气压与心电相关数据采集系统的设计

设计了一种气压与心电同步数据采集系统.利用该系统对气压和心电信号进行长时间同步采集,揭示了气压变化与心电信号之间的对应关系.为满足系统低功耗的需要,通过对MSP430F149以及外围电路的分析,分别给出软硬件解决方法;另一方面,为方便地进行存储容量的扩展,系统采用了读写速度快、功耗低的低电压外部数据存储器SD/MMC卡存储信号,对信号不做任何的压缩处理,可保证信号的保真度.

一种铁路接触网激光测量系统

本文介绍了利用距离传感器、角度传感器、位移传感器、CCD摄像机和嵌入式数据处理技术实现对铁路接触网几何参数进行测量的激光测量系统。本文叙述了测量系统的组成和测量原理,详细介绍了系统的数学模型和误差分析,并对铁路接触网主要测量参数的不确定度进行了分析和评定。与以往的测量方式相比,此测量系统可进行方位向旋转,从而对铁路接触网的测量参数更全、速度更快,测量精度可达±5mm。

基于主成分分析的支持向量机对购房意愿的分类研究

居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。

基于计算机视觉和神经网络的芒果外观等级分类研究

针对目前对芒果外观品质分级还是采取人工分级的不足,提出了一种基于计算机视觉和BP神经网络的芒果外观等级分类方法。首先,通过计算机视觉技术获取芒果图像,并利用基本的图像处理方法对芒果图像进行预处理。其次,根据芒果外观特征对芒果外观等级分类的影响,选择芒果的小波特征、缺陷面积所占百分比、颜色H分量值、芒果横径和果形指数等特征作为芒果外观等级分类的特征参数。最后,将提取的8个特征参数作为BP神经网络的输入,以芒果的3个等级分类为输出,建立芒果外观等级分类的神经网络模型,实现了芒果的外观等级分类。试验结果表明了该方法的有效性,识别率达93.3%。

基于Lockstep的容错技术的研究

为了更加有效地理解和部署云计算平台的高可用性,本文针对实现云计算平台高可用性的容错技术进行了研究。回顾了容错技术的发展历程,重点研究了Lockstep技术的原理;以Vmware为例,分析了Vmware Vlockstep技术原理及Vmware容错实现机制,展示了实现云计算平台高可用性的技术原理。

用简化脉冲耦合神经网络实现交通标志图像的类Euclidean距离变换类内特征提取

脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的特征序列的旋转不变性降低了道路交通标志类内匹配识别的准确性,为了提取更有利于形状分类的特征向量,本文利用PCNN的自动波扩散特性,简化了PCNN模型。采用简化PCNN模型产生的类Euclidean距离图像作为分类特征,利用最小方差值进行匹配分析,并通过实验选取了最佳PCNN参数。针对道路交通标志图像库GB5768-1999的实验结果表明,采用获得的类Euclidean距离图像作为特征向量进行分类匹配,在选定边缘图像的迭代次数N为16,反馈输入固有电势VF为0.65,动态门限固有电势VT为100,卷积核矩阵为5×5时,最小方差值均出现在对应的标准图像位置。结果表明,简化PCNN的类Euclidean距离变换能够有效提取二值边缘图像的形状信息。该方法优于传统PCNN熵序列的特征向量方法,类内区分效果更加明显。

基于细胞神经网络的尿沉渣图像分割

针对临床尿沉渣显微图像识别问题,提出了一种新的图像预处理方法和基于细胞神经网络(CNN)的分割算法.该方法通过拉伸图像中各个像素的灰度值与局部灰度值之间的差来增强图像中目标的边界,通过对局部灰度均值的非线性变换来消除图像中光照的不均匀,进而设计出合适的CNN模板来分割图像,最终利用形态学操作得到分割结果.通过对100幅临床尿液样本图像的测试,并与传统的阈值分割法相比,该方法获得了更加连续的边界和更加准确的目标分割结果,并已集成到全自动尿液粒子分析系统中,应用于临床,取得了良好的效果.

计算机视觉中传统摄像机定标方法综述

根据定标物和定标算法的不同,对现有的各种传统摄像机定标方法进行了总结、比较和分类,并讨论了各种传统定标方法在计算机视觉中的应用特征,提出今后有待进一步研究的方向。

微扑翼飞行中的生物和仿生力传感器述评

随着昆虫飞行机理和仿生扑翼飞行研究的不断进展,理解昆虫的传感系统并研制适于微型扑翼飞行器的仿生传感器逐渐成为目前关注的焦点,而MEMS的快速发展使得研制新型的仿生微型传感器成为可能。简要介绍仿生扑翼飞行中传感系统研究现状,对昆虫飞行中采用的力传感器原理、分类进行了介绍;重点分析了几种典型的力传感器;归纳和总结了基于昆虫毛状传感器、钟状传感器和平衡棒仿生,采用各种MEMS技术研制的微型力传感器的生产工艺和应用特点;探索和展望了仿生力传感器的发展特点和今后的发展趋势。

基于改进遗传算法的自动组卷问题研究

研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大。在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA)。IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度。通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题。

基于单目视觉的助航灯具定位及发光口识别

为实现助航灯具的自动清洗,本文提出一种基于单目视觉的助航灯具及其发光口的定位和识别方法。通过提取摄像机画面中的灯具轮廓,采用最小二乘法拟合灯具不发光状态下的椭圆模型,得出灯具中心的像素坐标,采用质心法计算发光状态下光源中心的像素坐标。通过对摄像机的标定,建立地面约束坐标系,实现灯具像素坐标到世界坐标的转换,得到摄像机与灯具的相对位置。

基于ZedGraph和Google Maps的地应力分析系统设计

随着信息技术的不断发展,计算机技术和网络技术在各行各业中日益被广泛应用。以往的一些科学计算,数据分析都是依靠工作人员的高负荷重复劳动来实现,随着网络开发技术、数据库技术、电子地图等一系列相关技术的相继出现,利用计算机来分析和处理各种序列数据越来越受到相关技术人员的青睐。利用ZedGraph图表控件,实现对地应力监测数据的动态曲线分析,结合Google Maps来实现对监测点的直观呈现,极大地方便了研究人员对地震形成的检测和分析研究。