仿射变换算法在飞针测试机运动系统校准中的应用研究

飞针测试机广泛应用于 PCB 制造行业,在飞针测试机的设计过程中,对于机械精度的要求越来越高,而机械精度的保障除了采用高等级的丝杆导轨外,调试也需要很高的技能水平。在运输和使用过程中,也会因为温度、应力等因素导致各探头坐标系发生偏差,而纠正这些偏差则需要付出较大的成本。文章探索了一种校准方法用于飞针机各坐标系的校准,对于提高效率和整机机械精度,具有现实意义。

基于多方法融合的人脸图像光照纠正算法

提出了一种人脸识别图像的光照纠正预处理算法。该算法首先将均衡化引入仿射变换算法和光照补偿算法中,改进它们的处理效果;然后采用一种基于直方图灰度重心分布统计的方法,将多种预处理算法有效地融合在一起,得到新的光照纠正预处理算法。实验表明该算法具有光照无关性,能取得良好的光照纠正效果,并可大幅度提高复杂光照环境下的人脸识别率。

AES算法中的求逆研究

AES算法有三处涉及求逆运算,即字节替代中的多项式求逆、仿射变换求逆和列混合变换中的多项式求逆,求逆运算是影响算法实现效率的重要因素。本文探讨了三处求逆的理论问题及其实现思路,对AES算法的高效实现具有一定的借鉴意义。

基于MEEMD-QUATRE-BILSTM的短期光伏出力区间预测

提出一种基于改进集成经验模态分解(MEEMD)和拟仿射变换(QUATRE)优化双向长短期记忆神经网络(BILSTM)的光伏出力区间预测模型。通过主成分分析法(PCA)对时间序列进行降维处理,利用K-均值算法将降维数据分成3种类型气象数据;然后采用MEEMD对每类光伏出力序列进行分解,将其输入QUATRE优化BILSTM神经网络和核密度估计算法(KDE)联合构建的短期光伏出力区间预测模型。最后基于宁夏光伏电站实例仿真评估模型区间预测性能,实验结果表明该模型可生成高水平光伏预测区间,能够为电力系统经济稳定运行提供可靠的决策保障。