基于小波变换的心音信号降噪方法

为了弥补传统阈值函数在消噪过程中存在的不足,得到高信噪比的心音信号更好地进行心音分析,本文提出一种新的阈值函数。该函数通过灵活调节参数a和m的大小,更好地对染噪心音信号小波分解的每一层高频系数进行阈值量化。仿真中,应用传统的软、硬阈值函数及新阈值函数分别对大量的标准心音信号进行消噪处理,并对消噪效果进行了比较分析,同时将新阈值函数应用到实测心音信号消噪中。结果表明,新阈值函数能有效地消除噪声和保留心音信号的特征,具有较强的实用价值。

一种精确的人眼瞳孔定位算法

提出一种利用单目摄像头快速定位人眼的方法,通过改进的AdaBoost方法构造级联强分类器定位人脸,根据人眼眨眼前后眼部区域灰度变化显著的特点检测人眼区域,采用边缘提取、局部Hough变换检测圆心的方法定位瞳孔中心。实验结果表明,该算法能够快捷、准确地定位复杂背景下的人眼,对于光照及头部旋转情况下人眼定位具有较好的鲁棒性。

自适应模糊支持向量机增量算法在变压器故障诊断中的应用

利用油中溶解气体对变压器进行故障有无以及故障类别判断时,为抑制冗余信息的干扰,提取与分类模式密切相关的特征作为每层诊断模型的输入;增量学习算法通过提取模型的支持向量和误判样本,逐步积累样本的空间分布知识,提高诊断模型的精度与训练速度,同时剔除对构建模型无贡献的样本以节约存储空间。为提升算法的收敛速度,采用参数自适应优化算法动态搜索模糊支持向量机的模型参数。最后,通过实例将该算法与普通的多分类支持向量机以及多分类模糊支持向量机相比,得出该算法具有相对较好的收敛性和诊断效果。

一种基于单目视觉的实时人机测距系统研究

为获取视觉交互系统中人机距离信息,利用单摄像头检测人脸特征区域、完成人脸与摄像机距离测量。首先通过改进的AdaBoost算法快速检测并定位特征区域,其次利用系统约束条件、摄像机标定原理和面积映射关系推导像距测量方程,完成距离测量。通过规定距离实验,证明了像距测量方程的可行性。复杂环境实验表明系统在复杂背景下有较好的鲁棒性,但不同光照会影响测量精度。系统适应性实验验证了对多名待测者的普遍适用性,但佩戴眼镜会影响测量的精度和实时性。测距系统在有效量程内有较高精度,处理速度约为5 fps,满足精度与实时性要求。

基于视觉的智能车道路检测与转向控制策略研究

对以FREESCALE的MC9S12DG128芯片为核心控制器的智能车采用了OV7620数字摄像头进行路径识别,再利用核心控制芯片对采集到的数据进行分析并提取出赛道黑色中心线,对赛道上出现的不规则黑色干扰信号进行过滤处理,从而准确地判别出赛道的形状,为舵机和电机提供控制依据以使小车平稳快速的行驶。并对智能车的转向控制策略的选择改进进行了分析,通过对比查表PID控制策略和模糊PID控制策略,以及具体试验观察,最终选择了模糊PID控制策略,实现了对直赛道、弯曲赛道的识别和优化处理,运行效果得到了改进,特别是在弯道处,在保证车体平稳的情况下车速有了极大的提高。

基于嵌入式Internet技术的电网远程监测系统

针对传统电网监测系统多为基于单片机开发的系统,在智能化、实时性、高精度、安全性方面的不足,本文提出了基于嵌入式Internet技术构建的电网远程监测系统的实现方案,解决了传统电网监测装置在任意时间和地点无法进行电网远程监测操作的问题,并研究了B/S结构的电网远程监测系统的模型,实现了基于CGI技术的客户端与主机间的交互及电网监测界面的实时刷新。本系统以电网安全运行为目标,对提高电网远程监测系统的自动化水平也具有重要的现实意义。

基于“会诊式”推理控制策略的智能型搜索引擎的研究

随着Internet和网络技术的发展,搜索引擎给人们带来的很大便利。本文分析了传统搜索引擎的缺点,探讨了“会诊式”推理控制策略的结构和特点,研究了基于“会诊式”推理控制策略的智能型搜索引擎的特征,并给出其实现技术。

基于肤色特征和遗传算法的人眼瞳孔定位算法

提出了一种单目摄像头下定位人眼瞳孔的方法,分为人脸区域检测、人眼区域检测、瞳孔中心定位三个阶段。在人脸区域检测阶段,利用人脸的肤色和唇色在不同色度空间下的特性,结合区域增长的方法分割出人脸区域;在人眼区域检测阶段,利用定位出的人脸区域,根据先验知识缩小搜索区域,再结合遗传算法搜索眼部区域;最后利用圆的几何性质定位瞳孔中心。实验结果证明了本算法在复杂背景和头部偏转情况下的有效性。

一种环状编码标记点的设计及解码算法

针对近景摄影测量中对编码标志点的精确定位和准确识别的要求,提出一种环状编码标记点的设计和识别算法。在传统环状编码标记点的基础上添加三个定位符,用于确定标志点的精确位置和增加标志点的数量。解码时先检测定位符坐标及其在标志点中的位置,然后对编码标志点进行透视变换以实现图像校正的目的,最后用提出的基于圆环扫描的方法进行解码。实验结果表明,该算法对任意旋转角度下的编码标志点均有较好的检测识别效果;当摄像机与标记平面的夹角小于65°时,其识别准确率可达99. 3%;在复杂背景情况下的平均识别准确率为97. 4%,误识别率为1. 25%,识别平均速率为2. 15 s/幅。