一种自适应响应融合的目标跟踪算法

目标跟踪过程中物体的形变、缩放、旋转、遮挡、运动模糊、光照变化和背景干扰等会导致显著的外观变化,严重影响跟踪算法的性能。针对该问题,在特征提取方式,检测模型和自适应融合等方面对传统的核相关滤波算法进行了改进,提出了一种自适应响应融合的核相关滤波算法。最后,在目标跟踪标准数据集OTB2013上,将提出的自适应响应融合的核相关滤波算法与主流的目标跟踪算法KCF,Staple, CSK等进行性能比较,本文提出的算法总体精度为0.850,总体成功率为0.773,均优于近年具有代表性的相关滤波算法。

疫情常态下“信号与系统”双线融合教学实践

新冠疫情防控常态化下,线上线下“双线融合”教学模式逐渐成为主要教学模式。西安电子科技大学“信号与系统”课程组依托中国大学MOOC平台上“信号与系统”“工程信号与系统”两门国家级精品在线开放课程,提出“MOOC课程平台自学+任课教师线下线上同步讲授”相结合的教学模式。经过一个学期的实践,借助大数据分析表明,“双线融合”教学模式保证了与传统的线下课堂教学质量“实质等效”。

基于差分进化生物地理学优化的多层感知器训练方法

针对生物地理学优化训练多层感知器存在的早熟收敛以及初始化灵敏等问题,提出一种基于差分进化生物地理学优化的多层感知器训练方法。将生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)与差分进化(differential evolution,DE)算法相结合,形成改进的混合DE_BBO算法;采用改进的DE_BBO来训练多层感知器(multi-layer perceptron,MLP),并应用于虹膜、乳腺癌、输血、钞票验证四类数据分类。与BBO、PSO、GA、ACO、ES、PBIL六种主流启发式算法的实验结果进行比较表明,DE_BBO_MLP算法在分类精度和收敛速度等方面优于已有方法。

基于Matlab的“自动控制原理”课程辅助教学探讨

针对"自动控制原理"课程传统教学中存在的概念抽象、理解困难等情况,借助Matlab强大的运算能力和数据可视化功能,结合教学过程中的重点难点,搭建"自动控制原理"仿真实验平台。该平台利用Matlab工具对抽象的理论教学进行演示,有效地提高了教学的针对性和直观性,对"自动控制原理"课程教学改革具有良好的借鉴意义。

基于FPGA的CCSDS位平面编码设计与实现

针对已有位平面编码实现扫描效率低、复杂度高等缺点,提出了一种CCSDS图像压缩位平面编码技术的FPGA实现方法。将CCSDS图像压缩算法位平面编码分为预处理、扫描、熵编码等几个关键模块,采用流水结构对系统进行设计。最后,用Modelsim进行仿真测试,经检验,输出的编码结果正确。实验表明,提出的实现方案编码效率高,复杂度低,有一定的实用价值。

基于FPGA的CCSDS位平面编码设计与实现

针对已有位平面编码实现存在扫描效率低、复杂度高等缺点,提出了一种基于CCSDS图像压缩算法位平面编码技术的FPGA实现方法。将CCSDS图像压缩算法位平面编码分为预处理、扫描、熵编码等几个关键模块,采用流水结构对系统进行设计。最后,用Modelsim进行仿真测试,经检验,输出的编码结果正确。实验表明,提出的实现方案编码效率高,复杂度低,有一定的实用价值。

“信号与系统”教学引入图像处理案例探析

"信号与系统"课程中的输入和输出信号在时域都是一维电信号,不够直观;数字图像处理的输入和输出信号都是二维图像,非常直观。为了更好地帮助学生理解课程中信号处理的原理和效果,本文将数字图像处理若干工程案例引入"信号与系统"课程的讲解。课堂教学效果表明,数字图像处理工程案例的引入对"信号与系统"课程教学具有良好的辅助作用。

基于BBO-MLP和纹理特征的图像分类算法

为了提高图像分类的准确率,解决多层感知器(MLP)收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于生物地理学优化-MLP(BBO-MLP)和纹理特征的图像分类算法。首先,从图像库中选取3类不同的图片,对图像分类算法运行环境进行建模;其次,选取角二阶矩(UNI)、熵(CON)、惯性矩(ENT)和相关性(CDR)4个纹理参数构建一个四维特征矩,根据用户提供的类别号和图像的纹理特征向量生成训练样本文件;然后,将提取的数据作为MLP的输入数据,为MLP定义一个评估栖息地的误差适应度函数并对适应度函数进行全局优化,利用BBO算法训练MLP,得到分类模型;最后,利用训练好的MLP对图像进行分类,并引入二次反馈机制进一步提高算法性能。实验结果表明,与PSO、GA、ACO、ES和PBIL等优化算法相比,本文的BBO-MLP算法具有较高的分类正确率。