基于多DSP和FPGA的高速并行互相关图像跟踪技术

研究高速并行互相关图像跟踪处理设计技术 ,解决复杂背景下低对比度目标的跟踪问题 .采用多个高速 DSP TMS32 0 C30和 TMS32 0 C50并行处理 ,结合 FPGA实现实时智能化图像跟踪 ,提出了概率模板分步搜索快速互相关算法 .互相关图像跟踪器的跟踪精度可达± 1个像素 ,而平均帧处理时间仅为 15ms,实验结果证明跟踪效果良好 .

一种基于多DSP和FPGA的机载火控高速并行图像跟踪瞄准技术

研究了采用多个高速ＤＳＰＴＭＳ３２０Ｃ３０和ＭＴＳ３２０Ｃ５０并行处理，结合ＦＰＧＡ实现实时智能化机载火控图像跟踪瞄准技术，提出以互相关匹配，相邻帧图像实时相减和边缘检测定位技术对目标进行瞄准的实现方案；解决复杂背景下低对比度目标的瞄准跟踪。采用该技术的图像瞄准器的跟踪精度可达±１个象素，而平均帧处理时间仅为１５ｍｓ，实验结果证明标准准效果良好。

虚拟专用网(VPN): 技术与实现

随着Internet的迅速发展,使用TCP/IP协议的组网技术在世界范围内的普遍推广,Internet网络已经延伸到世界的各个角落,因此众多企业纷纷用TCP/IP技术组建自己的内部网。但是,许多企业只是简单地通过使用一个防火墙同Internet连接的方式来组建企业内部网。采用这种做法的内部网在组网方式、域名和IP地址分配上使用很不方便,为解决这一问题,虚拟专用网(Virtual Private Networks,以下简称VPN)技术应运而生。

基于模糊数均值进行导弹系统性能评价的模糊AHP法

导弹系统的性能评价是一个多准则的模糊决策问题。本文根据模糊集理论和 Dempster-Shafer理论 ,提出了改进的导弹系统总体性能评价的模糊层次分析法 ( AHP)。新方法不仅对模糊准则和准则下的模糊评价值进行了层次加权 ,而且利用模糊数均值进行排序 ,克服了传统模糊评价方法中人为指定α截集的缺点 ,计算方法灵活、直观 ,具有很强的实用性。

一种基于CMAC的图象恢复算法

由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性 ,很难准确地建立图象退化过程的数学模型 ,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难 .为了解决这一问题 ,提出了一种基于 CMC的图象恢复算法 ,该方法利用 CMAC神经网络的非线性映射和综合能力 ,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象 .仿真结果表明 ,用 CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象 ,并且神经网络模型与学习方法十分简单 ,便于实时图象恢复 .

边缘保留的图像噪声滤除方法

常用的滤除图像噪声的算法由于需要在图像边缘纹理保留和噪声滤除之间进行折中，因此不可避免的会带来边缘模糊的问题。本文提出一种既可保留图像边缘纹理又滤除图像噪声的方法。

一种用于伺服系统的改进冲量BP神经网络/PID控制算法

从伺服系统所面临的问题出发，分析了神经网络和经典ＰＩＤ控制算法在系统参数不易确定和非线性因素不易描述的伺服系统中的优势和不足，提出了一种适用于伺服系统的算法--改进冲量ＢＰ神经网络／ＰＩＤ控制法。实验仿真结果表明本算法对伺服系统的控制问题显示出了较好的适应性、鲁棒性和快速性。

项目教学法在中职数控加工实训中的运用实效分析

中职数控加工课程是非常强调实用性、实践性的课程。以实际完整项目作为教学载体的项目教学特别适合中职数控加工课程以及实训教学的特点。本文以《数控加工技术》课程中的实训为例,分析项目教学法在数控加工实训中的实施方法,通过实施过程中学生应掌握的数控工艺编程及操作能力分析,研究其教学效果。