基于液滴指纹图的波形分析算法的改进

不同的液体在相同的夜滴分析系统中,光纤信号的强弱不同,电容信号的强弱即液滴体积不同,液滴指纹图的波峰波谷的高度、位置以及峰的形状不同,液滴指纹图的曲线长度和曲线下的面积不同;因此,对光电液滴指纹图进行波形分析,计算波形参数,可以实现特征提取并区分不同液体.针对波形分析算法在特征提取过程中存在的两个缺陷,即最值检测时可能错误识别波谷位置和邻域比较时产生大量等值数据集,提出了改进的波形分析算法;对改进前后的波形分析算法进行了分析比较,改进后的算法有效提高了波形参数的准确性.     

基于图像识别的循迹车路径识别算法研究

详细阐述CMOS图像的采集及在实际环境下图像处理和存储的方法;提出一种基于最小二乘法构建无损路径图像的新算法,给出一种适应性强的智能车循迹策略和相应的程序。实验表明,在这种控制策略下,小车运行稳定,能够排除各种干扰,并且能够使小车维持在很高的速度上行驶。基于此策略,本小组获得了第二届全国大学生智能车竞赛特等奖。     

分段滤波在光纤电容液滴分析技术中的应用

光纤电容液滴分析技术通过获取液滴在成长过程中光纤信号随液滴体积的变化规律,得到＂液滴指纹图＂。由于反映液滴体积的电容信号是一种锯齿波,光纤信号同样也呈周期性突变,在对光纤及电容信号的滤波过程中容易引起信号失真,本文提出了一种分段滤波的方法,提取液滴生长周期,再对每部分周期信号分别进行零相位低通滤波。实验证明该方法很好的解决了液滴分离瞬间的信号失真问题,为光纤电容液滴分析技术在液体真伪鉴别、液体类产品质量控制、污水处理等领域的实际应用打下了坚实基础。