基于固定和动态时隙相融合的TDMA分配算法

为了提高数据链系统的时隙利用率,提出一种基于固定和动态时隙预约相融合的TDMA分配算法。采用固定时隙分配算法对部分时隙进行分配,用极限学习机对用户业务量进行预测,并根据预测结果确定所需时隙数,这样可以根据不同业务特点动态调整时隙分配策略,以满足用户通信需求;最后使用OPNET仿真软件对算法性能进行测试。实验结果表明,相对其他时隙分配算法,该算法提高了时隙利用率,大幅度减少了平均时延。

HOG和多流形判别分析相融合的人脸识别

为了提高人脸的识别率,提出一种方向梯度直方图和多流形判别分析相融合的人脸识别算法。将一幅图像划分为多个子块图像块,并采用方向梯度直方图算法对每一个小块进行处理;采用多流形判别分析提取特征,并采用最小二乘支持向量机建立分类器对人脸进行分类和识别;在Yale和AR人脸库进行仿真实验。实验结果表明,相对于传统人脸别算法,该算法不仅提高了人脸识别率和识别速度,并且对光照和姿态变化具有较强的鲁棒性。

液晶显示模块OCMJ4×16A及其在智能密码仪中的应用

针对OCMJ4×16A液晶显示模块自带字库的特点,介绍了该模块在一种检测特殊功能材料色比密码的智能仪器中的使用情况。主要从应用的角度出发介绍它的显示原理、与单片机的接口及部分应用程序设计。

改进阈值与尺度间相关的小波红外图像去噪

为了更有效地去除红外图像中的噪声,提出一种基于改进阈值与尺度间相关的小波红外图像去噪方法.一方面利用阈值修正方案和新阈值函数对通常的小波阈值去噪法进行改进;另一方面通过对阈值邻近的小波系数进行小波变换尺度间相关性估计,提高小波系数阈值判断的准确性.实验结果表明,与通常的小波阈值去噪法相比,该算法能更有效地去除红外图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)、边缘保持指数(Edge preserved index,EPI)和更好的视觉效果,具有较好的实用性.

邻域窗能量平均的Contourlet变换自适应阈值去噪算法

针对Contourlet多尺度阈值去噪算法中阈值的选取忽略了方向信息影响的问题,提出一种基于邻域窗能量平均的自适应阈值去噪算法。根据Contourlet系数能量分布特点,将系数划分到三个不同的区域,对三个区域的阈值采用不同的因子进行调整,从而得到更好的去噪效果。实验结果表明,与小波阈值去噪、Contourlet阈值去噪以及Contourlet多尺度阈值去噪相比,该算法在峰值信噪比以及视觉效果上都有明显的提高,且能够有效地保留图像边缘细节信息。

非采样Contourlet变换与局部二值模式相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情变化带来的识别率有限的问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)与局部二值模式(LBP)的人脸特征提取方法。首先对人脸图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度、多方向的子带系数矩阵,然后利用LBP算子从每个子带系数矩阵上抽取局部邻域关系,得到各子带的LBP特征图谱,最后将这些图谱分块统计并级联后作为人脸的识别特征。利用多通道最近邻分类器的分类结果表明,所提方法能有效提高识别率,所提取的特征对光照、表情和姿态等变化具有更好的鲁棒性。

自适应的最大散度差图像阈值分割法

针对最大散度差准则运用到图像分割时存在参数C不确定的问题,借助模糊概念导出参数C的初步计算公式,用二分法的迭代思想自适应地优化参数C,使最大散度差分割法获得的分割阈值相应地优化到最佳。实验证明自适应的最大散度差阈值分割法能使分割后的图像区域更均匀、细节保留得更好。

结合FT与NSCT的自适应阈值去噪算法

为更好地对图像进行稀疏表示,以改善去噪效果,提出一种傅里叶变换与非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的自适应阈值去噪算法。在傅里叶域中对含噪图像去噪,在NSCT域中利用分层噪声估计的贝叶斯阈值算法,结合多尺度多方向的能量阈值修正方案自适应地滤除剩余噪声。实验结果表明,该算法的去噪性能较好。

在线特征选择和遮挡处理的目标跟踪

为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移,导致跟踪失败。为了在目标被严重遮挡的情况下仍能在线选择鉴别性目标特征,选择一个可靠的子区域来推测被遮挡目标的颜色特征,再选择鉴别性特征。实验结果表明该方法在相似物体干扰、被跟踪目标被遮挡等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。

一种与局部模型相结合的自适应肤色检测方法

使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使用高斯模型对图像进行肤色分割,并利用初次检测到的肤色区域像素数据建立局部模型,估计出模型参数。把局部模型与预先训练得到的参数相结合,得到自适应的肤色模型。实验表明,该方法和单独的肤色高斯模型相比,提高了在不同背景和光照下肤色检测正确率。

复杂工程问题想定教学设计

复杂工程问题能力培养是工程教育认证标准中毕业要求的核心内容。在评估各类课程对毕业要求的支撑关系时,复杂工程问题相关指标点的支撑多集中在综合实践环节,导致部分课程对毕业要求指标点支撑较弱。本文设计了一种以复杂工程问题为主线,以培养解决复杂工程问题的能力为核心的分布式教学模式。文章对认证专业调整课程与毕业要求的关系有一定的参考作用。

电源管理复杂工程问题课程群与教学模式设计

本文设计了一种以电源管理复杂工程问题为主线,以培养解决复杂工程问题的能力为核心的关联课程群教学模式。本设计最大的特色是,基于专业领域一个相对完整的复杂工程系统,通过前后衔接的系列课程,按照从分立到联合的机制,系统地培养学生分析和解决复杂工程问题的能力;将教师工程素养与教学科研能力的提升寓于学生解决复杂工程问题能力的培养过程。

基于相关性分析的个性化实验项目自动生成系统

针对开关电源实验项目单一,教学效果不佳等问题,提出了一种基于相关性分析的电源个性化实验项目自动生成方法 .依据电源管理复杂工程问题的特征点,在充分研究电源管理实验套件(PMLK)中每个实验的基础上,挖掘出电源中各因素之间的相互约束关系;使用仿真数据构建了电源管理中各因素之间的相关性系数表;运用贝叶斯网络,依据前期作品可观察数据进行认知诊断,找出知识或能力的弱项;最后,基于相关性系数表使用Java语言开发了一个电力电子电源实验项目自动生成系统,以"负载电流对效率的影响分析及优化设计"为例,结合题目设计电源并实验测试,通过分析实验结果验证了项目的适用性.