基于量子测量的紧框架构造方法研究

根据经典领域中的有限维紧框架研究量子领域中紧框架构造方法。由于紧框架与秩一广义量子测量有一一对应关系，在量子领域中设计了两种基于量子广义测量的紧框架构造方法。研究表明，这两种最优量子紧框架能分别解决两种基本的量子态区分策略：最小差错区分和最优无错区分。最小差错区分给定的一组向量，应用最小二乘准则，用广义量子测量方法构造了基于LSM的最优量子紧框架。这种最优量子紧框架分为两种情况：一种是给定框架界的最小二乘框架（CLSF），另一种是选择最优框架界的的最小二乘框架（ULSF），最优框架界能最小化最小二乘误差。还用量子广义测量方法构造了基于最优无错区分的量子紧框架。最后举例对比了以上最优紧框架构造方法，ULSF为最优有限维紧框架。     

改进块匹配与初始估计的POCS图像重建

POCS（凸集投影）算法进行图像超分辨率重建时,图像配准和初始估计对重建结果有重要影响。为解决传统块匹配算法小块匹配易受噪声干扰,大块匹配对运动对象跟踪不精确的问题,本文以空间十字频率法判断图像的平坦程度,根据图像平坦度进行匹配块的分割,实现了匹配块大小的动态选择;针对单帧初始估计包含信息量少的不足,将所有已知低分辨图像与插值图像配准,以最优插值法作用后的插值图像作为初始估计。实验证明,改进的配准算法消除了固定块配准方式在噪声和局部运动同时存在时的不足,且算法简单,运算量较小;新的初始估计生成方式则提高了初始估计的峰值信噪比,加快了重建的收敛速度。     

多功能阵列式触觉传感器的研究

介绍了一种以MEMS技术制作的可定量获取三维接触力信息的 4× 8阵列触觉传感器的结构与工艺 ,提出一种新颖的三维接触力信息的获取与处理方法 ,并给出了实现接触、分布压、接触总力、滑动状态等多种功能的实验结果和主要的技术指标。     

一种基于小波变换和自适应滤波的图像拼接算法

图像拼接技术其关键在于解决拼接图像配准问题,以及如何针对多幅相关图像,进行无缝接合形成连贯的没有拼接痕迹的图像.本文针对上述问题,提出了一种算法.首先对小波域的图像信息采用灰度相关法进行匹配搜索,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯;然后在小波域生成自适应滤波器,并在图像的拼缝处作滤波处理,得到拼接后的小波系数矩阵;对小波系数矩阵进行小波逆变换还原图像.实验结果表明:在小波域对图像进行拼接,而且在接缝处根据两幅图像的自身信息进行自适应滤波(即时改变滤波器形态),故它很好地平滑了拼接中出现的接缝.     

具有双应变梁的硅微机械倾角传感器结构设计

提出了一种能抗侧向耦合干扰的微机械硅倾角传感器的敏感结构设计，它由两个不同大小的质量块和连接它们的两个相互平行的硅应变梁组成。文中通过推导给出了硅应变梁上所受的应变与倾角及位置的解析关系，并计算了在两个不同质量块作用下硅梁上的应力分布，最后提出了制作该结构的工艺设计。     

具有双应变梁的硅微机械倾角传感器结构设计

提出了一种能抗侧向耦合干扰的微机械硅倾角传感器的敏感结构设计 ,它由两个不同大小的质量块和连接它们的两个相互平行的硅应变梁组成。文中通过推导给出了硅应变梁上所受的应变与倾角及位置的解析关系 ,并计算了在两个不同质量块作用下硅梁上的应力分布 ,最后提出了制作该结构的工艺设计     

基于深度学习的LoRa信号识别研究

针对低信噪比环境下传统匹配滤波算法在LoRa信号解调中误码率较高的问题,提出了一种基于深度学习的LoRa信号识别方法。设计的监督学习神经网络由输入层、卷积层、全连接层、分类层和输出层组成,利用不同信噪比的加性高斯白噪声信道模型生成的LoRa接收信号对神经网络模型进行训练,再将训练好的神经网络应用于LoRa解调的信号识别...     

基于CMMB信号频谱感知和参数估计的研究

为了挖掘广播电视超高频(UHF)频谱资源的重复利用,以认知无线电研究为基础,对比了3种常用非合作式下基于发射机的频谱感知方法的优劣点。主要介绍了灵敏度较高的循环平稳特征检测算法,并完成了针对中国移动多媒体广播(CMMB)信号频谱感知的MATLAB仿真,在GUI界面实现了效果演示。     

管网平差的差分线性化方法

从管网计算的基本方程出发，给出流量法的一种新方法——差分线性化法，并通过实例计算说明了该方法的可行性。