双色测温系统的研究

本文介绍了一种用微机控制的双色测温系统。简要描述了双色测温系统的测量原理和系统结构，着重对发射率和谱线带宽的影响进行了分析，提出采用仿真处理修正测量误差的方法，从而实现了物体表面温度的高精度自动测量，最后给出了仿真修正的结果。     

基于中轴变换的型腔高速铣削刀具轨迹生成方法

框、梁、壁板、蒙皮等飞机关键零部件中包含大量型腔特征,其加工效率直接影响零件的整体加工效率。高速铣削机床的发展为此类零件的高效加工奠定了很好的硬件基础,也给型腔铣削刀具轨迹生成带来了新的问题。例如蒙皮镜像铣由于其特殊的设计,对刀具轨迹提出平滑无抬刀、步距变化严格控制在一定范围内等更严苛的要求,从而保证蒙皮高质量加工。结构件高速加工中为了保持刀具的高进给和高转速,也要求刀具轨迹平滑且步距平稳变化。然而现有的型腔铣削刀轨生成方法大多基于局部优化解决加工残余和刀轨不平滑问题,难以生成同时满足多工艺约束尤其是步距约束的刀具轨迹,无法完全发挥高速机床的性能。针对此问题,本文提出基于中轴变换的型腔高速铣削刀具轨迹生成及优化方法。该方法首先基于中轴变换提取型腔骨架线,并进一步修正从而生成刀轨偏置基准和初始刀轨。其次利用图像变形算法对初始刀轨进行迭代变形优化,使最终优化刀轨与目标型腔区域吻合,且满足高速加工的工艺约束条件。该方法在离散的图像域内从整体角度优化刀具轨迹,不仅保证轨迹平滑无抬刀,还能保证步距在容许范围内平稳变化。实验证明本文提出的方法在保证轨迹平滑和步距平稳变化等方面的有效性,能够满足高性能加工的要求。     

基于动态负载平衡的sort-first绘制集群

对图形绘制集群中节点间负载不均衡问题提出了基于延期着色绘制的sort-first图形绘制集群.分析了延期着色中可见性检测、全局光照着色、局部光照着色3类算法的计算原理,用于预测不同阶段的绘制负载;将负载预测算法转换为场景绘制中的片段着色算法;借助图形处理器的并行处理能力,通过集中式的预着色计算,获得了屏幕空间内逐像素的绘制负载分布;基于预测的绘制负载分布,分配图形绘制集群中各个节点的绘制任务.根据实验结果,该系统可以实时预测并剖分绘制负载,精确的负载预测使系统获得高速、稳定的图形绘制性能.     

基于功能核磁共振成像的右脑额下回情绪处理

视觉刺激引起的情绪唤起是日常生活中的一种常见现象。本文通过功能核磁共振成像了解与视觉情绪刺激相关的脑功能归属。15位女性在其一个月经周期内接受了3次或更多的功能核磁共振扫描,实验中视觉刺激的形式包括成人影片与图片,平均所有测试结果得到了平均脑兴奋图。在平均脑兴奋图中可以发现,图片和影片形式的刺激均能有效地引起额下回的兴奋,与其他的兴奋脑区不同,呈现明显的右侧优势。根据实验结果,本文首次提出了右脑额下回在视觉感情信息处理中起到一定的作用,并且提出大脑额下回功能的优势化是双向而不是单向（向左侧）集中的。     

风沙两相流动光学测量及图像处理技术研究进展

介绍了自风沙动力学诞生以来所使用的各类光学测量方法,阐述了各种方法的优缺点和适用范围,针对最新光学测量技术在近代风沙两相流研究中的重要作用,着重介绍了PIV、高速数字图像测量及其图像处理技术在风沙两相流中的应用,指出光学测量在时间和空间的解析能力上的持续增长将为沙粒微观力学解析和风沙流宏观统计规律获取提供充足的支持。     

一种用于目标提取的模板运算新方法

该方法是在模板操作的基础上,根据图像特征确定一个最佳模板系数值,可以有效减少噪声,甚至去除不必要的背景图像,以突出目标轮廓达到目标提取的目的.实验结果表明:该方法很好地实现了以上效果,目标提取准确,为目标定位检测、图像识别等后续处理带来了极大的方便.     

基于差分和局部积分均值的EMD算法

针对经验模态分解中无法分离频率相近信号的问题,提出一种新的经验模态分解算法。该算法将局部积分均值的"筛分"算法和差分经验模态分解算法的思想结合在一起。仿真结果表明,该算法的频率分辨率比基于局部积分均值的经验模态分解算法要高,分解效率要比基于差分的经验模态分解算法要高,同时在一定程度上抑制了边界效应。     

基于杂波子空间估计的MIMO雷达降维STAP研究

 多输入多输出(MIMO)雷达是近年来出现的一种新体制雷达,针对MIMO体制的机载雷达开展空时自适应处理（STAP）技术研究是值得进一步努力的方向。本文研究了机载MIMO雷达STAP技术的降维算法,通过对STAP技术杂波抑制原理进行分析,推导并得到一种基于杂波子空间的降维算法。结合扁长椭球波函数（PSWF）的特点,提出了一种基于杂波子空间估计的降维算法,并与若干降维算法的杂波抑制性能进行比较。结果表明,当存在阵元幅相误差时,该算法在保持杂波抑制性能的同时能够有效地降低STAP算法的运算量。     

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
     

基于并行运算体系结构的星敏感器图像处理算法

采用FPGA构建星敏感器图像处理并行计算体系结构。星敏感器图像处理算法由高通滤波、星点提取和星点排序3个模块组成。高通滤波模块基于图像局部加窗计算阈值的方法,星点提取模块采用逐行扫描的计算方法,星点排序模块采用基数排序的计算方法。星敏感器图像处理算法基于四级流水并行计算体系结构,显著提高了星敏感器图像处理的效率和算法的可靠性。