异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法

针对异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于概率假设密度粒子滤波的跟踪算法.该算法首先将一个融合周期内所有采样点在融合中心的坐标系中和时钟下进行统一映射,然后按照实际测量值到来的时间先后顺序,根据融合周期内相邻两个时刻之间状态的动态关系,建立相应采样时刻间的状态方程和量测方程,最后根据当前时刻测量对应的传感器的个数选择不同的滤波算法,对顺序到来的观测值依次进行状态估计和更新,从而得到目标数目和相应的状态估计值.仿真实验表明,所提的算法能较好地解决异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题,具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性.     

基于邻域自适应LLTSA维数约简的故障诊断方法研究

针对线性局部切空间排列(LLTSA)在进行故障特征降维时邻域大小难以确定的问题,提出了基于邻域自适应线性局部切空间排列(NA-LLTSA)维数约简的故障诊断方法。即首先从机械振动信号中全面提取出高维的混合故障特征集;其次采用基于Parzen窗概率密度的邻域自适应线性局部切空间排列进行维数约简,获得低维特征;最后通过支持向量机(SVM)来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断。NA-LLTSA维数约简增强了故障特征的辨识能力,而SVM优异的模式识别能力能够进一步提高故障诊断精度。滚动轴承的故障诊断实例验证了所提故障诊断方法的有效性。     

基于CPLD的函数信号发生器设计

针对传统信号源精度低的特点,提出一种新的函数信号发生器设计方案.这里介绍的函数信号发生器由CPLD、单片机控制模块、键盘、LED显示、D/A转换模块组成.采用直接数字频率合成(DDFS)技术,用单片机控制CPLD的方法产生正弦波、方波、三角波和占空比可调的矩形波.该系统具有频率范围宽,步进小,幅度和频率的精度高等特点.     

基于改进蜂群算法优化支持向量机的故障诊断

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断性能受参数选择影响较大的问题,提出了基于改进蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,IABC)优化SVM的故障诊断方法。为提高ABC算法的寻优能力,引入Levy飞行策略,对原始蜂群算法进行了改进。利用改进的ABC算法进行SVM参数的优化,可以有效地提高SVM的分类性能。滚动轴承不同类型、不同程度故障诊断的实例表明,与ABC、GA和PSO等方法相比,IABC算法能够获得更优的参数组合,提高了SVM的故障诊断准确率,可有效应用于故障诊断。     

基于分形理论的三维地形生成算法研究与实现

研究和分析基于分形理论的三维立体地形建模算法的数学原理,实现步骤,优点和存在的不足。重点讨论四边形细分法的基本原理以及在三维地形建模中的应用,并通过OpenGL语言对其进行可视化仿真。实验结果表明,算法有效、可行,完全可应用于大型地理信息系统和可视化系统中。