度的因素及如何合理选取δ因子。     

井筒信息动态处理及展示系统研究

随着油田信息化的深入,油田信息化面临着信息可视化分析、不同行业人员协同工作、信息资源共享等困难和挑战。本文应用虚拟现实技术从基于VR的三维模型构建入手,通过介绍建模的流程以及建模的关键技术——实例技术、LOD技术、纹理映射技术,并构建了各类井筒工具。构建地层模型,通过粒子系统模拟井下措施。利用该系统用户能够完成井筒的自动装配、进行油水井的工程设计以及油水井措施的三维动态展示等功能。该系统能够为用户提供完备的数据库信息查询,能够直观地显示出井筒的各部分组件信息、完井状况和生产措施等情况,有利于工程设计人员展示、汇报和分析总结。     

适应视觉感知的块效应消除算法

针对编码图像出现块效应的现象,提出一种以人类视觉感知驱动的块效应消除算法。传统块效应消除算法经常会导致图像边缘丢失,为了解决这个问题,本文对块效应影响像素应用自适应滤波器和模糊推理技术。仿真结果表明算法可以获得比传统算法更好的效果。     

PSO和K均值混合分类算法在远程教学系统中的应用

现行的多数网络教学系统在学生按需学习和＂因材施教＂上存在局限性,本文用PSO和K均值的混合分类算法对传统的网络教学系统进行改进,根据获取的用户基本信息和兴趣特征进行聚类,充分体现＂以学习者为中心＂个性化教学模式。实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,寻优能力明显提升。     

基于微粒群抽样的关联规则算法

采用了ApASAR算法的设计思想,符合最小范围下界的将会进入后选集进一步判断是否是频繁规则,不断更新,在候选规则集中加入新的规则组合,并将候选集中表现突出的规则组合晋升至大项集中,而将无法进入候选规则集的规则组合淘汰。     

结合软硬数据的连续型多点地质统计渗透率图像模拟方法

渗透率图像的预测模拟对油田的开发具有重要意义。充分利用条件数据可以提高渗透率模拟的精度,因此提出一种基于连续型多点地质统计法和软硬数据的渗透率图像模拟方法。首先,利用过滤器得分操作对渗透率图像降维,所有的过滤器得分形成了一个过滤器得分空间;其次,通过两步划分法将得分空间划分,得到每个非空得分类的特征,形成一个“特征库”;最后,通过自定义的距离函数从“特征库”提取已知模式的特征,以完成对节点的模拟。比较各情况下渗透率模拟图像可以看出,将软硬数据同时作为条件数据的模拟图像由于采用了较为丰富的条件数据信息,因此与真实情况下的渗透率分布在结构特征上最为接近。