基于边缘检测与改进最大类间方差法的火箭序列图像分割算法

针对某基地提出的基于机器视觉的火箭跟踪伺服系统对火箭目标分割提取的要求,提出了带有衰减因子的Prewitt边缘检测算子与改进的最大类间方差法相结合的图像分割方法。根据火箭的形态特征提出了一种带方向非线性滤波去噪法,对分割后所得到的图像做了进一步去噪处理,除去了与火箭形态无关的边缘。仿真实验表明,采用该方法对火箭目标正确分割率为96.5%,并能够实时有效地对火箭序列图像进行有效分割。

非采样Contourlet变换的多尺度积图像融合算法

为了得到优质的融合图像,提出了一种新的基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多尺度积图像融合算法。分别讨论了低频子带与各高频子带系数的选择方案。当选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新改进的拉普拉斯能量和(Sum modified-laplacian,SML),设计了一种基于新改进拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;在选择各高频方向子带系数时,根据多尺度积具有放大信号边缘特征,降低信号噪声的特点,提出了一种基于NSCT方向多尺度积的系数选择方案,从而不仅能恰当地选择出融合图像的NSCT各方向子带系数,有效保留图像的细节特征,而且能抑制噪声对融合算法的影响。实验结果表明,该方法优于基于小波变换和提升静态小波变换的图像融合算法,得到视觉效果更好,客观评价更高的融合图像。

柴油机在小波包分解下的径向基神经网络故障诊断方法

针对柴油机故障诊断问题,提出一种在小波包分解下的径向基神经网络诊断方法。通过小波包分析,将柴油机故障振动信号对称地分解为低频的近似系数和高频的细节系数。针对不同的小波系数,设计径向基神经网络作为故障分类器,并通过试错法确定网络合适的结构。网络的训练过程中采用滑动窗口数据选择策略和随机梯度法更新权值、中心位置和扩展参数。与BP神经网络的对比数值实验结果表明,新提出的方法具有较高的诊断准确率。

应用型高等教育课程体系构建与就业准备的研究——以电子信息工程专业为例

应用型高等教育的根本任务是培养适应社会、服务社会,推动时代前进的高素质人才,在培养的过程中,学校应建立以就业为导向的培养模式。为此本文以电子信息工程专业为例,从应用型高等教育的人才培养模式的目标定位出发,从专业基础、专业方向和实践教学等方面构建以能力培养为目标的课程体系。同时在教育全程的实施过程中,使学生建立科学的就业标准,树立正确的择业观,不断加强知识、能力和心理等方面的就业准备,强化社会交往活动能力,增强自身的职业素养。

电子信息工程专业基础课程体系改革与实践

基于电子信息工程的培养目标,针对目前电子信息工程专业基础课程体系存在的问题,提出了电子信息工程专业基础课程体系改革的内容,通过对专业基础课程体系整合与优化,构建专业基础课程体系平台,目的是为培养"厚基础、宽口径、能力强、素质高"电子信息类创新型人才服务。

二辊轧机轧辊位置自动控制系统的研究

在LG—450二辊轧机上,设计了一套单板机控制的轧辊压下自动控制(DDC—APC)系统。本文对该系统的组成、工作原理、硬件软件构成、抗干扰措施等做了介绍。