混合级联H桥逆变器的新型SHEPWM功率均衡控制策略

对于直流侧电压比为1∶1∶2的混合级联H桥逆变器,传统的指定谐波消除脉宽调制法(SHEPWM)存在各单元间输出功率不均衡问题,因此,提出一种双层功率均衡调制策略。首先,通过对消谐方程组中的基波幅值方程表达式进行等效拆分,使2个低压H桥单元的输出电压基波幅值之和与高压H桥单元的输出电压基波幅值相等,实现了高低压H桥单元间的功率均衡,即外层功率均衡。其次,利用逻辑运算的方法对低压单元的初始驱动信号进行逻辑重组,实现2个低压单元间的功率均衡,即内层功率均衡;然后使用改进的实数型遗传算法(IRCGA-2)求出消谐方程组的解,消除指定的谐波,得到高质量的输出电压。最后,通过仿真和实验证明了调制策略的正确性与有效性。

基于改进ViBe算法的运动目标检测

运动目标检测是智能视频监控中必不可少的环节,其检测结果的好坏影响着后续的研究。针对ViBe算法的不足,对ViBe算法进行了改进。根据chromacity法检测出阴影,通过在当前像素上添加与平均背景强度之间的差值来移除阴影;根据均值法提取出的背景建立初始背景模型,消除后续帧检测时出现的鬼影;通过缩小更新因子加快背景模型更新速度,快速消除均值法在运动目标过多时不能得到干净背景的问题;用自适应阈值代替固定阈值,引入颜色失真值,根据自适应阈值以及颜色失真值进行像素点分类;对前景目标进行去除小面积连通域操作以降低动态背景及噪声的干扰;通过进行闭运算操作以填充目标区域的空洞。实验采用CDnet 2014数据集进行验证,实验表明,改进算法能够有效地消除阴影和鬼影,提高了检测精准度,检测效果较为理想。

基于改进ICP的帧间匹配算法研究

ICP算法在每一次迭代时均会对点云数据中每个点进行选择,直到得出与目标点最近点,再计算得出位移向量和旋转矩阵,存在迭代计算时间较长、精度较低的问题。为解决该问题,文中提出一种以欧氏距离为匹配条件,利用法向量信息找出匹配点,同时利用实际曲面信息的特征过滤错误匹配点的算法。所提算法利用中心重合法来降低前后两帧激光点云数据的平移距离,利用KD-Tree算法将各个激光点按照坐标分类,最后利用激光点的法线和曲率淘汰错误点,提高匹配精度。在Anaconda环境下进行仿真实验,结果表明,在点云数目为363,727,1 400时,采用改进ICP算法所用时间分别是原ICP算法的39%,41%,56%,均方根误差分别控制在原ICP算法的0.68%,18.48%,18.04%。改进后的ICP算法匹配效果得到显著提升,误差减小,迭代时间明显缩短。

离心泵网格划分中Sliver单元的消除

Sliver单元的存在严重影响着离心泵网格的质量。针对这一问题研究了离心泵网格划分中可能出现Sliver单元的位置。介绍了目前两种主要Sliver单元消除方法并总结了这两种方法的优缺点,重点分析了通过加密消除Sliver单元算法的原理,指出现有算法并不能完全消除Sliver单元。对一种现有较优的消除算法进行了改进,优化了其判断Sliver单元的准则,从而使其能在加密后完全消除Sliver单元,进而显著地提高了网格的总体质量,并将该改进算法应用于离心泵网格划分中。实例验证,改进后的算法严密有效、执行效率高,且易于实现。

CUDA架构下大规模稠密线性方程组的并行求解

在Gauss-Jordan消去法的基础上,给出了一种适应于CUDA架构的改进Gauss-Jordan消去并行算法。通过分析该方法的处理过程以及CUDA架构的相应限制,在CUDA的grid-block-thread三层组织结构的基础上,从算法构造的角度提出了grid-strip-group-block-thread五层结构,给出了基础行以及全局基础行等概念,并构建了适应于CUDA架构的Gauss-Jordan消去法的并行版本,在最高维数为4000维的大规模稠密线性方程组的算例求解上与串行Gauss-Jordan消去法进行了比较,实验结果表明,该算法能够充分利用GPU的硬件特性,有效地降低了大规模稠密线性方程组的求解时间。

基于DWT和减影混合变换的超光谱图像无损压缩算法研究

提出了一种新的去冗余方案,利用DWT去除空间冗余、无边界延拓DWT和帧间减影混合变换去除谱间冗余、改进的EBCOT算法进行编码。实验结果表明,无损压缩远好于JPEG-LS、WinZip、ARJ、DPCM、中国科学院一小组、NMST、MST的结果,以JPL的Canal测试图像为例,平均而言无损压缩比分别比上述算法提高了43%、38%、36%、31%、17%、13%、10%左右。本文算法运算速度快,便于硬件实现。

基于NIBLACK改进算法的静脉识别特征提取

静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,为了满足静脉识别中的特征提取需求,对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理,然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足,提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。实验证明,该方法能有效消除传统方法中噪声过多、纹络断裂的现象,克服光强因素对图像提取的影响,保持完整清晰的静脉纹络结构,从而满足后续识别工作的需要。

基于SNM改进算法的相似重复记录消除

高质量的数据是构建数据仓库的最重要因素,低质量的数据可能对决策产生不利影响。来自不同数据源的相似重复记录是数据仓库构建中影响数据质量的主要问题之一,在源数据进入数据仓库之前尽可能地消除相似重复记录能很大程度地提高数据质量。为此,比较了现有的相似重复记录消除算法,改进了SNM算法,并通过实验比较了传统SNM方法与改进SNM算法。实验结果显示:在相似重复记录消除方面,SNM改进算法具有明显的优势。

基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率SHEPWM控制方法

针对传统方法控制的发射电流频率间隔固定、频域不完全可控的问题,为提高频率域电磁测深效率,提出一种基于改进粒子群优化算法的可控发射电流频率的选择性谐波消除脉宽调制(SHEPWM)控制方法.先根据勘探目标计算出期望的频谱,再根据发射电流的时频域特性建立半周期镜像对称SHEPWM非线性方程组,最后采用改进粒子群优化算法对非线性方程组求解,得到对应的开关时刻序列,由开关时刻序列控制发射系统逆变器,即可输出探测所需的发射电流.当勘探特定深度目标时,发射系统可输出最优的发射电流,进而提高纵向分辨率.

基于改进细菌觅食优化算法的输电网规划

针对大规模输电网规划中细菌觅食算法(BFO)容易陷入局部最优、搜索精度和后期收敛速度明显下降的问题,使用改进细菌觅食算法(IBFO)建立了基于线路建设费用、网损费用以及正常运行时的过负荷惩罚费用最低的输电网规划模型,通过对IEEE-18节点和巴西南部46节点系统的计算,验证了IBFO在求解大规模输电网规划问题时收敛更快,更易寻得全局最优解。

基于改进人工鱼群算法的逆变器SHEPWM方法的研究

对于特定谐波消除调制策略(SHEPWM)的开关角求解问题,传统数值方法需要提供方程的特定初值,现有的智能算法如遗传算法容易陷入局部最优解中。针对以上不足,将人工鱼群算法引入到非线性超越消谐方程组的求解,因其具有较好的全局收敛性,通过群体寻优较易达到全局最优解,同时为了避免鱼群搜索的盲目性,利用差分进化算法的快速局部收敛性,将二者相结合,有效地提高了进化效率。为了验证新算法的可行性,用MATLAB/Simulink仿真软件,将求解出的开关角用于两电平逆变器进行仿真研究,并利用以TMS320F28335为核心的实验平台进行了实验,实验证明了所求解能够消除选定的低频次谐波。

改进的Gauss消去法在成矿预测模型中的应用

Gauss消去法对数据没有任何的要求,即弥补了迭代法的缺陷;在消元过程中避免了误差的产生,只要在回代中的除法能除尽,就能得到精确解;如在回代过程中的除法不能在允许的范围内除尽,采用分数回代也能得到相当精确的近似精确解。本算法在成矿预测中能起到非常好的作用,文章用该方法研究广东下庄铀矿田岩层中部分微量元素对铀成矿的影响。

一种用于PCB板焊锡三维形貌测量的相位解包裹方法

采用基于可靠路径排序的快速二维相位解包裹算法检测PCB板上焊锡的三维形貌时,焊锡面形受到周边噪音影响较大,难以检测出三维面形,或者相对高度难以计算。为了实现对PCB板上焊锡三维形貌的稳定快速测量,本文在该算法的基础上进行了进一步的研究。设计了两个模板来辅助相位求解,首先通过迭代法得到截取图像的二值化模板,然后通过数学形态学方法提取焊锡区域,产生一个形态学模板,同时使用相位倒数方差图代替原算法的二阶差分图,将两个模板和生成的质量图结合,限定区域指导相位展开,最后将检测的结果进行归0化。实验结果证明改进算法的稳定性和正确率得到了提高,且改进算法主要是加入了模板计算和归0化计算,其检测速度与原算法相差较小,能够满足快速实时的要求。

一种改进的图像消噪增强算法研究

在车辆识别系统中,从图片中定位车辆是一个重要过程,针对这一问题,提出一种目标消噪增强方法,既以图像强度和图像梯度作为约束函数,构造图像平滑函数的最优化方程,将图像处理问题转化为数学问题,采用变量分离和交替优化算法相结合的方式进行求解,并融合改进Retinex算法进行彩色图像增强。实验结果表明,该方法可以保留边缘特征并消除噪声干扰,为精确实现对目标车辆的识别提供帮助。

基于改进遗传算法的波达角估计

利用线阵进行波达角估计的常用方法是长短基线配合测向,但是短基线长度往往达不到理论要求值,必须采用其他手段对测相数据进行处理。将遗传算法引入波达角估计运算,并进行了改进,将各条基线对应的相位差模糊数作为解空间的二进制编码对象,既简单易行,又不会受到二进制编码精度较低的影响。整个算法取得了较好的效果,能够较准确地估计各基线对应的相位差模糊数。

梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法

针对多约束、非线性、不可微的梯级电站群短期水火联合经济调度优化问题,在标准灰狼算法的基础上,提出了一种基于改进灰狼算法的梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法以处理该复杂优化问题。该算法通过融入纵向交叉操作以修正狼群前进方向,改善算法的全局收敛性;采用一种新型约束处理方法,解决传统差额约束处理方式无法处置的强耦合关系变量的违约问题,提高算法的计算效率。仿真结果表明:该优化方法不仅克服了标准GWO的缺陷,且在求解质量、精度、收敛性和稳定性等方面较其它算法具有明显优势。

基于改进拉普拉斯-高斯算子的阴影消除方法

在复杂场景中,阴影严重影响目标检测的准确度,传统目标检测方法易将运动阴影误检为运动目标.针对这一问题,提出了改进的拉普拉斯G高斯(log)算子与ViBe算法相结合的视频阴影消除算法.在log算子检测的基础上,采用二维数字滤波器进行滤波检测;将二维数字滤波器的系数矩阵旋转180°以创建卷积核;利用二维卷积对创建的卷积核与输入的图像矩阵进行卷积,实现对图像的边缘检测,最后利用改进的log算子提取外轮廓边缘和前景目标边缘,二者相减得到内部边缘,即消除阴影的运动目标边缘.实验结果表明,改进的算法可有效地消除阴影,同时提高了算法的鲁棒性.