基于PWCG定位的FSVM评价高跟鞋舒适度

以高跟鞋为研究对象,针对目前以主观为主的高跟鞋舒适度测定方法缺乏定量描述、精确性欠佳等问题,提出了基于多边形加权重心(PWCG)定位的FSVM评价高跟鞋舒适度的方法,量化、精确测定高跟鞋的舒适度。提出的PWCG定位法解决压力传感器最佳放置位置的问题,利用基于压力传感器的足底压力采集平台采集足底在不同鞋跟高度时的压力分布情况,结合FSVM分类法对高跟鞋的舒适度进行定量、精确测定,并解决了舒适度测量中的小样本、非线性和泛化性问题。实验结果证明:该评价方法具有较高的可靠性和准确性,这对改善高跟鞋的压力舒适度问题,降低足底疾病概率和推动高跟鞋产业的发展都具有重要的理论与现实价值。

基于最优非线性加权的光点定位方法

对传统的光点信号定位方法作了理论分析,讨论了各种方法的目标函数与优化过程。在此基础上,提出了一种基于最优加权的光点定位方法,使得像素的灰度对光点定位的贡献达到最佳。传统的方法均可看作是此方法理论框架下的特例。理论和实验表明该方法优于传统的方法。

LAMOST现场光纤位置检测方法研究

LAMOST(大天区多目标光纤光谱天文望远镜)要求通过非接触测量快速准确地获得光纤端部的中心位置。在研究光斑中心提取技术的过程中,提出了一种改进的光重心方法,包括图像卷积预处理、用标准差迭代的方法取背景值和减背景后非线性加权获得光斑特征点。有效地抑制了边缘点对中心位置的影响,提高了在大视场多目标光纤条件下提取光斑特征点的精度,并通过数据模拟、实验室和现场实验进行了验证。