基于相位重合点检测技术的频标比对系统

相位重合点检测是一种高准确度测量周期性信号参数的技术,已实际应用于高准确度频率计中。介绍了相位重合点检测技术的原理及其在频标比对系统中的应用。实际工作情况证明,采用相位重合点检测技术的频标比对系统,具有电路简单,可靠性高的优点,测量分辨力达到了100 ps量级。

轧钢厂穿水冷却控制系统

轧机冷床冷却能力的不足,成为产量提高后影响产品质量、制约生产的瓶颈问题。使用轧后穿水冷却,使钢材上冷床温度降低,提高了产品质量和合格率。本文介绍了龙钢西安轧钢厂穿水冷却自动控制系统的硬件组成以及系统功能。一年的生产实际中的成功应用,证明该系统具有安全、可靠、经济的特点。

基于ADC08D500的FPGA数据采集系统

为了解决软件无线电应用中高频处理信号的大带宽信号采集和处理问题,给出了一种在FPGA数据采集系统中采用高速A/D转换芯片ADC08D500来对宽带、高频信号进行实时采样和转换的设计方案以及实验结果,该方案采用模块化设计,设计简单,通用性强,可用于高速系统中的实时数据采集和处理。

高精度频率测量技术及其实现

针对高精度的频率测量,分析了相位检测法的测量误差,根据分析结果提出并实现了一种基于FP-GA实现的频率测量方法。该方法利用FPGA器件门时延小、电路稳定的特性,采用相位重合检测的改进方法,降低了测量时的±1计数误差。对其进行的误差分析表明,其测量精度约为10-11/τ量级。研制样机的实际测量数据表明,该方法满足高精度、低成本的频率测量要求,具有大规模推广应用价值。

新型频率测量方法的研究

根据量化时延原理的短时间间隔精确测量方法 ,在时频测量领域有着广泛的用途。该方法可被广泛地应用于高精度频率、时间及相位等信号的测量。文章详细介绍了此种新型时间间隔测量方法的原理 ,及其与一种从多周期同步法发展而来的高精度、定闸门测频方法的相互结合。从而实现了高速、高精度、连续的宽频率范围的测量。

基于延迟链的频率测量方法

提出了一种基于延迟链技术的频率测量新方法。利用被测频率产生计数闸门,利用延迟链产生均匀延迟的多路参考频率信号,在同一闸门下对其计数,以其平均数作为参考频率计数值,降低了±1计数误差,对其进行误差分析表明其频率测量精度决定于延迟单元延时及其误差。实际测量数据表明在参考频率为200MHz,对延迟单元延时标定为0.5ns时其频率测量精度同比多周期同步法提高8倍。相比模拟内差法、时间-电压变换法和游标法等,该方法实现简单、成本低廉,具有良好的实用性。

基于多小波的图像去噪技术研究

多小波是小波理论的进一步发展,在实际应用中它可把十分重要的光滑性、紧支性、正交性、对称性等完美的结合起来。鉴于现有多小波去噪方法只谈及去噪思想,没给出具体的实现方法,为此,将多小波变换与单小波去噪方法中的HeurShrink去噪法结合起来,提出了一种切实可行的基于多小波的HeurSure图像去噪方法(multiwavelet basedimagedenoisingwithHeurSure),简称MDH去噪法。并将D4单小波去噪法中的HeurShrink法与MDH法的去噪效果进行了比较。实验结果表明, MDH法的去噪效果优于D4单小波的HeurShrink法去噪效果。

单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究

单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。

机器人运动学模型中的参数选取

在国内的专业书籍中,对机器人运动学模型的论述仍以DH模型为主,而对MDH模型鲜有提及。文中详细介绍了DH和MDH模型,给出了MDH模型中参数的选取原则,最后通过实例进行了说明。对机器人运动学建模具有一定的参考价值,弥补了国内专业书籍论述中的不足。

水下激光目标的统计对消分割法(英文)

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.

认证水印技术的研究

该文对数字图像水印的一种重要应用——认证水印技术的背景、特点、分类和现有方法进行了综述,对认证水印技术存在的问题及研究热点作了分析。

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想。磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊。针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法。此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强。

一种高效的小波变换去噪方法

小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。

基于二进小波的图像去噪技术

图像在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的图像重建对于图像单个小波变换系数的依赖性下降。因此,在相同的误判概率下,基于二进小波变换的图像去噪效果好于基于小波级数变换的图像去噪效果,基于这个思想,将基于小波级数的图像去噪方法推广到基于二进小波变换的图像去噪,实验表明二进小波去噪可以有效地提高信噪比。

传输图像的子波域插值恢复算法

在丢包信道中传输子波编码图像时 ,存在图像重构问题 .本文提出了一种新的图像恢复算法—树恢复子波域插值算法 ,可以用于恢复丢失的子波树系数 .该算法利用二维子波变换具有的水平和垂直方向边缘检测能力 ,采用数学形态学膨胀运算 ,恢复已丢失的表示边缘信息的高频系数 .为了保持图像边缘的尖锐性和方向性 ,本文采用了高频系数指导下的低频系数恢复技术 .

一种新的用于连续值属性离散化的约简算法

针对在 Nguyen和 Skowron的离散化算法中进行启发式约简时会出现某些属性不能进行离散化问题 ,以及在无核数据集中启发式约简算法计算量比较大等问题 ,在粗糙集理论和属性频率函数的基础上给出一个新概念——候选核 ,并提出一种新的用于连续值属性离散化的约简算法——基于候选核的启发式约简算法 (简称 BCC)。该算法可以寻找到能对所有属性进行离散化的约简。实验表明 ,所提出的 BCC算法能提高大数据集的离散化效果。

基于相位重合点检测技术的测频方法的改进

在测频中利用检测到的相位重合点来触发测量闸门能够有效地消除传统方法中±1字的误差,大大提高了测量精度,但在实际线路中由于不能准确捕捉相位重合点,导致实际测量精度与理论精度有一定的差距,该文对此提出一些改进措施,使用闸门信号与被测信号和标频信号都同步,在一定程度上提高了测量精度。

在Visual Basic中实现快速图像处理的方法

在VisualBasic中进行图像处理的时候,通常需要大量的运行时间,本文针对这个问题给出了一个在VisualBasic中快速的图像处理方法,这个方法可以大大地节省加载和处理图像的运行时间,而且还可以方便地实现撤消等功能。

基于统计对消的激光水下图像的目标提取法

激光水下目标的识别是一个崭新的研究领域 ,有许多问题亟待解决 ,其中目标提取问题是关键。由于激光照射下的水下图像含有大量的散斑噪声 ,严重影响图像的质量。依据统计规律相同的噪声可以对消图像中的噪声这一原理 ,结合小波变换和统计方法 ,提出了一种基于统计对消的水下目标分割方法 (SC)。其中 ,采用小波变换 ,对低频成分进行特殊处理 ,以增强图像中的目标信息 ;采用统计方法来充分抵消图像中的干扰噪声。实验结果表明 ,水下目标分割方法是有效且可行的。