基于MATLAB的定点DSP小波变换程序设计方法

在Matlab/Simulink环境下,用图形方式设计数字信号处理器(Digital signal processors,DSP)的程序,以及采用多比率滤波函数(Multiratefilters)实现DWT及IDWT的Mallat算法,简化了DSP的小波变换程序设计.文中给出了设计实例,用Matlab作辅助工具,设计db2小波变换,并对DSP的A/D转换结果进行滤波处理,再将设计的文件转换成C语言程序,经修改编译后在DSP目标板上运行.设计的程序在TMS320LF2407A处理器上运行正确,实现了小波滤波功能.     

基于混合反射模型的SFS有限元方法的研究

提出了基于混合反射模型的由明暗恢复物体三维形状的有限元算法。用正方形面元逼近光滑曲面,把曲面表示为所有节点基函数的线性组合;基于既含有漫反射成分又有镜面反射成分的混合模型,结合节点基函数,将反射图线性化。考虑数字图像的特点,直接使用离散形式的SFS问题的亮度约束形式,用最小化方法得到高度满足的线性方程;使用Kaczmarz算法计算出表面三维形状。使用合成图像和实际图像验证该文算法的有效性,探讨了该算法的性能。     

一种新型智能脱扣器的设计及实现

智能脱扣器是电力系统中新一代开关设备的智能监控单元;从保证电力系统安全生产的角度,深入分析了智能脱扣器的准确性、实时性、稳定性等关键技术,并给出了解决方案;介绍了一款用PIC16F87X开发的智能脱扣器的设计方案,研制并实现了具有模块化、通用性强,集测量、监视、保护、控制、通信为一体的高性价比新型智能脱扣器;详细地介绍了其硬件结构和软件流程,最后给出了测试数据;实践表明,此款智能脱扣器性能好,性价比高,在实际的生产应用中取得了良好的效果.     

用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法。该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力;然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息,提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力;最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权,强化目标特征表征能力。实验结果表明,该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70%,较Yolov4_tiny提升了3.12%,实现了PCB缺陷精准定位和识别,满足工业检测的实际需求。     

基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件分拣算法

针对非结构化场景中存在的多工件堆叠遮挡等问题,提出了基于多尺度特征注意Yolact网络的堆叠工件识别定位算法。所提算法首先在Yolact网络的掩码模板生成分支中加入多尺度融合与特征注意机制,提升网络预测堆叠工件掩码的质量,并设计了基于膨胀编码的目标检测模块,增强网络对不同尺度堆叠工件的适应能力,构建了多尺度特征注意Yolact网络。其次,利用构建的多尺度特征注意Yolact网络预测堆叠工件的掩码与边界框,并对堆叠工件掩码进行最小外接矩形生成,根据掩码边界框与掩码的最小外接矩形确定目标工件的抓取点与旋转角度。最后,基于堆叠工件识别定位算法研发了视觉机器人工件分拣系统。实验结果表明,所提模型在边界框回归、掩码预测两项任务上的识别精度均有提升,机器人工件分拣系统进行堆叠工件分拣作业的成功率达到97.5%。     

基于系统浸入和流形不变自适应方法的静止无功补偿器非线性鲁棒自适应控制方法

本文提出一种将系统浸入和流形不变(I&I)自适应控制方法与L2-增益抑制鲁棒控制方法相结合的静止无功补偿器(SVC)的非线性鲁棒自适应控制方法.所提方法首先通过参数估计误差和鲁棒控制律的设计,使得所构造的表示参数估计误差函数的流形不变且吸引,从而使参数估计误差在这一流形上收敛于零.然后,通过所设计的可调参数对参数估计误差的收敛性能进行控制,以此来保证参数估计器对不确定参数的自适应估计能力.最后,采用自适应逆推算法推导鲁棒控制律,并通过使不确定外部扰动满足从输入到输出的耗散性来保证系统对不确定扰动的鲁棒性.仿真结果表明,利用所提方法设计的SVC控制器和参数替换律在参数估计、发电机功角动态响应方面优于传统自适应逆推算法,从而提高了输电系统的稳定水平.     

一种遗传搜索块寻优的不同聚焦点图像融合算法

该文提出一种将遗传搜索策略应用于多聚焦图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究。该方法把图像子块大小作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解。利用3种评价参量,即均方根误差、熵和互信息进行不同图像融合方法的分析及效果评价,文中讨论了两种情形,并通过大量的图像实验表明:当聚焦目标无交叉模糊区域时,该方法能实现多聚焦图像对参考源图像的重构或优化融合效果;当聚焦目标有交叉模糊区域时,该方法也取得了很好的效果,超过Laplacian算法和小波变换法。     

基于面向对象Petri网的多Agent系统交互协议建模

为了描述、分析和验证多Agent系统交互协议,提出了一种面向对象Petri网。与现有的形式化方法相比,面向对象Petri网能形象、直观地刻画多Agent系统复杂、并行的交互协议,可以描述其静态和动态语义,并可利用Petri网的数学分析方法对交互协议进行动态分析。面向对象Petri网还具有较好的模块性和柔性,能单独地分析参与交互的每一个Agent,而不会影响其他Agent和环境的状态。最后,利用面向对象Petri网描述了智能物理代理基金会请求协议和合同网协议,并对一个买卖Agent交互实例进行了建模和动态分析,验证了面向对象Petri网具有较好的建模能力。     

基于节点通信能力分布图分析的无线传感器网络能量洞定位方法

针对无线传感器网络中局部高流量通信任务导致随机出现的能量洞对网络寿命造成严重影响的问题,提出了一种基于节点通信能力分布图小波分析的能量洞定位算法。算法通过对网络通信能力分布图进行小波变换,基于最低频子带LL1标准差σ对网络是否出现能量洞进行判别,在此基础上对二值化的LL1进行哈夫变换,以确定网络内能量洞的具体位置及几何尺寸。通过仿真实验表明,提出的能量洞定位算法对不同位置、不同几何尺寸的随机出现能量洞,均具有较为理想的定位能力。     

基于遗传算法的烘缸干燥曲线的参数优化

在保证纸张质量的前提下,为了减少纸机干燥部的蒸汽消耗,可通过建立纸页干燥过程数学模型对干燥曲线进行参数优化,使用遗传算法完成寻优过程,并根据优化结果调整干燥曲线。实际运行结果表明,干燥过程能耗明显下降,纸张物理性能有所提高。