多传感器火灾集成监测中复合推理方法研究

在对火灾监测的方法与特点进行分析后,提出了基于模糊推理技术、神经网络技术以及事件推理技术的复合推理方法,并将其应用于火灾多传感器集成监测中.试验表明,复合推理方法比传统的推理方法具有更高的准确性与灵活性.     

快速傅里叶变换的DSP实现及代码优化

介绍了时间抽取基2FFT 算法的基本原理和特点,并详细分析了FFT 算法的DSP实现及程序优化,最后采用MATLAB软件对算法进行了仿真.仿真结果证明,该方法具有精度高、运算速度快等特点.     

基于神经网络技术的电能表示值提取方法研究

分析了电能表示值提取中的图像预处理方法,确定了示值框区域,提取了示值数字的结构特征.利用所建立的标准模板BP神经网络模型,最后获得电能表示值,试验表明方案是可行的.     

变步长比例归一化子带自适应滤波算法研究

针对欠定模型条件下定步长比例归一化子带自适应滤波(PNSAF)算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种变步长VSS-PNSAF算法。该算法将系统干扰噪声和欠定模型噪声对系统性能的影响考虑进滤波器系数更新过程中,利用后验误差对其进行补偿,根据先验误差与后验误差之间的联系,导出了一种适用于比例归一化子带自适应滤波算法的步长调节方法。该算法综合了子带自适应滤波、比例自适应算法及变步长方法的优点。仿真结果表明:与定步长比例归一化子带自适应滤波算法相比,所提算法具有更低的稳态误差和更快的收敛速度。     

基于改进遗传算法的二自由度PID控制注射机液压控制系统

基于二自由度PID控制器的注射机液压控制系统,采用改进遗传算法进行二自由度参数整定。半实物仿真实验表明:改进遗传算法通过优化选择算子和变异算子提高算法搜索速度并保证全局最优性,具有更快的搜索速度和全局最优性,在最优参数的控制下液压系统具有理想的控制效果。     

一种适于高维时间序列的特征提取方法

为了获得更多的信息，越来越多的数据利用多路传感器进行采集，由此产生了大量的超高维时间序列。特征的提取在处理和传输这些数据中起到至关重要的作用。为此，提出一种最优鉴别平面（ODP）技术以消除数据冗余。该平面由两个在Fisher准则基础上建立起来的相互垂直的矢量组成，将模式样本投影到ODP上可得到二维特征矢量。为了衡量特征的有效性，分别用二次判别函数分类器和阈值矢量分类器对特征进行分类测试。同时，以心电信号为例对ODP方法进行测试，结果表明，该方法应用于超高维数据的特征提取是行之有效的。