基于PCHIP算法的线圈炮近距离精确打靶设计

为了解决电磁线圈炮在近距离射击中精度不高的问题,本设计以stm32单片机为控制器,设计了电磁线圈炮发射电路,加入了自动校准算法,组成了单级电磁线圈炮实验系统。实验系统具有自动打靶和手动打靶两种工作模式,可通过按键进行选择,在手动工作模式下可由按键输入距离,自动工作模式下由openmv摄像头进行测距,经单片机将距离转换为步进电机转动角度进行自动打靶,并通过mpu6050陀螺仪实时反馈的角度,来确定是否到达目标角度。通过对线圈炮的炮筒仰角和着弹点的位置进行数据分析,在MATLAB中使用PCHIP算法建立了炮筒仰角对着弹点位置的数学模型。通过实验测试,实验结果与建模所得数学模型相符,并且符合精度要求,自动校准的设计为今后步进电机在系统中的确定开机角度提供了新思路,为以后类似的设计提供了参考。

基于PCHIP-LMD的虹膜识别方法

针对虹膜识别经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)方法具有无法兼顾分解速度和包含小误差的缺点,提出了将分段三次Hermite多项式插值引入局部均值分解(PCHIP-LMD)的虹膜识别方法来提高识别准确率。针对虹膜纹理的分布特性,利用PCHIP-LMD对归一化的虹膜图像逐行分解,得到不同尺度的分量图像;通过提取有效的分量图像将其二值化为特征图像。然后用Hamming距离对特征图像进行移位匹配,得到匹配向量。最后计算匹配向量的改进标准差,用此标准差进行虹膜识别。对CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1图像库进行了识别试验,结果显示识别率分别达到了99.968 1%、99.884 5%、99.993 7%、99.878 2%。实验结果表明:该方法消除了虹膜特征提取时的高频噪声,有效提取了图像的二值特征,与EMD和LMD方法相比,识别速度,识别准确率和鲁棒性均有极大提高。

基于PCHIP与G 1连续的离散点曲线重构方法研究

为了更加充分地使用现有海绵切割数控系统中的圆弧插补功能,保证加工曲线的顺滑性,提出了双圆弧逼近分段三次Hermite插值多项式(PCHIP)拟合的样条曲线的重构方法。使用PCHIP拟合的海绵加工坐标文件中符合要求样条区间的离散点,建立了基于最小误差的双圆弧几何模型与误差模型,基于设计余量等分与整体递增分割逼近方案,借助Python数据处理模块,获得了组成样条曲线的圆弧,最后对两种方案的圆弧段数与逼近误差进行了对比。研究结果表明:重构的曲线最大程度地还原了设计曲线;在设定的误差范围之内,曲线分段较少,圆弧间光滑连接,可实现平稳加工。

顾及数据序列非平稳变化特征的插值优化算法

GNSS数据序列缺失值的插值结果较难符合真实监测值的非平稳变化特征。针对该问题,本文提出了一种基于小波分解的自适应加权平均优化方法。在采用传统插值方法得到插值结果的基础上,利用小波分解得到数据序列的趋势项和细节项;分别采用自适应加权平均优化方法和中值滤波方法对细节项进行优化处理,并将细节项处理结果与趋势项重构得到完整的时间序列。结果表明,本文方法优化的插值结果与实测数据之间的相关性更强,更能代表实测数据。

一种用于无线心电数据采集的策略

应用低速的无线网络(如Zigbee网)采集心电时,常要面对低速无线网的低传输速度和处理有限器能力,以及心电信号数据量大的矛盾.为了缓解这个矛盾,提出了一种基于心电特征点压缩,还原采样策略,以达到在减少网络负载同时,监护信号主要特征得到保证的目的.该方法中通过采用基于心电的特征点游标法来压缩心电数据.通过保形分段三阶插值法来还原心电.