基于RS码的多脉冲位置调制系统的研究

为了改善雨、雾、雪等环境因素对大气激光通信系统性能的影响,建立了一种新的多脉冲位置调制(MPPM)系统。在新系统中不但加入了RS编译码器,而且对接收到的信号采用了最大似然检测技术。分析了信噪比、保护时隙持续时间、信息时隙宽度等性能参数。仿真结果表明,适当地选择参数,可以最大程度减少环境因素对大气激光通信的影响,提高大气激光通信系统的性能。     

微机控制1米/秒交流调速电梯

随着国民经济的发展,高层建筑越来越多,对电梯的需要量急剧增长,电梯将成为日常生活工作中不可缺少的部分。对电梯的质量提出了更高的要求,目前继电器控制的     

基于改进TF-IDF算法的牛疾病智能诊断系统

传统的TF-IDF(Term Frequency&Inverse Documentation Frequency)算法提取的关键词不能合理地代表某疾病的症状,降低智能诊断系统的性能。对此,提出一种改进的TF-IDF算法,并将其应用在牛疾病诊断系统中。系统将用户描述的文本内容转换成向量的形式,用TF-IDF算法提取关键症状词,利用余弦定理和可信度计算给出可靠的疾病推荐和治疗方案。实验结果表明,该算法在疾病诊断中准确率和可信度两方面都具有更好的效果。与传统TF-IDF算法相比,平均可信度提高约4%。     

新工科背景下"电磁场与波"课程的"金课"建设研究

新工科的背景下,打造"金课"、淘汰"水课",对课程建设提出了更高的要求."电磁场与波"课程作为通信工程和电子信息工程等专业中难教、难学、难理解的专业基础课,对电气信息类人才培养起着至关重要的作用.目前该课程存在课堂授课满堂灌、教学模式陈旧、学生学习兴趣低、考核模式单一等问题,课程改革势在必行.本文提出针对性改革方案,以新工科"金课"课程建设为契机,以学生为中心,切实提升课程教学效果.     

基于改进BP算法的电磁涡旋成像方法

针对现今日益复杂的电磁环境和各种高新技术的涌现,不断出现了一些新概念、新体制雷达,来解决传统雷达成像性能瓶颈等问题。电磁涡旋雷达是近几年提出的一种新型雷达。携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波具有特殊的螺旋形相位波前,可以为雷达成像带来更加丰富的自由度,以突破传统雷达成像分辨率限制,实现超高分辨率成像。根据合成孔径雷达(SAR)的特点,研究了电磁涡旋雷达成像的理论基础,重点剖析了电磁涡旋在SAR成像中的应用,建立了多收多发电磁涡旋SAR(EMV-SAR)成像模型,并对传统的反向投影(BP)算法进行了改进,提出了一种适用于涡旋电磁波的新型SAR成像方法。实验结果表明,EMV-SAR系统可以极大地提高方位向成像分辨率,随着OAM模式数的增大分辨率逐步提升,并且混合多模的涡旋电磁波可以有效地解决引入电磁涡旋后方位向旁瓣电平增高的问题。     

基于海量牧区羊群轨迹的区域属性挖掘研究*

现代畜牧业在实际放牧过程中由定位设备产生海量轨迹数据。为了从牧区日常移动轨迹中挖掘出潜在有用价值,提出一种新的基于速度扰动划分与聚类方法。该方法首先将连续定位轨迹段以速度扰动方式进行划分,设置速度扰动阈值,区分牲畜兴趣点及运动状态,并借助于聚类方法将地理位置上相似轨迹点进行聚类进而检测牲畜运动兴趣点。结合核密度分析法对聚类轨迹点进行强度可视化展示。同时,为满足处理海量轨迹数据算法需求,搭建云计算平台进行数据挖掘。理论与实验表明,本文提出的方法可以有效从海量草原牲畜运动轨迹中发现其不同兴趣区域及强度关系,并对后续相关研究具有指导意义。     

不同阶数的FIR数字滤波器的DSP实现

在分析了FIR数字滤波器主要特点的基础上，采用最大误差最小化准则的等波纹迫近法，来设计FIR数字滤波器。然后通过Matlab程序设计语言中Remez函数扣Remezord函数计算FIR数字滤波器的系数，并基于美国德州仪器公司生产的TMS320C5402芯片的数字信号处理功能，应用DSP汇编语言编程实现了该滤波器，使不同阶数的FIR数字滤波器都可以用Matlab所得到的结果来修改DSP程序中的数据子程序。     

四旋翼姿态检测及数据处理系统优化设计

姿态角作为四旋翼飞行器重要飞控参数,对稳定飞行起着至关重要作用.针对姿态的检测问题,搭建了以STM32F407VG、MPU6050和AK8975组成的姿态检测系统.采取四元数法描述飞行器姿态,通过共轭梯度法对加速度计和电子罗盘测量数据做最优处理,得出的数据融合参数修正陀螺仪累积漂移误差,从而达到最佳融合效果.结果表明该检测及数据处理系统简单可靠,性能稳定,计算量小,能够满足四旋翼飞行器对精度和实时性的要求.     

基于VDNet卷积神经网络的羊群计数

为了避免传统羊群计数任务中,羊只之间相互遮挡带来的干扰,提高羊群计数的准确度,采用了视觉几何群(VGG-16)与空洞卷积(DC)相结合的VDNet神经网络羊群计数方法。该方法在网络前端采用去除了全连接层的VGG-16网络提取2-D特征,后端采用6层具有不同空洞率的DC提取更多的高级特征;DC在保持分辨率不变的同时扩大了感受野,替代池化操作,降低了网络的复杂性;最后用一层卷积核大小为1×1的卷积层输出高质量的密度图,通过对密度图像素积分得出输入图片中羊的数量,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,VDNet的平均绝对误差为2.51,均方误差为3.74,平均准确率为93%。这一结果对羊群计数任务是有帮助的。