基于多特征SAD-Census变换的立体匹配算法

视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题,为此,本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先,在代价计算阶段,通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值,从而优化绝对差之和(Sum of Absolute Differences,SAD)算法的计算精度。接着,基于Census变换改进二进制链码方式,将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合,进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后,构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法,从而实现视差值再分配,以降低误匹配率。最后,通过赢家通吃(Winner Take All,WTA)算法获取初始视差,并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度,从而获取最终的视差结果。实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%,测量200~900 mm距离的平均误差小于2%;而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。

基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配

针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题,提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口;然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量,利用指数形式的函数,进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性,因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性直接相关,计算图像边缘区域像素点的匹配代价时,AD变换的权重大;计算平滑区域像素点的匹配代价时,Census变换的权重大。Middlebury第3代双目立体匹配评估平台的结果显示,基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配性能与基于AD-Census变换的双目立体匹配性能相比,所有图像集的全部像素点的视差平均误差减小了25%,非遮挡像素点的视差平均误差减小了20%,性能得到了提升;平台上包括Adir在内的多个图像集的匹配结果表明基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配更适合含纹理丰富、存在重复区域的图像。

改进型AD-Census变换在双目测距中的应用研究

针对传统的Census变换过度依赖中心像素点,且随着支持窗口的增大其代价计算耗时也随之增加的问题,提出一种改进型AD-Census变换算法,并将其应用于双目测距系统。改进型AD-Census变换在中心像素周围选取等距的8个像素点进行两两比较得到一个字节的比特串,将左右视场中对应的比特串进行异或得到Hamming距离作为对应窗口的初始代价,得到对应的视差图,最终计算目标的距离。由耗时对比实验可知,该算法对低像素图形和高像素图形代价计算时耗分别稳定在0.2s、6.8s左右,是传统AD-Census变换耗时的近1/3。在测距实验中采用该算法测得被测物距离摄像头光心为800~3 000mm时,实测和实际距离相对误差百分比绝对值小于5%。该算法不仅在立体匹配速度上有很大提升,而且该算法的精度满足测距实验要求。

改进型SAD-Census变换算法在双目测距中的应用

针对双目测距系统中传统Census变换算法对中心像素点依赖性过大、代价计算耗时长等问题,提出一种改进型Census变换与绝对误差和(sum of absolute differences,SAD)相结合的算法。在中心像素周围选取固定的8个像素点,按照顺序两两比较像素值得到一个字节的比特串,由归一化处理将Census与SAD的初始代价统一为对应支持窗口的初始代价,得到对应的视差图进而测出距离;采用C++语言在Visual Studio2017集成环境下进行开发实验,验证改进型SAD-Census变换算法的有效性。结果表明:本文算法对高像素与低像素图像代价计算耗时随支持窗口的增大分别稳定在6.0,0.2 s,为AD-Census算法、传统Census变换及SAD算法耗时的1/5,1/4,1/3,立体匹配速度有较大提升;在被测物距摄像头光心800~2950 mm时,采用本文算法得到的距离与实际距离相对误差绝对值小于5%,精度满足测距要求。

结合多路梯度与重排序的AD-Census立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在深度不连续和弱纹理区域匹配精度低,且容易受到噪声干扰的问题,提出一种结合多路梯度与重排序的AD-Census立体匹配算法。对传统的AD-Census变换进行改进,重排序不同尺度变换窗口中的像素,取中值作为中心像素点计算Hamming距离,使其对噪声具有更强的鲁棒性,并将八方向梯度信息相融合进行代价计算以增强可靠性;采用十字交叉域和4路径扫描线优化进行代价聚合,提高匹配精度;采用赢家通吃法则进行视差计算,同时引入多步骤视差优化策略得到最终的视差图。在Middlebury测试平台提供的标准立体图像上,所提算法的平均误匹配率低至4.62%,与经典和新颖算法相比,匹配精度明显提高,具有更强的稳健性。

基于截断AD-Census函数的立体匹配算法

双目视觉技术是重要的立体成像技术之一,该技术的核心是计算匹配像素点之间的视差值,而这种计算依赖于代价函数的设计。其中Absolute Difference Census(AD-Census)函数作为代价函数是常用的方法,但该方法受权重系数的影响较大。为了有效提高AD-Census函数的匹配精度,提出向AD-Census函数中添加截断参数以改进其匹配效果,保证了代价聚合时像素的绝对值和梯度不会出现因其中一个值较大,而导致另一个值的影响被忽略的情况出现,从而提高匹配精度,与传统的AD-Census函数相比失配率可以降低6%以上。

一种基于耦合电感的高增益软开关谐振变换器

该文提出了一种具有高增益、软开关的新型谐振变换器。该谐振变换器使用耦合电感来提高电压增益,升压比不仅取决于占空比,还取决于耦合电感的变比,具有高增益的优点。此外,由于采用了有源钳位技术,漏感中的能量可以被回收利用,用来对开关管的结电容充放电提供能量,从而实现软开关。由于采用了耦合电感,所提出的变换器可以在较低的开关管电压应力的情况下实现较高的输出电压,因此可以使用低导通电阻的低压器件,从而提升系统的效率。该文分析了该谐振变换器的工作原理,并推导了输出电压、关断电流应力等参数的解析表达式。在此基础上,从理论上分析了该变换器取得软开关的条件,并对该变换器的各个器件的电压电流应力进行分析,为器件选型提供了理论依据。最后,搭建1kW实验样机,针对该文提出的基于耦合电感的谐振变换器的高增益、软开关、低电压应力、高效率等性能进行了实验验证。通过实验得出所提出的拓扑可以在10倍增益的情况下达到最高97.5%的效率,表明所提拓扑的优越性。

思政元素融入复变函数与积分变换课程的教学案例研究

为培养新时代中国社会主义的建设者和接班人,贯彻落实立德树人的根本任务,在复变函数与积分变换的教学过程中自然地融入课程思政元素,建立该课程的课程思政教学案例库是势在必行的。首先,深入挖掘思政元素与数学专业知识的结合点。其次,对线上线下混合教学模式进行课程思政设计。最后,形成适合本课程的课程思政教学案例。通过对课程思政案例的教学实践,教育引导学生成为热爱祖国、富有理想、视野宽广、德才兼备的创新型人才。

基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类的VSP波场分离方法

垂直地震剖面(Vertical Seismic Profiling,VSP)蕴含大量的地层地质信息,是连接地震反射数据与测井资料之间的桥梁.VSP数据分辨率高,资料丰富,包括上行波、下行波、转换波等多种类型的波场,常被用于地层反射界面标定、介质衰减参数反演等.其中,如何有效地分离波场是将VSP资料应用于油气勘探的关键之一.广义Curvelet变换是一种具有多尺度、多角度的相空间变换,能够进行相空间域波场特性的提取.本文聚焦于VSP波场的上下行波分离问题,提出一种基于广义Curvelet变换和相空间特征聚类方法.首先,采用广义Curvelet变换对VSP波场进行特征提取,构造融入相空间角度信息的特征数据集;然后,利用K-means聚类算法在相空间对波场特征进行分类;最后,对分类结果进行反变换,完成VSP上下行波波场的自适应分离.为了验证方法的有效性,本文将所提出的方法用于合成数据和实际VSP数据的波场分离,并与常用的基于F-K变换的波场分离方法进行对比.处理结果表明,本文方法角度分辨率高、抗噪能力强,波场分离结果的保真保幅性好,这为后续的成像与地层的特征分析提供了重要基础资料.

基于新型CD单元的两相交错并联高增益Boost变换器

为减少基于电容-二极管(CD)升压单元的两相交错并联高增益Boost变换器的CD单元数量,提升变换器电压增益,提出一种最后两级CD单元电容并联充电、串联供电的新型两相交错Boost变换器拓扑结构,进一步发挥CD单元的升压能力。分析新型3CD、4CD两相交错并联Boost变换器的拓扑演化过程,提出新型NCD两相交错并联Boost变换器的拓扑演化规律。以新型4CD两相交错并联Boost变换器为例,分析变换器工作原理,以及电感、电容寄生电阻对变换器电压增益的影响。最后在StarSim硬件在环实验平台搭建1 kW的新型4CD单元交错并联Boost变换器,验证该文所提拓扑的正确性。

基于空间变换技术的脉冲激光声信号检测

针对目前脉冲激光声信号检测方法极易受到环境噪声的影响,导致检测精确度不理想的问题。提出基于空间变换技术的脉冲激光声信号检测方法。首先,采用小波阈值法去除脉冲激光声信号中的噪声;其次,利用球傅里叶空间变换技术对声信号中的声源展开定位,获取声信号的准确位置;最后,分别提取声信号中的比值特征、比重特征、频率特征三种参数,在此基础上通过SVM算法对其展开分类识别,以此实现脉冲激光声信号的有效检测。实验结果表明,所提方法的声信号检测精度超过96%。

基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测算法

纱筒纱线余量检测是纺织行业自动化生产过程中的重要一环,针对目前纱线余量检测算法检测精度低的问题,提出一种基于三点逆投影变换模型的纱筒纱线余量检测技术。根据实际生产过程中相机与纱筒的位置关系,建立三点逆投影变换模型进行初步矫正。为得到更好的图像矫正结果,设置补偿矩阵并根据内外筒位置信息优化变换矩阵,最后将逆投影变换后的图像按照改进的椭圆坐标变换模型展开为矩形,根据余量计算准则计算得到纱筒纱线余量。在自主搭建的检测平台上进行实验,结果表明,本文算法检测精度在5 mm以内,基本满足实际生产要求,可为纺织产业自动化生产提供依据。

离散傅里叶变换性质的可视化教学设计

离散傅里叶变换是“数字信号处理”课程的重要教学内容,然其定义及主要性质涉及大量数学公式推导表征,较为抽象枯燥,不利于学生直观深入理解;且课程内容中对理论知识的具体应用场景涉及较少,难以激发学生的学习兴趣。针对此问题,提出了将数字图像频谱分析作为离散傅里叶变换性质教学的辅助手段,对线性、循环移位、对称性、对偶性等主要性质,分别进行直观形象的可视化展示。课程实践结果表明,该教学设计能有效提高学生的学习兴趣和知识掌握度,取得了较好的教学效果。

一种基于分数阶微积分的CCM Boost变换器准在线无源参数的数字孪生辨识方法

由于具有高性价比、准确性和数字化等优点,数字孪生已成为电力电子变换器故障趋势判断和预知维护的先进技术。针对当前电力电子变换器所建立的数字孪生模型尚未考虑实际电感、电容的分数阶特性的问题,基于分数阶微积分构建电力电子电路的预估-校正数字孪生模型,应用基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的孪生参数辨识方法对不同分数阶阶次下的电感值(L)和电容值(C)进行辨识,并计算出等效串联电阻。通过与现有方法对比,该方法不仅提高了实际电感和实际电容的辨识精度,还能辨识出不同阶次下与不同C下的分数阶参数。最后,搭建不同L和C及分数阶阶次的连续导通模式Boost变换器物理样机,并考虑不同工况条件与不同辨识次数等因素来进行实验验证。实验结果验证了所提模型与方法的有效性。

宽范围输入三电平半桥LLC变换器混合控制

针对传统变频(PFM)控制的LLC谐振变换器在宽电压输入条件下效率低的问题,提出一种三电平半桥LLC谐振变换器的变频-移相(PFM-PS)混合控制策略。首先,分析三电平半桥LLC谐振变换器的工作模态,建立其等效模型,获得了移相控制和变频控制下的电压增益曲线。其次,分析了变频控制的工作区间与软开关特性,推导得到了移相控制下实现软开关的最小占空比。通过混合控制策略,在升压时采用变频控制和在降压时采用移相控制,相较于全变频控制和全移相控制,混合控制可在较小频率变化范围内对电压进行升降压,在全增益范围内实现软开关,获得较宽的电压增益范围,提升了变换器的效率。最后,通过仿真和输入500~800 V/4.5 kW实验样机验证了所提出混合控制策略的有效性。

基于改进无参尺度空间经验小波变换的变压器高频电流局放噪声抑制研究

变压器是电力系统中的关键设备,局部放电(PD)是致使变压器绝缘劣化的主要原因,也是绝缘劣化的重要表现形式。针对高频PD信号中复杂的噪声信息,提出一种基于互信息和峭度优化的改进无参经验小波变换的降噪方法。该方法以经验小波变换(EWT)分解为基础,构造高斯核函数平滑频谱生成尺度空间,利用k-means聚类对边界点进行筛选得到频带分界点,然后提取无参尺度空间EWT分解的模式分量的互信息值和峭度值进行合并优化,排除冗余的频谱划分点并对频谱重新分割,利用新的频谱边界进行划分得到有价值的分量,在有价值的分量中去除噪声分量并将剩余分量进行通用阈值降噪然后重构信号达到PD信号降噪效果。文中方法不需要人工参与且解决了模态混叠问题,仿真和实验室、现场测试表明,与现有小波变换降噪和基于经验模态分解降噪的方法进行对比,文中的方法能够更加有效抑制PD信号中的噪声信息。

基于小波变换和CNN-Transformer模型的测井储层流体识别

针对具有复杂储集空间和极强的非均质性的低孔低渗储层,常规测井响应特征不够明显,使用传统解释手段难以有效识别储层流体的问题,提出了一种基于小波变换和CNN-Transformer混合模型的储层流体识别方法。首先,使用小波变换将测井信号从时域扩展到时频域,并生成时频谱图以增强信号特征,然后使用滑动时窗沿着测井曲线深度方向滑动采样,获取代表解释深度处地层信息的频谱特征图,最后,通过训练CNN-transformer模型深度挖掘特征图信息,实现储层流体识别。混合模型在利用储层对应深度处测井数据的同时,又兼顾测井曲线随深度的变化趋势和地层前后信息的关联性,挖掘时频谱图的局部细节和全局特征表示,自动识别流体类型。将模型应用于大港油田22口实测测井资料中,并与CNN和BiLSTM等多个模型的流体识别效果进行对比分析,基于小波变换和CNN-Transformer模型识别效果明显优于其他方法,在测试集上识别准确率达到了92.7%。研究结果表明该方法可以作为低孔渗油藏常规测井资料识别储层流体的有效手段,为流体评价提供了新思路。

基于无差拍预测算法的双向隔离型AC-DC矩阵变换器高动态电流控制策略

针对双向隔离型AC-DC矩阵变换器采用传统双闭环控制策略存在的控制参数多、整定困难等问题,提出了一种基于无差拍预测算法的高动态电流控制策略,通过引入无差拍预测算法对网侧电流进行控制,以减少控制器参数,消除数字控制时延。考虑到算法中电压电流检测量众多,故采用输入电压观测器以降低检测成本,减小采样误差的影响。变换器采用后级单重移相的调制方法来协调配合无差拍预测算法,其中参考输入电流指令与移相角为双射函数关系,简单易实现。仿真和实验结果表明:采用所提控制策略可以实现网侧电流正弦,功率因数接近于1;直流侧电压稳定,电流纹波率小于1%;直流电流在参考值突变时,跟踪快速且无超调、无振荡;同时,在变换器功率正向传输、反向传输以及正反向切换过程中,采用所提控制策略相比于传统的双闭环控制策略,电流动态调节时间分别缩短了69%、85%、67%。由此证明所提控制策略可以保证变换器良好的输入输出性能,并且相比于传统的双闭环控制策略在切换过程中动态性能得到显著提升。

低浓度甲烷热氧化流向变换反应器的动态行为及余热回收研究

废弃煤矿的低体积分数甲烷(1%-3%)通常被直接排放到大气中,但其较高的升温潜势带来了严重的环境问题。在流向变换反应器中直接热氧化甲烷是一种有吸引力的解决方案,但潜在的爆炸和不稳定燃烧等风险限制了其应用。阐明低含量甲烷在流向变换反应器中热氧化的动力学行为是开发工业级反应器的基础。为此,采用数值模拟的方法分析了低含量甲烷热氧化流向变换反应器的自热操作边界,深入研究了热空气导出量对流向变换反应器行为的影响。结果显示,甲烷体积分数超过0.2%即可实现自热操作;甲烷体积分数从0.5%提升至3.0%,最高床温仍维持在1200℃左右。当甲烷体积分数超过0.5%,可以回收部分热量;相同甲烷含量条件下,最高床温随着热气抽出量的增加而增加;随着甲烷体积分数从0.5%提升到3.0%,允许导出的热空气从12.5%几乎线性地增加到32%。进一步研究发现,以30-50 s的时间间隔反向流动可以确保甲烷的完全转化和床温稳定。上述结果表明,甲烷体积分数在1%-3%时,采用热氧化处理可以实现余热回收;此外,通过调整换向时间和热空气导出量可以实现床层温度控制。

基于自适应小波变换与HHT的混合储能容量配置

混合储能系统能有效缓解风电输出功率强波动性与随机性造成电网频率不稳定问题。本文以蓄电池和超级电容组成的混合储能系统为研究对象,提出了一种混合储能容量配置方法。该方法首先采用自适应小波变换对风电输出功率进行功率一次分配,得到满足条件的并网功率和储能功率。然后采用HHT变换对储能功率进行分解,得到一系列波动功率分量以及各分量的瞬时频率。再根据瞬时频率确定分界频率,将高于分界频率的功率分量分配给超级电容,剩余的功率分量分配给蓄电池。最后根据蓄电池与超级电容各自的储能功率,对储能系统的额定容量与额定功率进行配置。该仿真结果表明,本文采用自适应小波变换与HHT变换能够有效地将风电输出功率进行分解,实现风电输出功率的平抑与混合储能系统的容量与功率配置。