电气工程及自动化专业计算机课程教学改革探索

立足于学科的教学情况与人才的培养目标,通过分析计算机类课程在本专业中的地位与特点,以及教学中模式和方法上的不足之处,围绕课程体系、教学内容与实践考核机制等方面进行研究改革,强化工程应用能力培养,实现计算机课程与本专业的有效结合,探索培养优秀工程应用型人才之路。

基于“3I”特质的卓越工程师人才培养的探索

"卓越工程师人才培养计划"是我国工程教育领域一次重大举措,文章从"3I"特质的内涵出发,提出了培养具有积极人生态度、工程专业素养和综合应用能力的工程师后备人才方案,探索提高工程人才素质之路。

智能小区建筑电气工程的设计及其实践探讨

近几年来,随着我国科学技术的迅速发展,智能小区和人们日常生活之间的联系已越来越密切,为了进一步促进智能小区的发展,本文结合笔者的工作经验,主要就智能小区建筑电气工程的设计及其实践展开相关论述。

非互易拓扑光子学研究进展(特邀)

光的传播通常是互易的,传统的互易性光学器件面临光学衍射极限等问题,限制了其性能的进一步提升。非互易性光学器件能够实现光的单向可控传输,非互易拓扑光子态具有抗背向散射、免疫障碍物和缺陷等多种优异的物理性质,因而在光集成电路、非线性光学等多个领域具有潜在的应用价值。本文聚焦并回顾了非互易拓扑光子学的应用价值和研究进展,分别介绍了通过旋磁材料光子晶体、基于磁表面等离子激元、利用光学非线性效应和基于时间调制等不同的途径和手段实现非互易光子拓扑态的理论依据和研究进展,比较各自特点,并对其未来发展趋势和面临的关键问题进行了分析和展望。

激光诱导荧光探测水体中溶解有机物浓度

用Nd∶YAG激光器的三倍频355nm光作为激发光源,根据激光诱导荧光(LIF)方法激发并探测污染水体的荧光光谱.通过对荧光光谱的分析处理研究归一化荧光强度,即450nm处水中溶解有机物(DOM)峰与405nm处水的拉曼峰的比值,反演溶解有机物浓度.用商品腐殖酸和去离子水配置成已知浓度的溶液代替标准DOM溶液进行标定,得到回归方程.结果证明,DOM的归一化荧光强度与水体中DOM浓度有较好的线性关系,因此LIF方法是对大面积水域水质进行动态遥测的较理想方法.

基于样条的振动信号局域均值分解方法

局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的主要思想是把一个时间序列的信号,分解成不同尺度的包络信号和纯调频信号,然后获得信号的时频分布。LMD算法用极值点来定义局部均值函数和局域包络函数,然后用滑动平均来平滑均值和包络函数,针对用滑动平均平滑均值和包络函数误差较大的缺点,提出了采用三次样条对上、下极值点分别插值求得上下包络线,然后由上下包络线的平均获得局部平均函数,由上下包络线相减的绝对值获得局部包络的方法。通过对非线性和实例振动信号的实验研究表明,基于样条的LMD方法的分析精度比LMD方法高。

基于信息素机制的粒子群优化算法的设计与实现

提出了一种基于信息素机制的粒子群优化(Particle swarm optimization based on pheromone mechanism,PSO-PM)算法.主要是借鉴了蚁群优化算法的信息素共享机制,并引入到粒子群优化算法中,设计了粒子行为的三条简单规则:信息留存规则、信息获取和融合规则以及粒子演化规则,从而实现了群体信息的充分分享,相应地改善了算法的寻优能力.采用基准函数对PSO-PM算法进行测试,并与几种不同类型的改进优化算法进行对比,数值实验结果验证了PSO-PM算法的有效性.

一种基于EMD的振动信号时频分析新方法研究

基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的希尔伯特变换(Hilbert Transformation,HT),是先把一列时间序列数据通过经验模态分解成本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后经过希尔伯特变换获得瞬时频率的信号处理方法。针对HT求瞬时频率的不足,提出了把IMF分解成包络和纯调频信号,然后通过对纯调频信号进行反余弦求瞬时频率的新方法。通过对非线性仿真信号研究表明,该方法是有效的。把该方法应用于转子横向裂纹的时频分析,表明能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果。仿真和实测信号的分析结果说明,用新方法对振动信号进行时频分析是有效的。该研究成果能广泛地用于信号时频分析领域。

基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究

提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解。该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点,能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响。研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来。该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域。

线形超声相控换能器阵列的参数优化

线形超声相控阵换能器的参数直接影响着检测系统的性能和制作成本,其声场特性是能否获得并有效利用被检测部位或区域回波信息的决定因素,也是设计换能器阵的主要依据。从建立线形相控阵换能器辐射声场的数学模型出发,研究了不同阵列参数对波束指向性和偏转性的影响,进而给出了相控阵列优化设计中一些重要的规律。

EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用

把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果。该研究成果能广泛用于信号时频分析领域。

EMD方法基于AR模型预测的数据延拓与应用

把基于时间序列AR模型预测的数据延拓技术引入经验模态分解(EMD)时频分析领域,论述了基于AR模型的数据延拓技术原理,即先对原始数据进行AR建模,然后利用模型对该数据进行延拓。通过对非线性仿真信号基于AR模型的延拓研究表明,该延拓技术是有效的。把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,能把横向裂纹转子的扭振所形成的相位调制现象检测出来,获得了良好的效果。

基于双目视觉的移动机器人动态目标识别与定位

提出了一种双目移动机器人实时动态目标识别与定位方法。该算法首先采用SIFT(Scale Invariant Features Transforms)算法提取目标特征,并结合双目视差特征进行目标匹配;然后通过区域增长方法进行目标区域的提取;最后结合双目视觉标定的模型对目标进行定位。实验结果表明:该方法在摄像机运动-目标运动情况下,能对局部特征未知或特征不明显的动态目标进行有效的识别与定位。

转子振动信号同步整周期重采样方法的研究

提出了应用微分和样条插值的转子振动信号同步整周期重采样方法,该方法所用的信号为等时间间隔同步采集的键相信号和振动信号.对键相信号进行微分处理,获得相对幅值较大的周期起止点,然后把振动信号用三次样条在起止点间进行等数量插值,从而获得了同步整周期采样的数据.研究结果表明:该方法能准确地对振动信号进行同步整周期重采样,具有对信号采集设备要求低、相位误差小的优点,可广泛用于转子振动信号整周期采样领域.

基于模式匹配的变压器色谱峰辨识算法

把模式匹配技术引入电力变压器色谱峰辨识领域。具体算法为:通过构造一个匹配的高斯波,沿着色谱数据滑动求高斯波与色谱数据段的相似性来查找峰位,相似度大于设定阈值的数据段存在色谱峰位,该数据段色谱峰位的位置对应滑动到该处的高斯波峰位。对该算法进行了实验研究,结果表明:该算法与色谱的保留时间无关,抗干扰性能良好,具有显著的优点。

基于信息分享机制的粒子滤波算法及其在视觉跟踪中的应用

针对基本粒子滤波方法存在的权值退化和计算效率低问题,提出了一种基于信息分享机制的粒子滤波算法.该方法将粒子群优化算法和蚁群优化算法的优化思想共同作用到粒子更新中,实现粒子之间信息共享,从而增强粒子的多样性和最优估计能力.同时分析了该算法的收敛性.视觉跟踪实验表明,该算法能用较少的粒子实现单目标和多目标跟踪,综合跟踪性能优于基本粒子滤波和基于粒子群优化的粒子滤波方法,验证了本算法的有效性.

结合物体先验和空域约束的室内空域布局推理

对结构化室内场景的空域布局结构进行估计是计算机视觉领域的研究热点之一.然而,对于内部堆放了众多杂乱物体的室内场景,现有的大多数方法容易受到各种物体遮挡的影响而无法对这一类场景的布局结构进行准确推理.为此,本文方法充分考虑了房间和物体之间的几何和语义关联性,参数化地对房间和内部物体的三维体积分别进行描述,并且提出利用多种高层图像语义来获取物体的先验信息.此外,还在此基础上加入了空域排他性和空域位置等多种空域约束,进而在改进室内场景空域布局估计的同时为物体的识别和定位提供关键信息.本文方法不仅具有较低的求解复杂度,而且通过试验表明相比于现有的经典方法在杂乱的室内场景中能够取得更为鲁棒的空域布局推理结果.

基于能量的振动信号经验模态分解终止条件

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)主要思想是把一个时间序列的信号分解成不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)。EMD算法用残余量极值点数量小于2来终止分解,该终止条件有无关组分多和分解速度慢的缺点。针对该缺点,提出了采用残余能量小于设定值的EMD分解终止条件。通过对非线性和实例振动信号的试验研究表明,基于能量的EMD分解终止条件既可以减少分解的无关组分,又可以提高分解的速度。该研究成果能广泛地用于振动信号分析领域。

基于模糊隶属函数的变压器色谱峰定性算法

把模糊技术引入了电力变压器色谱峰定性领域。该算法为:把要定性的色谱峰位作为模糊矢量,把各个成分作为模糊集元素,峰位相对于成分的隶属度函数用成分的绝对保留时间来构造,不失一般性,隶属度函数的形状取为三角形,2个相邻成分绝对保留时间中点的隶属度值设为50%,若某个峰位相对于某个成分的隶属度函数值大于50%,则这个峰位就是所用隶属度函数的那个成分的峰位,若存在多个峰位隶属于某个成分,则隶属度最大的那个峰位是相应成分的峰位,其余是假峰。对该算法进行了测试,结果表明:该算法方法简单,抗峰漂移性能良好,可以剔除假峰,具有显著的优点。

基于听觉感知模型的自适应音频数字水印算法

提出了一种基于听觉感知模型的自适应音频数字水印算法。该算法采用了适合于时变信号分析的小波包来分解音频信号。小波包分解满足心理声学模型所需的频率分辨率,可直接在小波域中计算掩蔽阈值,而不需像MEGP等算法那样进行FFT运算,从而大大降低了计算的复杂程度。实验结果表明,水印系统对MP3压缩、噪声干扰、重量化、低通滤波攻击有一定的鲁棒性。