高速电视图象数据实时压缩技术的研究

本文讨论以高速电视图象为对象的数据压缩技术，论过采用流水线法对图象数据实施变形游程长度编码，满足高速电视图象数据压缩实时、高速、无损的要求．并进行了实验验证．

CCD电视系统实时位置测量的误差分析

本文就CCD电视摄像机对运动物体目标瞬时位置测量精度的几个问题进行讨论。文章首先分析了由于CCD成象器件结构特征和电子热噪音对目标位置测量精度的影响,给出位置测量误差与电视测量系统量化等级的关系,提出在保证一定测量精度下量化等级的选择原则。文章还分析了用普通电视摄象机组成的电视经纬仪测量运动目标位置的局限性,提出为获得较高的测量精度,选用高帧频电视摄象机的必要性。

FPGA动态可重构技术原理及实现方法分析

FPGA动态重构技术主要是指对于特定结构的FPGA芯片 ,在一定的控制逻辑的驱动下 ,对芯片的全部或部分逻辑资源实现在系统的高速的功能变换 ,从而实现硬件的时分复用 ,,节省逻辑资源。本文以SRAMFPGA的可重配置特性为基础 ,结合几种新型的动态重构FPGA芯片结构 ,分析了FPGA动态重构技术的原理 ,讨论了其实现方法。

基于乘性规则的支持向量域分类器

该文提出了一种基于支持向量域描述 (SVDD)的学习分类器 .在两类样本分类中 ,该算法在训练时通过对1类样本的描述求取包含 1类样本的球形边界 ,然后通过该边界对两类样本数据进行分类 ,并且在求取边界的优化问题中 ,采用乘性规则来直接求取Lagrange乘子 ,而不是用传统的二次优化方法 .该文所获得的学习算法和支持向量机 (SVM)与序列最小优化 (SMO)算法相比 ,不仅降低了样本的采集代价 ,而且在优化速度上有了很大提高 .通过CBCL人脸库的仿真实验 ,将该算法和SVM、SOM算法的实验结果进行对比 ,说明了该学习算法的有效性 .

基于最小二乘支持向量机的非线性系统建模

探讨了利用支持向量机进行非线性系统建模的方法。首先,利用相空间重构,将非线性时间数据序列映射到高维空间,以便把时间序列中蕴藏的信息充分显露出来。其次,基于最小二乘支持向量机(RLS-SVM)对系统进行建模,仿真结果表明,支持向量机具有良好的非线性建模能力和泛化能力,原始时间数据序列和重建时间数据序列相似,说明提出的算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模。

典型测控系统自动化运行的设计与实现

介绍了典型测控系统全新的自动化运行设计。该系统是为卫星长期管理任务配置的新一代测控设备,采用轨道根数和网管计划驱动模式,适应对任务中心和网管中心全透明的数据传输和远程监控,卫星长期管理期间实现有人值守、无人操作,设备自动化程度比以往测控设备大幅提高,其自动化运行设计将成为新一代测控系统的技术典范。

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法 .先对音频信号进行小波分解 ,将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中 ,同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系 ,然后在接收端用训练好的神经网络提取水印 .实验结果表明 ,嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真 ;经过噪声干扰、低通滤波、有损压缩、重新采样等信号处理后 ,相关函数检测具有显著的二值分布特征 ,且相关系数均达到 0 72以上 .与其他方法相比 ,该算法在提取水印时无需原始音频信号 。

基于支持向量机的多类数字调制方式自动识别算法

为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法.该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力.仿真结果表明,在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比大于等于10dB时,识别正确率大于90%.

时频分析在旋转机械状态监测及故障诊断中的应用

本文简要介绍了时频分析方法的发展及其在旋转机械状态监测、故障诊断领域中的应用。并以一个实际监测系统为例，对其检测信号应用时频分析的方法进行了数据处理，对用传统傅立叶变换处理的结果与采用时频分析方法处理的结果进行了对比分析．

基于混沌吸引子的快衰落信道预测算法

提出了一种新的快衰落信道非线性预测算法.该算法基于多径快衰落信道具有混沌行为,利用坐标延迟理论,重建快衰落信道系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中进行预测,实现了快衰落信道的非线性预测.该算法对原始数据可进行更平滑的处理,在噪声环境下预测的时间范围更长.对时间跨度为63.829m s的衰落系数进行了预测,仿真结果表明,在信噪比为12 dB时,预测结果优于AR算法.

机器视觉系统的设计

介绍了机器视觉系统的概念,提出了机器视觉系统的典型组成,在进行用户需求分析的基础上,详细讨论了如何利用光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡以及图像处理软件等主要部件来设计开发一个焊缝机器视觉应用系统的关键技术.最后给出了一个焊缝检测应用实例.

离心压缩机防喘振保护系统的研制

介绍了采用YS - 1 70可编程调节器等组成的离心压缩机防喘振自动保护系统。该系统通过软硬件设计配套 ,实现压缩机的防喘振自动控制、声光报警及流量调节等功能 ,并使压缩工作在最佳工况。

基于平稳小波和相空间重构的激光混沌预测

提出了一种激光混沌时间序列预测算法.该算法通过平稳小波分解,将原始数据序列分解为与原序列等长的尺度系数和小波系数,利用坐标延迟理论,重建各级尺度系数和各级小波系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中对尺度系数和小波系数进行预测,进而通过平稳小波重构算法,实现了时间序列的非线性预测.该算法对数据可以进行更平滑的处理,比无小波算法预测的时间范围更长.通过仿真试验说明,原始时间数据序列被成功的重建,说明算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模和预测.

CCD摄像机电子快门的实现

本文给出了ＣＣＤ摄偈机增设电子快门的方法，对设计用于快速运动目标动态分析的图像系统来说有一定的参考价值。

基于核独立成分分析的盲多用户检测算法

针对部分多用户检测算法需要对信道参数进行估计的缺点,提出了一种基于核独立成分分析的盲多用户检测算法.该算法根据源信号的不同分布情况,在重建核希尔伯特空间内选取不同的非线性函数作为对比函数,将信号从低维空间映射到高维空间.在高维空间,接收端利用已知信息,将目标用户扩频码作为解混矩阵的初始值,利用自适应方法进行迭代,有效地解决了盲信号分离的无序性,实现了目标用户信号的提取.仿真实验表明,该算法的误码率性能在用户数量增大和远近效应严重的情况下都远优于基于匹配滤波器的单用户检测器,与传统独立成分分析方法相比更具灵活性和鲁棒性.

利用匹配滤波改进MIMO预编码方案

针对多用户多输入多输出(MIMO)系统下行链路的共信道干扰(CCI)问题,提出了一种可以实现发射机和接收机联合设计的预编码方案。该方案假定接收机为匹配滤波器,避免了最小均方误差(MMSE)准则下发射机和接收机联合设计中的迭代操作,同时将迫零处理引入MMSE方法,完全消除了CCI。为进一步简化联合设计问题,对等效信道矩阵进行奇异值分解,将向量优化问题转化为标量优化问题。仿真结果表明,与其他非迭代的预编码方案相比,该联合设计的预编码方案可以获得更好的平均误比特率性能和总容量性能。

基于SVM的多类模拟调制方式识别算法

提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类。仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10dB时,识别正确率大于90%。

一种新的快速衰落信道非线性预测算法

快速衰落信道预测是实现快速资源配置和快速自适应调制等容量提升技术的重要途径.为解决快速衰落信道参数预测问题,对系统输出的低维标量时间序列,利用坐标延迟理论,重建系统的高维相空间,从而获得比标量时间序列更多的系统信息,进而采用递归最小均方支持向量机在这一高维空间中进行回归预测.具有局部可预测性的高斯带限过程可对快速衰落信道特性进行准确的描述是该预测算法的前提,另外从非线性动力学的角度讨论了快速衰落信道的可预测性.仿真结果表明该算法适于进行较大时间范围的预测,是进行衰落信道非线性预测的有效途径.