基于半监督算法的高光谱影像特征提取仿真

高光谱影像包括待测物的空间、光谱和辐射三重信息,且图像信息具有维度高、空间相关性弱、特征非线性强的特点,导致其空间特征序列混乱,特征提取难度大。于是提出基于半监督算法的高光谱影像特征提取方法。应用半监督算法对高光谱图像中的高维数据降维处理,并基于降维结果完成高光谱图像的去模糊。高光谱图像完成降维去模糊后,根据特征学习模型学习高光谱影像数据,获取图像深层特征。在像元空间内对深度特征以及空间信息完成空、谱的联合,实现高光谱影像特征的提取。实验结果表明,所提方法应用下影像特征点在特征空间内聚类效果好,查全率和查准率均能达到95%以上,说明上述方法的应用性能更优。     

双螺杆挤出压片机调速系统改进

密炼机间歇性的工作方式,和橡胶特有的高弹性,使得双螺杆挤出压片机控制系统存在着非线性、时变性等复杂的问题。为了解决这些问题给传统双螺杆挤出压片机调速控制系统带来的缺陷,采用橡胶工业控制中普遍使用的PLC可编程控制器实现模糊控制算法,将两者的优势有效地结合起来,可方便企业工厂在不增加硬件设备成本的前提下提高双螺杆挤出压片机的控制系统性能。     

基于变换折衷阈值的多分辨图像双边滤波仿真

为了有效解决多分辨图像内存在噪声的问题,提出一种基于视觉灵敏度的多分辨图像双边滤波算法。通过粗糙集理论初步判断多分辨图像内的噪声,利用视觉灵敏度对判断结果展开修正。通过双边滤波器将噪声图像分解为高低频两个部分,高频部分使用Curvelet变换折衷阈值,根据设定的阈值保留多分辨图像中更多的边缘纹理细节。将低频图像和处理后的高频图像重构,获取经过滤波处理后的多分辨图像。实验结果表明,所提算法可以精准检测出多分辨图像内存在的噪声,同时能够获取满意的多分辨图像滤波结果。     

基于UWB定位的智能跟随车系统设计

本文基于超宽带技术(UWB)设计了一款定位与跟踪智能小车^[1],实现了高精度的定位和跟踪功能。通过三边定位算法计算出小车在基站中的位置，实现精准定位，通过安装在小车车头上的两个UWB模块测试与目标UWB模块的距离和角度实现距离和角度的跟踪。实验测试结果表明，小车具有高精度定位和灵活的跟随功能。     

基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法

爬壁机器人姿态调节受其运动状态的影响，控制中心难以实时纠正爬壁机器人方向与角度，存在机器人运动失衡的问题，为此设计基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制方法。建立机器人运动方程与静力学方程，判断机器人运动失衡状态，采用径向基神经网络对爬壁机器人姿态进行纠偏控制，并通过控制中心传输指令，实现基于径向基神经网络的爬壁机器人姿态调节控制。实验结果表明，应用所提方法后爬壁机器人偏航角、俯仰角误差与滚转角的误差平均值分别为0.20×10³、0.15×10³、0.45×10³ rad,在无干扰和有干扰的情况下，所提方法控制后到达的位置与目标位置的最大误差分别为2及10 m,体现了爬壁机器人姿态调节控制的优异性能。