基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

基于非线性变换的加速度计误差标定与补偿CSCD

为提高三轴加速度计测量精度,分析其误差来源和产生机理,建立了误差模型;根据误差模型和重力场幅值不变特性,推导出非线性观测方程。引入两个未知的参数向量,通过数学变换把非线性观测方程变形为关于新未知参数的线性方程;然后采用批量最小二乘法求出新的未知参数,并根据误差模型参数和新未知参数之间的关系,利用逆解析运算求出对应的零点偏差、灵敏度误差和三轴不正交误差。实验结果表明,加速度计正负误差峰值间距可以减小100倍左右,精度可达10-3m/s2,并具有很好的可重复性。该方法算法效率较高,补偿效果显著。     

数字水印防伪技术的研究和应用

本文采用数字水印技术,研究和开发了一种新的证件制作与检测方法技术体系,防伪性能高、识别准确快速。该项技术可广泛应用于证件和产品的防伪,具有极高的理论价值和实用价值。     

运动的核弹比静止的核弹威力小?——多普勒效应、红移、光行差和动体的质能当量关系

证明爱因斯坦立足于光速不变假设和长度收缩假设的洛伦茨变换未能正确地解释多普勒效应、红移和光行差现象;他也未能给出正确的动体的质能当量关系.作者立足于完全符合相对性原理的伽利略变换,成功地解决了上述问题.     

强光光学零件加工误差频谱分析与控制方法研究

本文利用功率谱密度分析磁流变抛光表面的敏感频率误差,发现走刀步距与中高频误差具有直接的关联性,通过小波算法确定其分布区域后,采用大束径的光顺抛光法对敏感频率误差进行控制,测试结果表明中高频误差得到了有效控制。本研究对强光光学零件加工误差的频谱分析、表征和控制具有指导意义。     

频域盲源分离的非圆信号推广

作为盲源分离（BSS）问题的最有效解决方法之一,独立分量分析（ICA）算法可以分为时域和频域算法两类.将时域盲源分离的快速算法推广到频域,通过在频域中应用非圆信号的伪协方差矩阵,推导出一个新的固定点算法来解决线性瞬时混合的非圆信号盲源分离（BNSS）问题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

小波神经网络用于CCD视频序列图像去噪

CCD摄像机获取目标影像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是CCD图像处理的一项重要研究课题。本文将小波神经网络引入CCD图像去噪领域中,提出一种基于小波神经网络的图像去噪方法。实验结果表明,该方法在去除噪声上优于传统的均值滤波等方法,在有效去除噪声的同时,又能很好地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

重量的一种遥测式监测系统

本文提出一种重量信号的无线传输和测量方法。重量信号经传感顺转换成电信号，再经Ｖ／Ｆ变换后调频发射，接收信号解调后单片机处理。单片机的信号处理采用电子计数器测频方法，经过计算送显示单元，实现重量信号的遥测。     

小波变换在空间扩展目标精密跟踪中的应用

本文介绍了小波变换的特点及其在图象边缘提取中的意义，讨论了边缘提取中最有效的小波函数及方法，介绍了以飞机图象为目标在不同图象模糊程度及背景噪音情况下用小波变换进行目标形心坐标提取的计算机模拟情况，展示了小波变换在扩展目标跟踪技术中应用的前景。