基于Class-D功率放大的超声波电动机驱动方案

研究了一种基于有源滤波器和D类(Class-D)功率放大的新型高性能超声波电动机驱动方案。基于有源滤波器设计了频率、幅值、相位可调的正弦信号发生器,设计了基于Class-D功放的功率放大和匹配电路。通过匹配电路仿真分析验证了该方案的设计思想。在现有旋转行波超声波电动机上将所提方案与传统脉宽调制(PWM)逆变式驱动方案进行了对比实验,对两种驱动电路产生的波形进行了频谱分析。实验结果显示,与PWM逆变式驱动方案相比,基于有源滤波器和Class-D功率放大方案的驱动波形谐波分量较少,能量损耗较小,同时缩小了驱动器体积,有利于实现超声波电动机驱动器的小型化。

融合卡尔曼预测的改进KCF目标跟踪方法

针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在遮挡环境中存在跟踪漂移及跟踪失败的问题,提出融合卡尔曼预测的改进KCF跟踪方法。采用灰度图像和方向梯度直方图(HOG)特征融合用于检测目标位置;利用平均峰值相关能量(APCE)进行目标遮挡判断并在KCF算法上改进:若发生遮挡情况,则用卡尔曼滤波算法预测下一时刻的目标位置,并代替原KCF算法中的目标,防止跟踪漂移;若无遮挡出现,则用KCF算法继续跟踪,从而实现遮挡环境下目标的有效跟踪。采用OTB100数据集对视频长时间和遮挡序列进行跟踪实验。结果表明:论文算法与KCF算法对比,在遮挡情况下目标跟踪精度和成功率分别提升11.9%和13.4%,说明论文提出算法的成功率和跟踪精度均显著提高。

基于共享近邻密度峰值聚类的过采样方法

不平衡数据集中存在噪声和类重叠问题时,传统分类器性能较低,导致少数类样本难以被准确分类.为了提高分类性能,提出一种基于共享近邻密度峰值聚类和集成过滤机制的不平衡数据处理方法.该方法首先利用共享近邻密度峰值聚类算法将少数类样本自适应地分为多个簇,然后根据子簇内密度和大小分配过采样权重;在子簇内合成时考虑使用样本的局部稀疏度和多类聚集度选择近邻样本以及确定线性插值的权重范围,避免新样本生成于多数类聚集区域;最后,引入集成过滤机制剔除噪声和难以学习的边界样本以规范决策边界和提高生成样本的质量.与5种过采样方法相比,本文算法在8个公开数据集上整体表现更优.

高斯滤波增强技术融合最大类间方差法在医学影像诊断中的应用研究

为了进一步提高肺部医学影像辅助诊断的准确性,提出一种高斯滤波增强技术融合最大类间方差法对肺部CT影像进行分割和计算病变面积占比的算法。首先对原始图像采用高斯低通滤波运算去除噪声和杂质并使用MSVSR提高图像质量,然后通过最大类间方差法将图像目标和背景分割出来,再将二值化图像一分为二,一方面采用高斯高通滤波运算锐化磨玻璃影和病变肺实质,另一方面使用HED将肺轮廓提取出来,最后计算出病变区域与肺轮廓面积占比。临床试验数据表明,本文算法不仅可以去除伪影和噪声,还能够最大限度地保留临床意义上的图像特征信息,具有较高的准确性,可以为临床研判肺部疾病严重程度与医疗诊治提供帮助。

基于机载LiDAR点云数据的建筑物三维模型重建方法研究

根据建筑物点云的分布特征,提出一种机载LiDAR点云建筑物三维模型重建方法。首先,利用布料模拟滤波算法剔除地面点,实现包含建筑物点云在内的非地面点提取,并利用最大类间方差法提取建筑物点云;其次,使用Alpha Shape算法提取建筑物点云中边缘点,并规则化处理建筑物轮廓线,通过屋顶分割算法提取建筑物屋顶信息;最后,使用SharpGL工具进行建筑物三维模型重建。以某地级市某地区机载LiDAR点云数据为例进行实验,结果表明该方法进行建筑物三维模型重建具有较高的精度与效率,适用于城镇复杂区域建筑物三维模型重建。

基于改进Canny算子的齿轮边缘缺陷检测方法

针对Canny算子在齿轮边缘缺陷检测中存在识别相似度低、因图像噪声影响导致微弱边缘难以提取、边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进Canny算子的齿轮边缘缺陷检测技术。改进滤波器,使用梯度双边滤波进行图片预处理,平滑图像并减少图像噪声;改进了卷积核,在45°和135°梯度方向上对像素点进行非极大值抑制,增加了微弱边缘被保留的概率;采用最大类间方差法(Otsu算法)计算图像的高阈值,通过双阈值的办法自适应寻找图像强弱边缘;将Prewitt算子和Canny算法以及改进算法进行对比实验验证。结果表明,改进算法可以提取更完整的齿轮边缘,处理后图片的峰值信噪比(PSNR)相比Canny算法提升了16%,检测效果提升了30%,重叠系数高达81.9%,提升了25.1%,为齿轮边缘缺陷检测提供了一定的参考价值。

结合类别偏好信息的item-based协同过滤算法

传统的基于项目的协同过滤算法离线计算项目相似性,提高了在线推荐速度,但该算法仍然不能解决数据稀疏性所带来的问题,计算出的项目相似性准确度较差,影响了推荐质量。针对这一问题,提出了一种结合类别偏好信息的协同过滤算法。定义了类别偏好相似性,采用类别偏好相似性方法为目标项目找出一组类别偏好相似的候选邻居,在候选邻居中搜寻最近邻,排除了与目标项目共同评分较少项目的干扰,从整体上提高了最近邻搜寻的准确性。在Movie Lens数据集上进行了实验,实验结果表明,新算法的推荐质量较传统的基于项目的协同过滤算法有显著提高。

谷粒清选损失检测信号的Butterworth高通滤波器降噪

研究了提取强噪声背景下谷粒清选损失信号的方法及其硬件实现问题。提出运用Butterworth滤波器分离机组振动噪声与谷粒信号特征,根据信号过渡带宽度及阻带衰减量确定了满足滤波性能最低阶数,通过级联方式实现了以VCVS拓扑结构为基本单元的八阶Butterworth高通滤波器。利用EWB仿真软件对该滤波器进行了模拟分析,并在联合收获机上进行了清选试验。试验结果与仿真分析结果具有良好的一致性,表明该方法能从机组强噪声背景中提取出清选损失谷粒信号的频率信息。

基于项类偏好的协同过滤推荐算法

协同过滤是推荐系统中广泛使用的最成功的推荐技术，但是随着系统中用户数目和商品数目的不断增加，整个商品空间上的用户评分数据极端稀疏，传统协同过滤算法的最近邻搜寻方式存在很大不足，导致推荐质量急剧下降。针对这一问题，本文提出了一种基于项类偏好的协同过滤推荐算法。首先为目标用户找出一组项类偏好一致的候选邻居，候选邻居与目标用户兴趣相近，共同评分较多，在候选邻居中搜寻最近邻，可以排除共同评分较少用户的干扰，从整体上提高最近邻搜寻的准确性。实验结果表明，该算法能有效提高推荐质量。

基于一类分类法的不良信息过滤模型

针对网络不良信息过滤中训练样本分布不均衡,负面样本对于训练效果无充分贡献,提出了一种利用正面训练样本建立分类模型,并基于该模型实现网络不良信息过滤的方法.模型通过选择合适的核函数,提高过滤的准确性,实现了基于正面样本的不良信息过滤.

相控阵探地雷达信号处理软件系统的设计

相控阵探地雷达信号处理软件系统使用多种算法对雷达信号进行处理和分析,并以图形界面显示最终结果。整个软件功能复杂,需要群体合作开发才能完成。为了协调各个开发人员之间的工作,采用了面向对象的设计方法,即提出了将信号处理问题抽象成一个滤波器类并在其派生类中实现具体的各种信号处理算法,建立一个数据池专门用于数据存储以及数据通信等概念,使得本软件便于群体协作开发,且具有较好的可扩展性、可维护性和可移植性。

采用聚类算法优化的K近邻协同过滤算法

协同过滤推荐是电子商务系统最重要的技术之一,而协同过滤技术中一种被广泛使用的算法就是基于用户评分相似度的K近邻算法.该算法简单有效,易于实现.但K近邻算法在决定待预测样本的预测评分时,并未考虑这K个最近邻与其隶属类别的关联程度.作为评分矩阵中的不同样本,由于它们对分类贡献各不相同,因此在评分预测时需要区别对待.本文采用中心聚类算法,先求出各样本与其所属类别的类别关联度,再利用类别关联度来区别对待待预测样本的K个最近邻.通过实验证明,优化后的K近邻算法能较好的提高推荐精度.

巴特沃斯低通滤波器的设计

建立了巴特沃斯低通滤波器的设计模型,进行了滤波器的设计,并针对具体实例进行分析。

地铁混合储能系统及其功率动态分配控制方法

针对城市地铁制动能量瞬时大功率、短时大能量等引起的牵引网电压安全问题,提出采用超级电容-锂电池组成双DC/DC架构的混合储能系统进行制动能量吸收。通过引入制动电阻辅助分流,研究采用电压分级的方法实现混合储能系统中超级电容、锂电池以及制动电阻的启停控制;同时根据一阶低通滤波法以及基于超级电容荷电状态的动态滤波常数调整方法,优化超级电容组和锂电池组的输出功率,并在MATLAB中搭建了仿真模型。仿真结果表明该控制方法可以有效抑制牵引网电压的波动,同时提高了混合储能系统整体性能和性价比。

虚拟摄像头开发模式及其应用研究

随着多媒体通信技术的发展,如何通过普通摄像头有效传输特效视频数据成为当前的一个研究热点。针对该问题,本文提出了一种基于DirectShow和WDM技术的虚拟摄像头开发模式,并详细讨论了实现过程中的关键技术,最后介绍了一个典型的应用方案。

纤维转盘滤池在污水处理厂深度处理中的应用

文章结合天津某污水处理厂升级改造工程的实例,介绍了一种先进的新型过滤技术--纤维转盘滤池的使用情况,对纤维转盘滤池的结构、运行状态、特点等均做了详细说明。

改进直流侧串联型有源电力滤波器的滑模控制方法

针对广泛应用的整流类负荷的谐波治理,提出一种基于滑模控制的改进型直流(DC)侧串联型有源电力滤波器(APF)。这种DC侧APF与传统的DC侧APF相比,调压范围更广,且2个全控开关工作在同一频率下,控制和驱动电路得到简化。同时滑模控制是一种非线性控制方法,具有控制结构简单,对外界干扰鲁棒性强,且动态响应速度快等优点,已广泛用于电路结构随开关管状态变化的变换器中。该文将此控制用于该DC侧APF中,针对控制目标,建立了降阶的滑模面,并应用等效控制理论分析了滑模控制的存在和稳定条件。仿真结果证明了这种非线性控制具有较好的抗扰动能力和较快的反应速度,也证明了该理论分析的正确性。

多代理技术在入侵检测中的应用

由于当前基于主机入侵检测系统的局限性 ,使得基于代理的入侵检测技术显得日益重要。讨论从基于主机的入侵检测系统的局限性出发 ,分析了入侵检测系统中主机检测器基于多代理的技术以及技术实现难点分析。提出了一种基于多代理机制的入侵检测系统方案 。

灰度不均的弱边界血管图像分割方法

针对灰度不均的弱边界现象通常发生在真实世界的图像中,可能会增加图像分割的难度,传统的局部二值拟合(LBF)模型分割方法需要建立复杂的数学模型,局部化属性也导致了该模型更容易陷入局部极值,且需要较多的算法迭代次数。为了克服上述缺陷,提出了一种新的图像分割处理方式,首先用形态学运算去除血管图像的背景,以达到增强图像的目标。然后对处理后的血管图像采用双边滤波器滤波,使用最大类间方差法(Otsu)进行分割,将最优阈值代入Canny算法中,进行再分割。实验结果表明,该方法不需建立复杂的数学模型和数值分析算法,可以用较少的迭代次数,对于灰度不均且弱边界的医学图像实现较好的分割。

基于滤波匹配网络的连续逆F类功率放大器

为了满足功率放大器对高效率和宽带的要求,介绍了一种连续逆F类功率放大器设计方法。在分析连续逆F类模式的基波和谐波阻抗基础上,提出了一种阶跃阻抗匹配网络电路。为了验证方法的有效性,设计并实现了一个1.7~2.9 GHz宽带的连续逆F类功率放大器。测试结果表明,在工作带宽内,增益波动小于2 d B,饱和功率大于40.5 d Bm,峰值效率为65%~76%。该方法为宽带高效率放大器设计提供了有益的参考。