电视同步广播模拟试验

采用智能同步广播激励系统的模拟试验表明,实行电视同步广播可使同频保护率由45dB降至27dB。     

具有多重焦点的波带透镜的设计

本文提出了一种新型的具有多重焦点的波带透镜的概念及其设计方法。可提供某些特定的光场分布,而且具有性能稳定、微型化和可实际制作等特点。     

二元神经网络模型中的Monte Carlo学习算法

基于作者以前提出的一种单通道双极光学神经网络结构,利用自适应阈值,本文提出了一个新的Monte Carlo学习算法的判据。这个判据可以使Monte Carlo学习算法进一步改善神经网络的性能。     

边界的快速跟踪算法和硬件实现

本文研究了一种快速跟踪二值图边界的方法，该方法采用２×２的跟踪窗口，能将连通区的所有边界（包括连通区内部空洞的边界）全提取出来，以图像方式和链码方式输出。为提高速度，在软件模拟成功后，我们更以硬件加以实现。用若干图像进行处理的结果表明，对于多数大小为５１２×５１２的复杂景物图像，由硬件提取一幅图中边界的时间在４０ｍｓ以内，符合电视帧速率的实时图像处理要求     

一种改进的二进制自适应算术编码数据转换方法

本文提出了一种用于二进制自适应算术编码的数据转换方法，并通过实验和理论分析，与直接数据转换法、适于灰度图像的数据转换法进行了比较，证明改进的转换方法效率更高     

Viscosity Model for CO-Noble Gas Mixtures at Atmospheric Conditions

We have presented an empirical model for predicting the viscosity of binary mixtures of gases, based on our previous correlation for natural gas mixtures (Miadonye and Clyburn, 2003). New parameters were derived for binary mixtures of carbon monoxide-noble gases and for carbon monoxide-nitrogen gases, for temperatures from 0-1000°C. The model was validated with the Chapman-Enskog equation for gas mixtures, with and without length scaling factor. For five equimolar and eight non-equimolar mixtures of gases at temperatures from 0-1000°C, the model gave an excellent viscosity prediction with an overall average absolute deviation of 0.45%. The model is simple to incorporate in design and simulation packages, and more accurate than any correlation currently used for estimating the viscosities of gas mixtures.     

刑侦日盲紫外折衍混合变焦光学系统设计

为了满足刑侦过程中紫外光学系统远距离搜索、近距离拍照的需求,采用二元衍射元件和非球面元件,设计了一种日盲紫外机械补偿变焦光学系统,其中焦距为40mm~80mm,F数为4,工作波段为0.24μm~ 0.28μm。选用S8844-0909型2.54cm紫外CCD,像元尺寸为24μm×24μm,对应视场角为6°~12°。系统由7块透镜组成,结构简单、体积小巧。结果表明,在整个变焦范围内,后截距10mm处,截止空间频率21cycles/mm时,各视场的光学调制传递函数均在0.7以上,接近衍射受限曲线,畸变小于5%,像质优良,像面稳定。该设计能满足光学系统的总体设计要求。     

基于掩膜预处理的稀疏表示和压缩感知图像重建

近年来兴起的压缩感知（compressive sensing, or compressed sampling,CS）理论对信号稀疏性的要求,使信号的稀疏表示得到了前所未有的关注。考虑到现实信号往往是非稀疏性的,而压缩感知理论要求被测信号必须满足稀疏性或在某个规范正交基下满足稀疏性,因此信号的稀疏性表示变得十分重要。主要研究探索了二值掩膜预处理的稀疏表示方法。结合二值掩膜的算法去除人眼不敏感的DCT系数,在不影响图像主观质量的前提下提高测量系数的稀疏度。实验表明提出的预处理方法减少了CS的重建时间,并且提高了图像的重建质量。     

Information Regularized Sensor Fusion: Application to Localization With Distributed Motion Sensors

We propose the information regularization principle for fusing information from sets of identical sensors observing a target phenomenon. The principle basically proposes an importance-weighting scheme for each sensor measurement based on the mutual information based pairwise statistical similarity matrix between sensors. The principle is applied to maximum likelihood estimation and particle filter based state estimation. A demonstration of the proposed regularization scheme in centralized data fusion of dense motion detector networks for target tracking is provided. Simulations confirm that the introduction of information regularization significantly improves localization accuracy of both maximum likelihood and particle filter approaches compared to their baseline implementations. Outlier detection and sensor failure detection capabilities, as well as possible extensions of the principle to decentralized sensor fusion with communication constraints are briefly discussed.

形态学边缘检测的新算法及其应用

提出了一种基于数学形态学的边缘检测的所算法，该算法具有简便和灵活可编程控制等优点，比原来主算法更国完善，在实际应用中有着很好的前景，并给出了实验结果。