智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

一种基于小波变换的天水线提取算法

文中提出了一种基于小波变换多尺度分解图像快速提取天水线的方法,不仅省去了一般图像特征提取之前的图像预处理及图像分割步骤,而且提取的天水线效果好,处理周期短,自适应性强,同时能够滤除噪声并保持目标细节。     

航空发动机测试信号噪声特性分析

在采集到的航空发动机测试信号中不可避免地混有噪声或干扰信号,讨论了利用频谱分析、滤波、小波分解、双谱估计、以及自相关分析等提取发动机信号噪声的方法,分析了发动机信号噪声的类型和特性。结果表明:发动机噪声主要是加性、低强度的连续频谱,在某几个频率成分上也分布着线状频谱。噪声中既有白噪声、又有非平稳的入侵色噪声。      

Lognormal杂波环境中基于Hough变换的目标检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。     

基于滑动滤波技术的激光陀螺评价方法

激光陀螺是一种以量化脉冲的形式输出角增量的数字传感器，量化误差如同白噪声一样影响着激光陀螺的测试精度。为了准确评价激光陀螺的性能，减少量化误差对激光陀螺测试数据的影响，本文应用滑动滤波技术对激光陀螺采样数据进行滤波处理，理论分析及实验结果表明，该方法有效地降低了量化噪声从而实现了对激光陀螺的准确评价。     

印花织物的疵点检测

利用匹配Gabor滤波器提取有效的纹理特征,把疵点分割出来。通过改进规则带,把方差和均值作为评判疵点的标准,从而达到把规则图案织物的疵点分割出来的目标,避免了图案信息的干扰,具有很高的实时性。     

基于概率极限状态的RAIM风险评估

为了提供准确可靠的完好性服务,提出了基于概率极限状态的RAIM完好性风险评估。考虑所需导航性能参数和噪声的因素,建立了安全系数与可靠系数相结合的完好性风险评估指标体系,确立风险评价准则。非精密进近的算例分析表明,系统评估方法是可行的且有效的。     

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

高速车辆侧窗风振噪声仿真分析与控制

采用大涡模拟的计算方法,对某轿车在不同侧窗开启工况下风振噪声特性进行了数值仿真.揭示了侧窗风振噪声的产生机理,分析了不同侧窗开启方式下驾驶员耳旁声压级存在差异的原因.分析结果表明:后窗附近湍流强度弱,能量耗散少,开启时风振噪声最大;开启2个侧窗时,由于气流导出效应,可以有效地降低风振噪声.提出了使用扰流装置抑制风振噪声的措施,探讨了不同形状扰流装置对风振噪声影响.仿真结果表明:方形扰流装置的降噪效果最明显,最大降幅可达15dB.      

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。