基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题,提出了一种基于优化最大类间方差法(OTSU算法)阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先,使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测(HED)模型获取车道线边缘特征,将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式;然后,使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合;最后,根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明,该方法的综合路况预警准确率为95.92%,检测速率可达34 ms/帧。

基于滑动窗口法的遥感图像纹理统计信息提取研究

遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等信息具有一定的纹理特征。纹理是遥感图像的重要特征,是地物空间特征的综合反映。利用滑动窗口法来获取遥感图像的纹理特征参量,将得到的特征矩阵用假彩色进行显示,将得到的图件进行了对比。然后,针对窗口大小对不同纹理特征显示效果的差异展开讨论。结果表明,滑动窗口法在排除波谱信息的干扰、提取纹理特征参量方面效果比较明显。对于纹理多尺度判别的精度来说,采用较大窗口提取的纹理信息参与分类能使总体显示效果较好,但某些纹理的精细程度有所下降,建议在实际应用中,应根据具体情况选择窗口的大小。

基于滑动窗口法的智能开关动作时间动态预测

电气设备投切过程中开关触头间会拉弧,导致触点碳化,也给电网带来一定冲击并影响电气负载的使用寿命。在交流过零点实现电气开关的合闸与分断,是克服传统电气开关存在合闸时对负载的电压冲击,分断时接触器被电弧烧灼的最佳手段,其技术的关键是保证电气开关过零点动作时间的精准性。该文在充分研究交流过零点检测和开关动作规律的基础上,介绍了电气开关交流过零点智能开关技术,提出基于滑动窗口法的开关精密动作时间动态检测算法。实验证明,该方法能可靠保证开关精准过零点合闸和分断,是智能机械开关交流过零点动态检测的理想解决方法。

岩性随钻实时识别方法——滑动窗口法研究

利用随钻工程参数进行实时识别岩性研究,既有助于钻井过程中及时发现油气层,又能为及时的地层异常压力预报提供地质基础;与随钻测井相比,岩性随钻识别实时性更强,而且成本很低。动态滑动窗口法是一种随钻岩性识别方法,它利用有效信息窗口、参考信息窗口、区域信息窗口等途径寻找数据中的隐含信息,用以进行综合判别,且窗口是以自适应、自组织的方式随着钻深向下滑动,实现有效信息窗口的动态变更。该方法克服了传统静态岩性识别方法的局限,真正反映了整口井中地层性质和钻井施工均具有的复杂变化的整体中存在较稳定局部的非线性变化规律,可以有效地随钻实时识别复杂地层剖面的岩性,识别成功率大于80％。

利用滑动窗口法改善测量信号的示值稳定性

直流信号中存在的纹波是影响仪器示值稳定性的主要因素 ,且为系统误差 .为改善测量系统的示值稳定性 ,提出了一种新的采样方法———滑动窗口采样法 .该方法是在输出信号的N - 1个周期内对测量信号进行N次等间隔采样 .在不增加硬件电路的情况下 ,利用采样窗口的滑动性 ,使影响示值稳定性的主要误差环节———采样起始点位置的变化范围等效减小为原来的 1/N ,既可克服传统方法所带来的误差 ,又可放宽采样时间 ,降低对硬件电路的要求 .试验与分析表明有效地减小了滤波电路中纹波对示值稳定性的影响 ,使新研制的测量仪器的示值稳定性得到了明显的改善 .

结合滑动窗口法和MBPE的电磁场重构算法

为了改善传统模基参数估计(model-based parameter estimation,MBPE)计算量大、参数难选择以及复杂环境电磁场重构困难的问题,提出将滑动窗口法与模基参数估计法相结合(model-based parameter estimation with the sliding window,SW-MBPE)算法,通过少量采样数据即可重构二维空间的电磁场分布。将研究区域划分为不同的滑动窗,再通过模基参数估计(model-based parameter estimation,MBPE)算法在各个窗口内重构电磁场,既可大幅度减小计算量,又能灵活适应剧烈变化的电磁场;通过对相邻窗口重复计算区域的平均化处理,使滑动窗边缘得以平滑,以减轻分块效应。分析SW-MBPE算法的主要参数,得出1组适用于空间电磁场重构的模型参数。仿真结果表明,在均匀采样11%的情况下,SW-MBPE算法重构的FSIM值可达到0.8,可取得较好的重构效果。

模幂滑动窗口法分析及加法链在预计算中的应用

滑动窗口法是计算大数模幂问题应用最广泛的方法之一,然而针对此方法复杂度的精确理论分析却十分稀少。在计算效率方面,当窗口选择过大时,预计算量呈指数型增长。针对这2个问题,利用马尔可夫状态转移矩阵对滑动窗口法进行效率分析,给出大数模幂计算在二进制编码下滑动窗口法的精确复杂度表示,其理论值与实际值在各情况下误差绝对值不超过0.1次模乘。同时提出一种利用加法链进行预计算的思想,给出一种计算机执行简单可行的求加法序列的算法,用于求解由多个给定值构成的加法链。实验结果证明,该算法能够提高窗口选择过大时的计算效率,并可用于同一信息的多方发送等。

基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。

基于滑动窗口与多帧平均的车道检测算法

为满足自动驾驶领域对车道线检测准确性和实时性的要求,提出一种基于滑动窗口与多帧平均的车道线检测算法。在鸟瞰图上进行颜色分割,再根据像素分布直方图和上帧信息,动态选择滑动窗口方法提取车道线像素点,并使用最小二乘法进行二次多项式曲线拟合。利用视频图像的多帧平均化,增强算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能很好地应对光线明暗变化,车道线污损、遮挡等多种复杂道路环境,具有良好的准确性和鲁棒性。

基于滑动窗口导纳技术反演西太平洋中部岩石圈的有效弹性厚度

西太平洋中部地区是西太平洋板块边缘沟-弧-盆体系构造演化的关键区域,其地质特征与构造演化一直是地学家关注的焦点问题之一。开展岩石圈有效弹性厚度的研究对于认识该区域的形成演化具有重要的科学意义。本文采用滑动窗口导纳技术,并在挠曲模型中考虑了表面荷载和内部荷载同时存在的情况,计算得到该区域的岩石圈有效弹性厚度(Te)。计算结果显示,研究区的Te值整体上为0~50 km,其变化基本上与构造单元相吻合,且与主要的构造边界密切相关。除海底火山具有相对较小的Te值(15~20 km)外,太平洋板块整体上具有较强的岩石圈强度(25~30 km)。马里亚纳海沟和菲律宾海沟的岩石圈强度从外隆起到海沟方向表现为明显的减弱,表明岩石圈由外隆起向海沟发生了弱化。帕里西维拉海盆西部相较于东部具有较弱的岩石圈强度,这可能与海盆的非对称扩张有关。卡罗琳板块的岩石圈整体上表现为相对均一的低Te值特征(<15 km)。欧里皮克海隆、卡罗琳海岭和索罗尔海槽的Te值为3 km,这可能是强烈的火山作用所导致的结果。

低压电力线OFDM载波通信系统符号定时同步方法

正交频分复用(OFDM)技术用于低压电力线载波通信可以有效克服电力线弥散信道的多径、频率选择性衰落特性的影响。但OFDM系统对同步误差的影响相当敏感,准确的符号定时和频偏估计是实现OFDM系统的关键。文中采用改进的延迟相关符号定时同步方法实现了低压电力线OFDM载波通信系统的准确符号同步。对比分析了双滑动窗功率比值法、延迟相关算法、改进的延迟相关算法应用于实际低压电力线弥散通信环境中的效果,结果表明采用改进的延迟相关算法更稳定可靠,精度更高。实际低压电力线信道实验网络测试表明,改进的延迟相关算法可以更准确有效地进行OFDM系统符号定时,且符号定时同步不受频偏影响,具有很强的鲁棒性。

风力机主轴承故障监测方法

根据风力机主轴承发生故障时引起其温度异常波动的特点,提出一种基于温度模型的故障监测方法。首先,分别建立正常运行状态下主轴承温度的多元线性回归预测模型、灰色预测模型、支持向量机回归预测模型及其组合预测模型;其次,在最佳预测模型基础上引入滑动窗口方法,研究主轴承温度预测残差统计特性;最后,通过对比温度残差均值或标准差的置信区间与设定临界值判断主轴承是否发生故障。研究结果表明,主轴承温度组合预测模型预测效果最佳,其判定系数分别较多元线性回归模型、灰色预测模型及支持向量机回归模型提高0.049 3,0.002 7和0.000 2,通过滑动窗口方法所求解的温度预测残差统计特性可及时反映出主轴承运行状态,这对风力机主轴承故障状态的高效监测及制定科学健康的维护策略提供依据。

数控代码中的特征数据识别与处理技术研究及实现

针对现有插补文献均缺乏对G01数控小线段识别处理细节的问题,提出了一种识别特征的滑动窗口法及相应的算法,将数控代码识别成直线、圆弧和自由曲线。给出了基于型值点的3次、5次NURBS分段光滑插值衔接所需的一、二阶导矢计算方法,使得各个特征之间能够达到GC1和GC2连续。运用5次NURBS插值曲线对自由曲线进行建模较3次NURBS插值曲线具有更好的连续性。对“S”样件的仿真实验与加工均验证了算法的可行性。对CNC插补计算和提高加工质量有参考价值。

序列分段算法在磁阻效应数据处理中的应用

对磁阻效应作用原理和磁阻元件的应用进行了介绍,并利用序列分段算法对磁阻效应实验数据分析处理的方法进行了设计和验证。

序列分段算法在普朗克常量测定中的应用

分析了光电效应测试普朗克常量传统处理方法的局限,提出了应用序列分段算法确定普朗克常量的一种新方法,并利用该方法对实验数据进行了处理,结果显示该方法较传统方法具有更高的精确度.

基于多元状态估计及模糊综合评价分析的汽轮机故障预警

汽轮机的故障模式、故障特征具有多样性。当前的故障预警方法大多针对单一故障模式,无法用于全面评估汽轮机整体的健康状态。为此,将模糊综合评价与多元状态估计结合,构建了更加全面的汽轮机故障预警模型。首先,基于汽轮机的典型故障模式构建故障特征集;然后,通过多元状态估计算法获得估计向量,并用滑动窗口法对结果进行平滑处理,计算得到汽轮机各个故障模式的实时偏离度;最后,基于模糊综合评价综合分析多种故障的偏离程度以确定汽轮机整体的健康状态。使用某电厂汽轮机的故障数据进行模拟仿真验证,结果表明利用该方法能够提前捕捉到汽轮机的异常状态、实现故障的预警。

基于分层处理的短码直扩信号盲解扩算法

针对实际截获的短码直扩(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号信噪比存在波动、以及在低信噪比下伪噪声(Pseudo Random,PN)码盲估计困难的问题,提出了分层解调与解扩的处理方法。该算法将信噪比存在较大起伏的信号分为两层进行处理,首先从筛选出的高信噪比信号中估计扩频周期、短码序列起始位两个参数,然后利用估计出的参数,通过滑动窗口法实现全部信号的盲解扩。算法直接对调制过的BPSK信号进行处理,不需要数字相干信号、不需要估计PN码序列。仿真实验表明,用于参数估计的部分信号信噪比为0dB时,可以实现信噪比大于等于-12dB的信号的准确解扩。

正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,改进算法更具优势。仿真结果显示,改进算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。

基于过程系统测量数据的稳态检测与数据处理方法

针对工业生产过程采集的测量数据,提出了基于过程系统测量数据的稳态检测与数据处理方法。该方法首先采用滑动窗口法对工业生产过程采集测量数据进行稳态检测,然后把稳态检测后的各稳态区间数据进行处理,数据处理过程中可减小随机误差、剔除显著误差,从而得到较准确的测量值,以供后期使用。该方法实现简单,可以有效地提取过程系统测量数据中的可靠信息。

大数快速模幂算法的研究

大数模幂在现代密码学领域有着广泛的应用,它是RSA.ELGamal等公钥密码的基本运算。对目前具有典型代表的各种大数模幂算法进行分析,从基本设计原理和实现角度对这些模幂算法进行分类,归纳并给出了各类算法的实现方法、优缺点和研究现状。