基于三坐标测量仪的Stewart平台标定技术

针对空间对接半物理仿真系统中Stewart平台的运动精度问题,提出一种基于三坐标测量仪的低成本标定方法.利用通用的三坐标测量仪获取运动平台的位姿信息,构造一个统一度量的残差方程,辨识出运动平台的几何参数并进行误差补偿.此方法的特点是能够保证所有几何参数的可辨识性,不再需要设计和加工专门用于标定的各种辅助机构和冗余传感器,具有较强的通用性和可操作性.本文阐述了该标定方法的标定过程,对残差方程的构造方式进行了讨论,仿真表明标定后平台的运动精度能够达到测量噪声的量级.最后将此方法用于某实际运动平台的标定,经过误差补偿后其精度提高了5倍以上.     

TES-71 泥沙监测系统在高州水文站的率定分析

河流悬移质泥沙含沙量是重要的水文参数,含沙量的实时监测是水文监测的薄弱环节。为提升水文测报的智能化、自动化水平,茂名水文分局引进TES-71泥沙监测仪。实测数据分析发现含沙量0.167kg/m3为关系曲线的分界点。对数据进行分段率定,高含沙量时泥沙监测仪显示值与实测含沙量具有良好的相关关系,随机不确定度为17.4%,系统误差为-1.2%,满足二类精度水文站单一线法的定线精度,TES-71泥沙监测仪适用于高州水文站泥沙的高沙监测。低含沙量时段的输沙量占年输沙量的比重平均值为22.3%;虽然未满足规范要求但关系较为清晰,通过低含沙量时段关系线反推输沙量,数据平均相对误差为±5%以内;总体误差较小,有继续比测的价值。     

基于双重随机样本的统计学习理论的理论基础

介绍双重随机理论的基本内容。提出双重随机经验风险泛函,双重随机期望风险泛函,双重随机经验风险最小化原则等概念。最后证明基于双重随机样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界。为系统建立基于不确定样本的统计学习理论并构建相应的支持向量机奠定了理论基础。     

分形压缩感知高维信号重构方法

压缩感知理论改变了香农采样定理的信号处理思路,具有十分重要的科研应用价值。压缩感知框架下信号重构是获取数字终端产品的关键性环节,典型的重构方法是以基追踪(BP)算法为代表,核心是解决L₁范数最小化问题,但是BP算法在高维的信号重构中表现不佳。因此,本文提出一种基于分形维度的压缩感知高维信号重构方法,采用分形中的Minkowski维度代替L₁范数作为重构问题的目标函数。实验的可视化结果和信噪比均表明,分形压缩感知信号重构方法既保持了BP算法的优点又改善了其维度的广延性。     

车辆检测中的自适应背景更新算法研究

针对采用传统背景差法检测运动车辆时很难实现背景自动更新的问题,采用了快速自适应背景生成算法,并考虑到背景有缓变和突变两种情况,引入最小均方误差（MMSE）估计理论进行判断,针对不同的情况采取相应的算法实现背景更新。实验数据表明：采用该方法较以往准确性大大提高,同时达到了自适应背景更新的目的,并且算法实现简单,实时性较高。     

基于多尺度图谱和局部谱的目标提取算法

针对多尺度图谱算法不能有效提取含有较多纹理或包含差异较大区域的目标物体, 提出了一种结合图像平滑、多尺度图谱和局部谱的目标提取方法。首先对图像进行l0梯度最小化平滑处理, 锐化边缘的同时消除图像的部分纹理信息; 其次通过多尺度图谱方法对图像进行分割, 该算法结合了归一化割算法的高精确度和多尺度算法的高效率性; 最后结合局部谱理论, 将人工选取的种子区域作为约束条件, 进行有偏割向量估计, 通过最大类间方差法将该向量分割成目标和背景。实验表明, 该方法弥补了多尺度图谱算法的不足, 并能产生很好的目标提取效果。     

基于CORBA分布式对象监测系统的研究与实现

面向对象的分布式应用系统一方面提升了系统的可扩展性和可成长性,同时又带来了系统管理和维护的复杂化。介绍了一种基于CORBA的分布式服务对象监测系统,并详细讨论了相关概念、原理和实现的关键技术。     

回归测试中测试用例集缩减问题的研究

测试用例集缩减(Test Suite Minimization,TSM)问题作为回归测试的研究热点和难点,在满足对指定测试需求的覆盖前提下,通过识别并移除冗余测试用例来降低回归测试成本。对国内外已有的TSM研究成果进行综述。首先分别从源代码和模型两个角度出发,总结已有的TSM方法:从源代码角度出发,重点分析与总结传统TSM方法和考虑缺陷检测能力的TSM方法;从模型角度出发,重点分析与总结基于扩展有限状态自动机的TSM方法。然后对实证研究中采用的评测程序、评测指标和实证结论进行总结。随后总结了TSM方法在特定测试领域的应用,包括GUI应用测试、Web应用测试和缺陷定位等。最后展望了未来的可能发展趋势。     

Sugeno测度空间基于复样本的统计学习理论

引入复g_λ随机变量、准范数的定义,给出了复g_λ随机变量的期望和方差的概念及若干性质;证明了基于复g_λ随机变量的马尔可夫不等式、契比雪夫不等式和辛钦大数定律;提出了Sugeno测度空间中复经验风险泛函、复期望风险泛函以及复经验风险最小化原则严格一致性等定义;证明并构建了基于复g_λ随机样本的统计学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界,为系统建立基于复g_λ随机样本的统计学习理论奠定了理论基础。     

超精密车床主轴回转精度动态测试仿真

该文提出了用两点误差分离法动态测试超精度密车床上轴回转误差运动和基准轴圆度误差的方法，建立了数学模型瘩进行了仿真，伪真表明回转误差运动中的偶次分量不会影响测试精度，而奇次分量会影响，但测试原理误差主要来自三次分量，而三次分量的影响很小，所以该测试方法切实可行。