气固流化床压力脉动信号的Hiibert-Huang谱分析

首次将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于气固流化床压力脉动信号的分析，提取并研究了压力脉动信号中隐含的表征复杂的粒子运动与气泡运动相互调制的非线性特征，以及压力脉动信号高、低阶内禀模态函数(IMF)之间的能量转换与流化床的流化状态相对应的新信息，在此基础上提出了采用压力脉动IMF分量的能量转移现象进行颗粒结块故障判别的新方法．结果表明，应用Hilbert-Huang谱对压力脉动信号分析的新方法能比现有的分析方法提供更多的有用信息，有助于更深入地揭示床内非线性流体动力学特征．     

光纤光栅用于混凝土结构应变模态检测的研究

光纤Bragg光栅传感技术是一种先进的技术，具有传统技术无可比拟的优势。损伤检测研究是一个跨学科的前沿研究领域，传感技术的发展必将推动混凝土结构损伤检测新技术的研究与应用。本文介绍了光纤Bragg光栅传感技术原理，阐述了基于光纤Bragg光栅传感技术和应变模态理论的损伤自诊断的基本原理，并进行了相关的混凝土结构的可行性实验研究。结果表明光纤Bragg光栅传感器抗干扰能力强，具有高灵敏度和长期稳定性，其作为应变测量的工具用于应变模态，进行混凝土结构损伤识别是可行的。     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

基于Robert算子的车牌图像边缘检测

车牌识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本文对车牌识别系统的三个模块中的图像定位进行分析。把采集到的图像进行灰度图转化,用Robert算子对车牌图像进行边缘检测,利用MATLAB实现车牌检测算法。     

基于NoSQL数据库的大数据存储技术的研究与应用

实际工程中采集和处理的数据量特别大,这对传统数据库技术提出巨大挑战。针对传统关系型数据库存储速度慢、对硬件要求高的缺点,提出一种以NoSQL数据库为基础的大数据处理方法,打破了传统数据库的关系模型,数据以一种自由的方式存储,而不依赖固定的表结构。该方法主要是将经验模态分解并与NoSQL数据库技术相结合,应用于大型结构件的变形监测中,构建出一个基于NoSQL数据库系统的大型结构件变形监测系统。仿真结果表明,该方法可以实现大型结构件变形监测数据的实时处理,在计算收敛性、算法稳定性和处理速度上都优于传统数据库技术。     

两种基于个体偏好集结的多属性群决策共识方法

针对多属性群决策中的共识问题, 提出两种使群体达成共识的方法. 假设群体决策的结果以从个体偏好通过集结得到的群体偏好为基础, 在使用算术加权集结算子和几何加权集结算子的条件下, 分别设计相应的共识达成算法, 并对算法的收敛性进行分析. 与已有方法相比, 所提出算法能够体现决策个体的差异和决策个体对群体的影响. 通过某市政图书馆空调系统安装方案的选择表明了所提出方法的合理性和可行性.

     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

基于OpenCv的车道标识线检测识别算法的研究

由于路面结构、光照变化、阴影等因素的影响,传统的道路标识线的识别算法常常会出现道路标识线识别不准确的现象。针对这种情况,提出基于Open Cv的车道标识线检测识别算法。算法首先先对原始图像进行平滑处理和中值滤波处理,去除周围环境的影响,再使用canny算子进行边缘检测,得到车道标识线基本轮廓,最后再进行图像的二值化分割和Hough变换得到车道标识线参数。实验结果表明,该方法通过一系列的变换和处理后,能够消除路面结构、光照变化、阴影等的影响,清晰准确地识别出道路标识线,具有很好的准确性、鲁棒性和可靠性。     

HHT算法在压电陶瓷驱动器的微纳米位移传感器中的应用

针对信号虽然经过了模拟滤波,采集到的信号经过数据采集系统后不可避免的含有随机噪声,噪声限制了传感器的分辨率和系统的动态范围。提出利用HHT算法的经验模态分解对用于压电陶瓷的微纳米传感器采集到的数字信号进行数字滤波,将采集到的微弱信号进行进一步处理,以提高微纳米传感器在稳态输出时信号的信噪比从而提高传感器的性能。采用两种方法进行处理。其中一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的最高频噪声,另一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的前两阶噪声。最后对比实验结果证实了此算法的有效性,它能够改善传感器的线性度。     

基于边界信息的结构光编解码方法

针对传统结构光编解码算法在处理有遮挡、阴影的光栅条纹时会导致错误的解码,且得到的不同编码值条纹会出现重叠现象的问题,通过采用改进的Canny算子提取黑白条纹之间的边界,提出一种基于边界信息的结构光精确编解码算法.根据结构光条纹图像的特点对Canny算子进行改进,使其适用于条纹边界精确提取.在结构光编解码方法中,首先建立描述结构光图像序列条纹边界的编解码二叉树,然后设计边界定位和解码算法来求解未知边界的编码值,再构造边界匹配算法来消除不同编码值条纹部分重叠的问题,最后实现对由于遮挡、阴影引起的断开边界的解码.实验结果表明,该算法对条纹进行解码的精度更高、误判率更低,并且对形状复杂的物体的条纹图像具有较好的抗干扰性.