基于冲击响应的目标P特征检测算法研究

研究目标冲击响应P特征检测算法 (PFD) .首先介绍如何由冲击雷达所获得的观测中求取目标的冲击响应 ;然后以目标冲击响应为模型以SVD技术为主要手段提出了一种具有良好效果的模型判阶方法 ;建立了以模型阶为判决统计量的P特征检测算法 ,并进行仿真实验 ,获得了满意的结果 .     

一种基于模糊聚类的自动目标识别算法

研究利用低分辨率雷达视频回波信号实现可靠的自动目标识别问题 ,提出了一种基于模糊聚类的自动目标识别算法 .基于这种算法 ,对三类船目标进行实验 ,获得平均近 90 %的正确识别率 .理论和实验表明 ,采用这种算法可以设计出可靠的自动目标识别系统     

一种自适应检测瞬态信号的新方法

研究ＡＲ 模型参数特征用于瞬态信号自适应检测的问题－ 依据ＡＲ 模型参数矢量长度为特征检测信号的思想, 提出了一种具有良好的自适应抑制噪声扰动的参数估计方法－ 理论分析和实验结果表明, 本方法具有很好的ＡＲ 模型参数估计和瞬态信号检测性能     

汽车点火系统发展研究

阐述汽车点火系统的发展历程, 分析各时期点火系统所存在的问题, 研究点火提前角（ 点火时刻） 、点火能量（ 点火闭合角、初级导通时间） 与汽车运行工况之间的关系, 探讨点火系统的发展, 得出若干有价值的结论     

双目标精英策略的三维人脸表情特征筛选及识别

非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对双目标的特征筛选可以取得很好的效果,但该算法在优化过程中会出现局部收敛和早熟问题.为此,文中提出了改进的NSGA-Ⅱ特征筛选算法:先对父代种群运行第1次精英策略,从中筛选出父代精英种群;然后将筛选后的父代精英种群与子代种群构成联合种群,并对联合种群运行第2次精英策略获得下一父代种群.在利用文中算法对三维人脸表情的候选特征进行筛选后,通过概率神经网络算法对筛选特征进行分类识别.结果表明,文中算法可以在很大程度上解决传统NSGA-Ⅱ的局部收敛和早熟问题,并能有效地提升表情识别的准确性.     

液压泵性能测试的计算机智能控制方法研究

基于机、电、液一体化计算机智能控制的思想,对福州大学液压件厂现有的液压泵性能试验台进行了全面的改进.该试验台的驱动系统采用交流变频调速技术,加载部分采用先进的步进式数字溢流阀进行加载.整个系统具有计算机集成化程度高、控制精度高等优点.