基于Socket通信的Labwindows/CVI在无线电频谱监测中的应用

采用Labwindows虚拟仪器技术,对无线电信号进行频谱变换并实时显示频谱监测结果.在客户端与网络板卡之间建立Socket通信,对板卡及信号接收机进行快速、准确的配置及信号数据的接收,为信号采集及实时处理提供一个畅通的传递渠道,进而将采集的无线电信号在Labwindows中做FFT变换并进行频谱显示.实验结果表明程序运行稳定,频谱变换效率高,可为无线电频谱监测提供一种切实可行的设计方案.     

列车视频监控中视频遮挡报警算法的研究与应用

针对列车视频监控中监控背景易被遮挡的现象,在单高斯背景模型的基础上,提出了一种结合背景减除法和最佳分割阈值迭代思想的图像遮挡提取算法,该算法可以解决列车视频监控中的背景模型更新不及时以及阴影消除的问题。测试结果表明,本文算法可以有效地对列车视频监控场景中遮挡视频的物体进行分析提取,并发出报警提示,为列车监控系统提供数据分析。     

激光照射光斑检测方法

在激光照射性能监测系统的外场试验中,大气湍流等环境因素降低了光斑检测的准确性;同时传统的光斑检测方法在处理高分辨率CCD图像时速度较慢,难以满足实时处理的要求。为解决以上问题,提出一种激光照射光斑检测方法。首先采用自适应阈值法和投影法相结合的方法,将图像分割出一个或多个待检测区域;再根据靶板与成像系统的空间关系,预测当前光斑形态,并制作检测模型,对待检测区域进行相似度检测确定最优目标区域;最后对最优目标区域采用连通域分析提取光斑。实验结果表明：对于分辨率为1392×1040的图像,不仅能准确检测出光斑,还提高了检测速度,实现准确、稳定、快速的检测光斑,为激光照射器性能的评估提供可靠、有效的依据。     

新型玉米精密播种机排种监视器设计

针对目前市场上排种监视器计数不准、抗干扰能力差等缺点,采用微计算机智能控制与光电检测技术相结合的方法,设计一种新型玉米精密播种机排种监视器。该监视器在固定时间间隔内,根据光电传感器实时监测的玉米落籽情况,统计漏播指数、重播指数及合格指数等重要参数,并且具有面积自动统计、掉电计数及漏播报警等功能。经实际使用结果证明,该监视器结构合理,性能稳定可靠,对农业生产具有巨大的生产意义和经济效益。     

六自由度摇摆台检测方案设计

针对六自由度摇摆台的定位精度检测问题,设计了一套基于激光跟踪法的检测系统,实现六自由度摇摆台静态线位移与角位移指标的检测。根据六自由度摇摆台的运动姿态及高精度、大范围的运动特性,提出了一种基于激光跟踪法、包含绝对测距法的总体检测方案,并根据检测方案与检测原理运用激光跟踪仪作为检测仪器。然后对检测系统进行误差分析,得出了检测系统误差的最大值为10.27μm。最后对六自由度摇摆台技术指标进行检测,实验结果验证了检测系统的可行性。     

基于边分类的SVM模型在社区发现中的研究

社区发现是复杂网络研究的重要内容,也是分析网络结构的重要途径。分析了社区发现研究中存在的问题,提出了一种基于边分类的SVM模型。通过边顶点相似度和边介数来表示边的特征,从而构造分类函数。利用LFR生成社区结构已知的人工网络,通过人工网络数据训练基于边分类的SVM模型,对分类函数的参数进行估计,利用训练模型对真实网络进行社区分类并通过标准化互信息(NMI)和整体准确度来评价分类效果。实验得到了较高的整体准确度和NMI值。实验表明基于边分类的SVM训练模型对真实网络数据的社区划分有较高的准确度,表明该方法是可行的。     

临床常见六种脉象信号特征研究

提出以时域特征和模态能量商特征相结合进行脉象信号识别的方法。首先根据脉象信号的波形特征,计算脉象信号的h1,h3,h4,h3/h1,h4/h1,t1,t,k时域特征参数;然后对脉象信号进行EMD分解,计算6种脉象信号的模态能量商。通过临床200例脉象信号的采集和分析计算,获得临床上常见脉象信号的典型时域特征,确定弦脉的模态能量商R1,滑脉、沉脉、细脉、缓脉、平脉的R值依次降低,且R1。实验结果表明:时域特征和模态能量商特征相结合的方法可实现临床常见脉象信号的识别。     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

基于视觉及多特征的前方车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、噪声等环境因素影响大,漏检和误检率高,难以同时满足鲁棒性及实时性的问题,提出了一种完整的前方车辆检测算法.该算法在改进的Hough变换提取车道线的基础上,首先对图像进行自适应二值化处理,通过腐蚀、膨胀法滤除干扰点;使用简洁有效的方法进行阴影线的合并及ROI区域的提取;算法利用目标区域内的信息熵、车尾对称性特征对感兴趣区域(region of interest,ROI)进行筛选和判别,降低了算法的漏检和误检率;使用改进的Robinson方向检测算子提取车辆边界,取得了较好的效果.结果表明:在处理分辨率为640×480的视频时,检测正确率89%,运算速度平均为17.6帧/s.     

采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法

针对程序在同一操作系统的不同环境下运行产生的IRP(I/O request packets)序列不完全相同,对检测结果有一定影响的问题,提出了采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法.单独提取每一个操作路径的IRP请求序列,应用朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机、C4.5决策树及改进的人工免疫算法(IAIS)进行检测,并比较了各种算法在不同特征选择方法下的检测效果.实验结果表明,本文所提出的采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法是有效可行的,在所有方法中,采用Fisher Score进行特征选择的朴素贝叶斯方法得到了最高的检测率99.2%,优于基于IRP序列的恶意进程检测方法.