一种基于敲击声时-频分析的陶瓷结构缺陷检测方法研究

提出并实现了一种利用敲击声判断陶瓷产品结构缺陷的新方法。设计了一个具有自动敲击陶瓷产品并对敲击声进行快速分析功能的智能系统,通过对声音信号的时-频分析,获得反映陶瓷结构缺陷的特征量,快速而准确地判断出陶瓷结构缺陷的存在。实验表明:这种无损检测新方法具有检测准确性和效率高的特点。

基于EEG信号的STPS睡眠状态在线辨识

睡眠状态辨识作为控制睡眠过程中提高睡眠质量的前提,是现代生物医学研究的一个重要内容.本文针对目前睡眠状态辨识方法存在辨识准确率低及处理速度慢等问题,提出基于EEG信号的STPS的睡眠状态在线辨识.以脑电波(EEG)的时-频分析作为睡眠状态特征量,并将其输入到径向基神经网络中进行模糊融合,辨识出不同睡眠状态.人体实验表明:该方法的辨识睡眠状态的准确率达到88.89%,为实现人体睡眠状态控制奠定了一定基础.

基于BEADS-ESMC组合算法的三相光伏并网逆变柜触点红外温度预测方法

针对三相光伏并网逆变柜内触点红外温度噪声较大导致的温度预测难问题,提出了一种基于稀疏去噪和基线估计(baseline estimation and denoising with sparsity,BEADS),三次指数平滑法(exponential smoothing,ES)与马尔科夫链(markov chain,MC)相结合的红外温度预测组合算法(BEADS-ESMC)。通过样本序列分析确定基线估计参数和平滑系数,并根据样本统计规律建立状态转移概率矩阵,对重要触点的温度进行多步预测。实验表明,应用本方法的多步红外温度预测精度优于常用的ESMC方法,且具有较短的算法处理时间。

一种基于分块思想的多纸张缺陷一次提取算法

为了解决纸张缺陷检测中多个纸病区域的提取实时性问题,提出了一种采用"先分块、后合并"思想直接对实时图像数据流进行处理的并行化纸病提取算法。该算法充分利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理特性,在跨时钟域对图像数据进行传输的同时,在另一个分支流程中并行地对分块缺陷连通域进行标记以获取每个缺陷的相对位置坐标,最后以包围盒的形式提取出纸张缺陷区域。该算法基于分块思想,分支处理过程不需要消耗主流程额外的处理时间且硬件资源占用率极小。实验结果表明,该算法能够准确、快速地提取出各种常见纸张缺陷,具有很强的灵活性和实时性,能够满足在线纸病检测的实时性要求。