基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

基于Petri网的物流派送模型修复分析

目前,模型修复技术应用领域非常广泛,模型修复不仅可以达到完全重放日志的目的 ,还可以最大程度地与原始模型保持相似,能够保留原始模型的价值.因此,越来越多的学者专注于研究模型修复.基于Petri网构建了一个物流派送流程模型,然后将事件日志与流程模型进行一致性检查,主要根据成本对齐测量其偏差,并针对检查到的偏差部分,根据提出的用于辅助模型修复的算法对原始模型进行修复,使得修复后的模型能够完全重放事件日志.最后通过实例分析验证了修复模型的合理性.     

光纤光学频率梳

在时域上,光学频率梳(光频梳)表现为时间间隔固定的超短脉冲序列,具有飞秒量级的时间宽度和极高的瞬时电场强度;在频域上,光频梳呈现为数百万频率间隔固定的频率齿的集合,每根梳齿都具备窄线宽稳频连续激光器的频率精度。光频梳已经发展成为一种重要的科研工具,广泛应用于高精度原子、分子特征信息识别,物质内部结构解析,生物成像及空间遥感成像等诸多科学研究领域。文章首先说明光频梳的基本技术原理,然后介绍华东师范大学精密光谱科学与技术国家重点实验室在光频梳研制领域的进展,并详细介绍基于自研光频梳发展的两种应用:双光梳三维编码成像和双光梳分子光谱。     

X105区块微幅度构造识别方法及应用

微幅度构造是油田开发中注水未波及的剩余油富集区。X105区块井间存在井网难以控制的微幅度构造，由于规模小，地震识别难。为提高识别精度，从3个方面开展了技术对策研究，以提高基础数据的准确性：开展提高微幅度构造成像精度的地震振幅高保真处理；创新了相位体约束层位解释方法提高砂岩组顶面识别精度；利用厚砂体井震匹配矛盾、"深浅"井震匹配矛盾分析法对微幅度构造进行筛选，去伪存真。应用上述方法，砂岩组顶面识别出断层控制和非断层控制两种成因类型的微幅度构造。在微幅度构造发育部位优选出未波及型和完善注采关系型两类剩余油挖潜区域，部署补充井实现了剩余油有效动用。     

PDM-CO-OFDM中采用相位传递的次符号光相位噪声抑制算法

在符号周期-光源线宽乘积较大的PDM-CO-OFDM系统中,光相位噪声引入的子载波间串扰(ICI)极大地劣化了系统的性能.采用高阶调制格式(如16QAM)的PDM-CO-OFDM系统对光相位噪声的敏感度随调制格式的升高而增加.针对上述受光相位噪声影响较大的系统,该文提出一种采用线性插值、相位传递和符号分割的光相位噪声抑制算法,即P-LI-SCPEC.推导了算法的数学模型,通过蒙特卡洛仿真研究了该算法的性能,并与已有的几种光相位噪声抑制算法进行了横向对比.仿真结果表明,该算法能有效地抑制光相位噪声,提高系统对光源线宽的容忍度,其性能优于此前提出的LI-SCPEC算法.该算法对于PDM-CO-OFDM技术在采用廉价光源的光接入网及采用高阶调制格式的主干网中的应用都具有重要的意义.     

基于螺旋相位滤波的图像边缘增强研究

阐述螺旋相位滤波实现图像边缘增强的原理及其国内外研究现状,分析几种螺旋相位实现边缘增强效果,同时对螺旋相位滤波器的应用发展趋势进行展望.     

汽车电动助力转向系统控制策略的研究

在分析电动助力转向系统(EPS)结构和工作原理的基础上,建立了转矩传感器、输入转向轴、输出转向轴及助力电机的数学模型,设计了直线型EPS助力特性曲线。提出了一种带输入信号相位超前补偿的增量式闭环PID控制策略。在MATLAB/Simulink环境下,建立了EPS系统仿真模型,对所设计的控制策略进行仿真。仿真结果表明:所设计的控制策略提高了EPS工作的实时性,可以满足汽车行驶时低速转向的轻便性和高速转向保持较强路感的要求。     

考虑相位失配量的电力系统动态状态估计方法

针对当前电力系统中数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Date Acquisition，SCADA）和相量测量单元（Phasor Measurement Units，PMU）并存，以及不同规格的PMU之间不能实现完全同步的现状，引入了一种基于不完全同步PMU的电力系统动态状态估计模型，与SCADA组成混合量测系统，在此基础上提出了一种考虑相位失配量的线性动态状态估计算法.结合线性定常系统卡尔曼滤波原理，分别对相位失配量和系统状态进行滤波处理，实现对系统状态的估计.相比于传统方法，该算法的雅可比矩阵为常数阵，缩短了状态估计时间，减少了不必要的迭代.采用Matlab平台在IEEE 30节点系统上进行仿真实验,结果表明，在PMU不完全同步的情况下，提出的方法较传统的线性算法具有更好的性能，在很大程度上减小了状态估计产生的误差.     

基于伪距相位组合法和电离层残差法探测和修复周跳的研究

GPS高精度定位中,周跳的探测和处理是一个核心难点.电离层残差法因为其探测精度高而被广泛应用于探测周跳,但是不能分离具体频率上的周跳.根据该特点,对于联合电离层残差法和伪距相位组合法两种方法消除周跳的可行性进行了分析.研究表明:该方法可以完全解决电离层残差法不能分离周跳的问题,联合之后的周跳探测方法灵敏度高,探测准确,计算原理快速简单,是一种探测修复周跳的有效手段.