基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法，应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号，将噪声信号从含噪信号中过滤掉，达到消噪的目的；根据自适应学习算法，利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新，以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标，采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较，结果表明，应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

基于光伏获能的WSNs节点能量管理策略

针对WSNs中基于预测算法的能量分配与管理机制的不足,研究太阳能可充电无线传感器网络中能耗管理,提出基于历史获能的能量中性管理机制。设计了一种自适应跟踪太阳光的节点获能模型,进而构建了一种基于历史获能的能量中性管理机制,根据当前操作周期中由太阳能转化而来的可用能量,调节下一操作周期中节点工作的占空比,以解决节点太阳能获取与节点能耗的优化问题。理论分析与实验结果表明,提出的基于历史获能的能量中性管理机制,实现了太阳能电池板大小与节点能耗的最佳匹配,为太阳能可充电无线传感器网络中的能量获取及能耗管理提供了值得借鉴的解决方案。     

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机 控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压 加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适 应阈值控制换相滤除了换相过程中的过零点干扰信号,增加了系统稳定性.电机控制器结构简单,不需位置传感器 及硬件滤波等电路模块.基于FPGA实验表明,该控制器启动效果好,电机运行稳定,最高转速达到13 785 r/min.     

计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评中的初步应用——基于项目反应理论

在项目反应理论(IRT)框架下,采用计算机化自适应测验技术实现对情绪智力的智能测评.基于IRT系列分析(含单维性检验、模型拟合检验、局部独立性检验以及项目质量分析),构建了符合IRT测量学要求的情绪智力测评的题库,并以此为基础探讨了计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评(CAT-EI)中的应用.实验结果表明:(i)CAT-EI相关算法具有较高的参数估计精度,同时具有较理想的测量信度和效度;(ii)CAT-EI可使用较少的题量(M_ean=9.88题)达到使用整个题库(67题)的测量精度,它一方面能做到减轻被试的测试负担,另一方面实现了对情绪智力高效、快速、准确的智能测评.总之,该研究为实现对情绪智力智能测评提供了一种新的测量技术支持.     

及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.