基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.      

一种基于Star算法的多路视频稳像方法研究

目前,基于特征点匹配的稳像算法中存在特征点提取速度慢、误匹配率高,以及多目相机的多路视频稳像太过耗时、实时性不好的问题,提出了一种基于Star特征点提取算法的多路视频快速稳像方法。首先采用Star算法提取视频当前帧特征点,然后采用光流法结合当前帧特征点信息跟踪预测下一帧对应的特征点,以加快特征点提取速度,同时减少所提取的特征点错误匹配率。通过对匹配的特征点求取相应的仿射变换矩阵获取帧间运动矢量,进而采用卡尔曼滤波器对帧间运动矢量进行滤波处理,以滤除其中的相机随机抖动矢量并保留相机的主观运动矢量。最后依据滤波后的运动矢量进行图像补偿得到稳定的图像序列。针对复眼导引头存在的多路视频抖动情况,基于OpenMP并行开发库,利用多核处理器的优势,实现了多路抖动视频的并行实时稳像。所设计的数字稳像算法在PC平台下对4路抖动视频（OTB100的BlurCar系列视频,分辨率为640×480,帧率为30 FPS）并行稳像的结果参数为：峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PPSNR）平均提升了4.62 dB,单帧耗时平均为14.51 ms。经仿真实验证实,算法的计算效率和特...     

采用非线性网络实现清浊音判决

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题,可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ,Ｚｃ,ＲＣ１,Ｑｓ,ＲＣ２）表示语音的清浊音特性,用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了计算机模拟等内容,计算机模拟结果显示,这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％,优于传统的清浊音判决算法。     

两级星型齿轮传动系统非线性动力学研究

建立了两级星型齿轮传动系统的非线性动力学分析模型,模型中考虑了系统的综合啮合误差、时变啮合刚度以及齿侧间隙.采用数值积分方法对多间隙多自由度非线性微分方程组进行了求解.分析了两级星型齿轮传动系统由简谐振动、非谐单周期振动、倍周期振动以及拟周期振动通向混沌的非线性动力学特性.      

P向量实现快速星图识别的方法

 提出了一种快速的星图识别方法。该方法识别时提取出描述观测三角形的一维特征量P,根据该值快速检索到对应的导航三角形,减少了计算过程。由于获得星点位置的时候存在误差,所以将一定误差范围内的三角形均作为待选三角形考虑。上述识别后引入了验证识别环节,保证识别的准确性。随机实验统计表明,同等星点位置噪声方差下,该方法和栅格算法相比识别率提高约1%,识别时间约为后者的1/5。     

基于高速相机阵列的起飞着陆段航迹测量技术

针对基于GPS的飞机起降性能测试关键段轨迹细节信息描述不清晰、测量精度低的问题,提出一种利用高速相机阵列对飞机的起飞着陆运动过程进行接力拍摄,通过对各站点高速相机拍摄到的图像序列进行分析处理,得到飞机上标志点在图像坐标系中的坐标,利用近景数字摄影测量中三维直接线性变换(DLT)等算法,解算出飞机的位置及速度数据的方法.介绍了该方法涉及的数学模型及其推导过程,并利用坐标观测量数据进行解算,试验证明了该方法有效.     

SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用

 高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确地进行变形测量,将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面,设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点,具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下,经过模拟散斑图数据的验证,利用该算法进行变形测量,误差在1%以内,精度高、稳定性好。通过高温力学实验发现,该算法能够适用于高温变形测量。本研究扩展了图像识别等技术在非接触测量技术中的应用。     

基于能量获取的小型无人机飞行控制研究

探讨了小型无人机如何通过从大气扰动中获取能量来达到提高航程航时的目的.基于纵向质点模型建立了纵向运动学模型以及动力学模型,在此基础上得到飞行单位距离的能量改变量的函数,构造优化模型把能量获取问题转化为轨迹优化问题,并引入稳定平衡条件进行求解,同时进行控制律的设计,并在Matlab/Simulink中对模型以及控制律的有效性进行了仿真验证.     

面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法CSCD

针对现有特征点提取方法中特征点提取结果冗余且均匀性差,导致SLAM定位精度及计算效率低的问题,提出了一种面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法。在该算法的特征点提取部分,创新性地根据目标特征点提取数量对图像进行网格划分,使得特征点均匀分布在整幅图像中。同时,提出了一种兼顾全局和局部信息的均匀性评价标准,更符合视觉SLAM对特征点分布的要求。在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上进行了实验验证,实验结果表明,新提出的特征点提取方法降低了特征信息冗余及特征信息缺失的概率,提升了SLAM定位精度,在计算资源有限的平台上具有实际应用价值。     

脉冲多普勒雷达特征提取技术分析

为了准确快速地对脉冲多普勒雷达进行识别,选择3个具有代表性的参数:相参性、脉内调制特性及脉冲重复频率进行提取,并讨论了各参数提取的几类理论研究和比较成功的应用方法,分析了脉冲多普勒雷达识别技术中存在的难点及发展方向.