基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。     

高度欠膨胀声速射流的自相似特性

构建了高压气体射流模型和高分辨率的计算网格,对喷压比（NPR）为5.60、流动雷诺数Re为105量级的高度欠膨胀射流进行了三维大涡模拟（LES）计算.讨论了时均的射流近场结构,发现大涡模拟成功捕捉到了高度欠膨胀射流近场的典型波系结构,并与文献结果吻合较好.研究着重定量考察流向速度和氮气质量分数的分布规律,以揭示高度欠膨胀射流的自相似特性.结果表明:在射流核心区之后,不同流向位置上流向速度和氮气质量分数沿径向的分布呈现出与亚声速射流类似的自相似特性.但射流流场开始呈现自相似的位置仍然为超声速,这是高度欠膨胀射流自相似特性的独有特征.提出了高斯拟合公式,在靠近和远离射流中心线的区域内均可较好地表征射流的自相似特性.此外,还考察了射流剪切层的发展特征,比较了计算得到的射流剪切层增长率与先前实验测量结果的差异,并分析了其中可能的原因.      

一种新型的低噪声硅微机械陀螺电容读出电路

陀螺系统的微机械敏感结构部分的性能提升受到成本、工艺的限制,有较高难度,故提升接口电路的各项性能成为提升整个系统性能的关键。因此,电容读出电路作为微机械陀螺系统中非常重要的组成部分,该电路性能的优劣直接决定着陀螺的测量精度。为实现硅微陀螺高精度检测,设计了一款低噪声的电容读出电路。在陀螺与读出电路之间设计斩波开关,基于斩波技术进行低噪声设计,采用相关双采样技术用来降低关键的第一级放大电路的低频闪烁噪声和开关噪声。采用了一种简化的陀螺测试模型,用于读出电路的独立测试。读出电路在0.18μm CMOS工艺下设计流片,测试结果表明,该电容读出电路输出噪声为-122.8dBV/Hz1/2,可实现0.06aF/Hz1/2的电容分辨率。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

间歇采样转发干扰对相位编码雷达的影响分析

文章分析了间歇采样转发干扰对相位编码脉冲压缩雷达的影响。首先,推导得到了相位编码信号通过匹配滤波器的输出响应。在此基础上,推导了间歇采样转发干扰的匹配输出,研究表明,输出响应为信号编码与间歇采样编码互相关序列的线性插值函数,且只能产生一个假目标。然后,研究了旁瓣抑制网络对间歇采样转发干扰信号的影响,结果表明,旁瓣抑制网络可以有效抑制回波信号的旁瓣,但无法抑制干扰信号的旁瓣。相比输入前数值,干扰旁瓣峰值和位置均发生变化。最后,通过编程计算和仿真实验验证了本文分析的正确性。该研究为雷达对抗干扰评估试验提供重要的理论支撑。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

增材制造异形波导管内腔的磨粒流抛光方法研究

针对磨粒流抛光异形波导管内球面欠抛的问题,通过设置仿形芯模引导磨料流经内球面,完成内球面的抛光.利用Fluent对不同仿形芯模与波导管内腔形成的流道模型进行流体仿真,对比分析等效壁面的流速、压力以及壁面剪切应力.仿真结果表明,芯模球径越大,越有利于改善内球面的加工质量.采用球径9mm的仿形芯模进行磨粒流抛光试验,波导管...     

基于压缩感知的高频响流场重构方法及其应用

粒子图像测速（PIV）方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制（一般在15 Hz以下）,难以完成高频响测量。压缩感知（CS）能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样（sub-Nyquist）PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解（POD）的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。     

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

微观投入产出理论在企业物流系统中的应用

针对工厂企业物流系统的结构形式和特点,探讨了如何将描述企业投入产出关系的动态随机生产函数模型应用于制定企业的物流计划.动态随机生产函数模型可以反映各生产节点物流的种类、数量、空间和时间关系,以及随机因素的影响.通过在模型中引入周期生产能力的变化,进一步改进动态随机模型.研究表明,动态随机生产函数模型能够有效地制定企业的物流计划.