基于三维的波纹管CAD/CAPP集成系统开发

针对企业提高波纹管产品设计效率和减少设计差错的需要,基于SolidWorks用VisualBa-sic6.0开发了波纹管CAD/CAPP集成系统,采用Access数据库存储所需要的工艺数据。该系统能够根据EJMA和GB12777标准设计波纹管参数,根据设计结果自动生成波纹管三维模型、工程图纸和波纹管工艺卡。所形成的图纸和工艺卡可以用交互方式进行修改以满足具体需要。     

基于量子傅里叶变换的模式特征提取算法

量子算法由于具有量子态的叠加性、相干性和纠缠性使得它可以解决一些经典NP问题,并且它具有许多传统算法所没有的优点.本文利用量子傅里叶变换提出了一个模式特征提取算法,它借助量子并行特性只需进行一次量子傅里叶变换就可以提取模式特征,所以它提取模式特征的速度比传统特征提取算法有了指数级的提高.利用该算法提取出来的特征可以进行模式识别或图像识别.本文通过理论推导证明了该算法的可行性,通过简单的模式图验证了该模式特征提取算法的有用性.     

基于模型的设计思想快速实现二维DCT变换

文章采用基于模型设计的思想设计实现了快速DCT变换,通过对算法进行优化设计,在合理利用资源的条件下,设计了算法的流水线结构,保证数据实时高速的处理。通过EAD工具软件进行了逻辑和时序仿真,仿真结果表明文中实现的算法能够满足高速实时的大数据量数据处理,并且占用资源较少。     

弹道目标进动特性的微多普勒研究与特征分析

从两个不同方面建立弹道导弹进动的数学模型,然后用时频分析方法给出微多普勒的分析结果,证明这两种建立弹道导弹进动数学模型的方法是等价的、正确的.根据不同微运动微多普勒时频分布的差异以及不同微运动微多普勒变化周期的不同,可以识别出真弹头和诱饵.这为弹道导弹防御中段弹头和其他轻重诱饵的识别提供了一个新的可靠的方法.     

基于运动模型的低空非合作无人机目标识别

为保障低空安全,在利用雷达数据探测无人机目标的同时剔除飞鸟等虚警信息,提出了一种基于运动模型的低空非合作无人机目标识别方法,作为已有目标跟踪方法应用的拓展。首先,建立多种运动模型模拟无人机和飞鸟目标运动;然后,基于多种运动模型进行目标跟踪,并估计各种运动模型的出现概率;最后,以各种运动模型在连续时间内出现概率的方差均值来度量目标运动模型的转换频率。通过对仿真数据和机场低空监视雷达实测数据的处理,所提方法能够在杂波环境中跟踪无人机目标并剔除飞鸟目标,进一步验证了其有效性和实用性。      

基于边缘检测与最小二乘支持向量机的人脸图像识别

文章建立了完整的人脸识别系统,通过图像预处理、特征提取和识别3个过程,实现了人脸的分类识别;研究了图像预处理过程中的边缘检测方法,比较了基于一阶导数的Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子和基于二阶导数的Gauss-Laplacian算子的检测效果□在识别阶段采用最小二乘支持向量机方法,进行人脸识别实验,并对实验结果进行比较。     

一种多运动模式下自适应阈值零速修正算法

传统基于微机电惯性测量单元（MEMS-IMU）的惯性导航系统（INS）引入零速修正（ZUPT）算法校正器件的累积误差。但由于ZUPT算法零速判定阈值为固定值,只适合单一运动模式,当室内行人运动轨迹包含多种运动模式时,定位精度下降。对此,提出了一种多运动模式下自适应阈值ZUPT算法。分析了室内行人包括静止、走、跑、上楼和下楼5种运动模式零速判定阈值的选取,实现了利用随机森林（RF）算法对5种运动模式的分类识别,并根据识别结果对ZUPT算法零速判定阈值进行自适应调整。为了验证本文算法的可行性和有效性,利用MATLAB软件平台对实测数据进行处理,并与传统定位算法进行了比较。3组实验结果表明,当室内行人运动轨迹包括多种运动模式时,相比传统固定阈值的ZUPT算法,引入自适应调整阈值的ZUPT算法可使定位算法的定位精度提高73.83%。      

一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。      

基于对称Holder系数的雷达辐射源信号特征分析

文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。