基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

运载火箭/航天器耦合分支模态综合法(下)

将运载火箭作为主结构、航天器作为分支子结构,分别采用自由界面模态展开定理和固定界面模态展开定理,导出分支模态综合法,进行运载火箭/航天器组合模型响应分析。进而,采用界面约束模态质量的界面加速度,导出航天器载荷估计方法,这时的运载火箭与航天器连接界面可以是静定的或静不定的。当仅考虑连接界面是静定的情况,界面约束模态质量将退化为界面刚体质量,导出采用刚体界面加速度的航天器载荷估计的方法,这个方法所导出的公式与Chen的方法完全相同,而Chen方法的公式是由有限元法导出的。提出一种航天器载荷瞬态分析新技术:一个以前的运载火箭/航天器组合系统的载荷分析结果可以用来获得被相同的运载火箭发射的新航天器结构的动态载荷,这种方法比Chen的"恢复瞬态分析"方法更简便。     

阶梯波合成整流器及其调制策略

提出了基于阶梯波合成结构的整流器,具有开关频率低、谐波含量小、滤波器体积小、输入功率因数和输出电压可控等优点,非常适合大功率应用场合.详细介绍了其工作原理.分析了输出电压调节方法,并提出采用具有特殊采样时序的错时采样空间矢量调制方法对其进行PWM调节,既保留了阶梯波合成技术的消谐波能力又使得交流侧合成电压的相位和幅值可调,以便于实现输入单位功率因数和输出直流电压的调节,最后通过实验验证了该阶梯波合成整流器的可行性.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

直升机飞行参数综合分析系统的设计与实现

本文的研究目的是实现直升机飞行参数的综合分析,建立了数据采集装置、飞行参数维护子系统、飞行参数信号处理与分析子系统、智能故障诊断子系统、虚拟飞行再现与评估子系统五个部分。阐述了各个子系统的设计思路和方法,系统的设计和实现对于直升机飞参记录系统校验维护、直升机技术状态监控、飞行质量评估和飞行安全及事故分析具有重要的意义。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

离心力场中TiC/FeNiCr复合材料 涂层的原位反应合成

以Fe₂O₃,Cr₂O₃,CrO₃,NiO,Al,Ti粉和C粉为原料,在离心力场中在碳钢基体表面原位反应合成了TiC-FeNiCr复合材料涂层.利用X射线衍射、金相照相、扫描电镜、X射线能谱分析等手段对涂层的显微结构和组织形貌进行了研究.测试了涂层的显微硬度及干滑动磨损条件下的耐磨性能.结果表明,涂层和碳钢基体能形成冶金结合.涂层由FeNiCr奥氏体和其中弥散分布的TiC硬质相组成.TiC颗粒晶粒尺寸小于3μm,形状呈多边形或花瓣状.涂层显微硬度约为Hv 500~Hv 800,TiC含量增加,涂层的显微硬度提高.涂层较碳钢具有优异的耐磨性能.