飞机结构健康监控中的信息处理技术

在今年本刊第三期刊登的《飞机结构健康监控中的信息获取技术》中,详细介绍了结构健康系统中信息获取的各种手段和途径,本文主要介绍通过上述途径获得信息之后的处理技术,这些信息处理技术可以剔除与结构健康状态无关的干扰信号,并对能反映结构的损伤状态的信号进行压缩、提炼、转化,使之成为有用的信号以确定结构的健康状态,并对结构健康监控系统做出了展望。     

飞机防撞灯设备改装设计

介绍了一种频闪式防撞灯改装设计的新方法,完成了具体的硬件电路设计与凋试,实现了真正的“频闪”,且发光管发光强度高。改装应用表明,新研制的产品不仅具有体积小、重量轻、长时间工作稳定可靠,抗干扰能力强的特点,而且由于内部控制电路信号传递关系简单,克服了引进产品由于机械传动关系复杂而引起的维修困难等,方便了部队技术保障人员的使用和维护,可在多型飞机上推广使用。     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...     

Beamlet变换提取线特征的改进算法

文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.     

与电网电压同步的基准正弦电路设计与实现

提出并分析研究了一种全数字化技术的、与电网电压同步的基准正弦电路，给出了关键电路参数设计准则。试验结果与理论分析一致。该基准电路具有输出正弦电压与电网电压同步、THD小、幅值可调但不受电网电压波动的影响、简单实用、价格低廉等优点，在高频交流环节AC／AC变换系统、不间断电源系统UPS中具有重要应用价值。     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

虚拟演播室

虚拟演播室是一种只有赏和道具，不需要实际场景的演播室系统。它利用计算机技术和视频技术，把实际存在的景物图像和计算机生成的、并不存在于现实世界的人工图像实时地形成具有完全真实感的三维视觉效果。它不仅为电视节目制提供了高科技的制作手段和无限自由的创伤空间，而且在丰富节目包装方式、降低节目费用等方面也具有十分重要的意义。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。