非负矩阵分解下的稀疏基构建

当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的,可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数投影为低维向量,同时这种投影保持了重建信号所需的信息。 压缩感知技术以较少的投影数据实现信号的精确或高概率重构。而信号重建能力很大程度上取决于信号的稀疏性,以及采样矩阵和变换矩阵的非相干性。本文提出用非负矩阵分解（NMF）对原始信号进行稀疏变化,构建稀疏变换基矩阵 ,并与离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换构（DWT）建变换矩阵进行对比研究,对相干度,稀疏度进行测量,并采用正交匹配追踪（OMP）进行信号还原能力分析,表明在同等测量次数下NMF还原能力优于DFT和DWT。     

一种古彝文文字的输入编码设计

为解决古彝文的信息化,分析了古彝文拼音方案中的声母、韵母的读音特征,考虑了声调符号及吐气符号等因素,设计了古彝文输入法的拼音码表,音码规定为按古彝文字的读音取码,根据编码字母采用对应计算机键盘的字母键进行输入。利用该拼音码表实现古彝文在键盘上的输入,从而解决了之前基于笔画输入部首较多、学习困难以及与计算机操作系统不兼容等问题。     

数字PCR仪成像系统的自动对焦算法研究

数字PCR仪是一种用于放大扩增特定的DNA片段的数字化仪器,针对电子摄像器件的自动对焦问题,研究分析了已有的SOM神经网络自动对焦方案,提出改进方案-BP神经网络自动对焦。它直接将SOM的输入和实际的焦点位置作为BP神经网络的输入和输出,省去原SOM方案中,先分类再与焦点矩阵对应的过程,节省了时间。实验结果表明BP神经网络自动对焦,具有较好的精度,且对焦速度较快。相较于传统对焦方案,设计的自动对焦方案成功实现了对于生物芯片的更快速的对焦。     

膨胀土CMA改性与石灰改性对比试验

针对典型中膨胀土、CMA改性土和石灰改性土，进行了基本物理特性、击实特性、胀缩特性、强度特性的对比试验研究．试验结果表明，CMA改性土的工程特性与石灰改性土具有相似的规律性：改性后自由膨胀率、液限、塑性指数和胶粒含量显著降低；胀缩性指标较改性前有大幅度下降；CBR值可达50％以上，浸水膨胀量小于1％，改性后其水稳定性较好．比较而言，石灰改性土的改性效果要优于CMA改性土，但两种改性土的胀缩指标和强度指标均可以满足规范要求．CMA改性剂作为一种膨胀土治理的新型环保性材料，具有一定的工程应用价值．     

柔性荷载下粉喷桩复合地基变形特性试验研究

进行了粉喷桩复合地基载荷试验,在桩顶和桩周土面埋设了沉降标分别观测桩顶和桩周土面沉降.研究表明:荷载板沉降与桩间土面沉降十分接近,桩间土地面沉降明显大于桩顶沉降,主要表现为桩体部分刺入路基内,柔性荷载下桩土变形不满足等应变条件.在某一深度L0处存在等沉面,即该位置处桩体沉降与桩间土沉降相等.对此提出了一种柔性路基下水泥土桩复合地基沉降计算方法,该方法将压缩层分为3层;a.等沉面以上加固层;b.等沉面以下加固层;c.下卧层,地基沉降为3层土的压缩变形之和,a层的压缩变形可按改进应力修正法计算,b和c层压缩变形可按应力修正法计算.通过工程实例验证了所提出的计算方法.     

一种古彝文语言的输入编码研究

为解决古彝文的信息化,通过分析了古彝文拼音方案中的声母、韵母的读音特征,考虑了声调符号以及吐气符号等因素,设计了古彝文输入法的拼音码表,音码规定为按古彝文字的读音取码,根据编码字母采用对应计算机键盘的字母键进行输入。利用该拼音码表实现古彝文在键盘上的输入,从而解决了之前基于笔画输入部首较多、学习困难以及与计算机操作系统不兼容等问题。     

基于MSER和CNN的彝文古籍文献的字符检测方法

彝文古籍中字符的检测是古彝文字符识别的重要基础,检测的准确性直接影响着古彝文识别的精准程度。针对彝文古籍文献版面结构复杂、排版缺乏规范、存在图文混排等情况,提出一种基于最大极值稳定区域(MSER)和卷积神经网络(CNN)的彝文古籍文献字符检测方法。首先对彝文古籍扫描图片用非局部均值滤波进行了预处理,然后采用一种改进的局部自适应二值化方法得到二值图像,实现对图像的前景和背景的分割;再采用基于启发式规则的方法对非文本区域进行去除,从而得到文本区域;最后采用MSER和CNN相结合的方法对古籍中的单个字符进行检测。实验结果表明,该方法对古籍中文本和非文本区域进行了有效的分离,并在单字符检测实验中取得了较高的准确率和召回率,能有效地解决古籍文献字符识别中的字符检测问题。     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。