莫尔条纹相移技术测面形分布

给出一种利用莫尔条纹测量面形分布的方法，在该方法中，利用偏振手段进行了莫尔条纹的相移，以提高条纹判读的精度和速度。与其它类似方法比较，这种方法在相移过程中未引入任何附加误差，并且相移量可任意选择。该方法不仅精度高，而且可自动判读和自动相移。     

遥感图像植被判读与土壤判读

通过遥感图像判断识别各种目标，是达到遥感应用目的的一个重要环节，而判读植被图像和土壤图像对监测生态环境变化具有十分重要的意义。介绍了主要植被类型的影像特征和遥感图像植被判读的方法，以及航空像片的土壤判读和卫星图像的土壤判读方法。     

动光弹等差条纹的分析与判读

介绍了动光弹的基本原理，并从理论上回答了动光弹应用中的一些问题，如应力光学定律的适用范围，惯性力可否忽略等。同时，在总结回顾动光弹等差条纹级次判读方法的基础上，提出了把应力波理论与等差条纹分析判读相结合的方法，不仅使条纹判读的概念更清晰，而且可提高条纹分析和级次判读的准确性。     

基于特征跟踪的视频判读方法

针对发射场火箭初始段漂移量测量,提出并实现一种新的判读方法,主要采用特征点或特征区域检测与目标跟踪相结合的方法,利用各种数字图像处理手段,借助辅助开发工具,计算目标在各帧图像中的坐标,实现对目标运动的高精度判读。该方法既具有自动判读的功能,又具有适应性强的半自动判读功能,能够计算出多个目标点的精确位置;同时还具有对判读结果的实时校验的功能。实验结果表明,该方法判读精度高,速度快,具有较好的稳定性和适应性,有向其他目标或领域扩展的能力。     

航片土壤判读的探讨

据近年来实践及初步研究,可看出利用航片进行土壤判读是一种较好的方法。土壤判读主要依据是调查地区的土壤发生分类和分布规律。根据调查区资料,地形图并与航片对照进行判读。采用间接判读为主,直接判读为辅的综合判读方法,来确定土壤类型并在图上勾绘出各种土壤图斑界线。结合本区山地灰褐色森林土、黑钙土、粟钙土、棕钙土及灰漠土等土类在航片上典型影象重点进行判读分析。     

遥感技术在立地类型调查中应用的研究

<正>在广西大桂山试验林区,收集地面实况,处理、判读遥感图象,从遥感图象上提取有关地形、植被、土壤及气候等立地信息,并将它们量化及主成分分析;采用排序法划分立地类型,编制航空象片数量化立地指数表及拟合产量预报模型,以评定立地质量,判读、转绘、编绘立地图。这些图、表的精度能满足生产要求。     

遥感判读的野外植被调查方法

通过遥感判读获取植被覆盖信息是研究植被分布的一种新方法 .遥感判读脱离不了艰苦扎实的野外工作 .服务于遥感判读的野外植被调查它具有自身的特殊性 .它更强调宏观的方面 ,忽略掉许多细节的东西 ,区别于传统的野外植被调查 .GIS ,GPS等新工具的成熟也为野外调查带来更多的便利 .为了适应这些内容的变化 ,笔者有针对性地对服务于遥感判读的野外植被调查方法做了一些探讨 .     

爆破模型动光弹和全息干涉研究中的两个基本问题

在一次爆破加载中同时获得了等差条纹图和等和条纹图，利用２种方法进行无限平面集中爆破载荷的动应力场求解研究，对不同方法的计算结果进行了对比分析并指出了各自的适用范围。为解决复杂条纹图的判读问题，还设计了一种应力波边界反射后条纹判据的检验方法。     

浅谈光照图的判读方法与技巧

指出了中学地理图表中几种常见的光照图类型,并结合实例,分析和探讨了判读光照图的方法和技巧.     

等厚条纹的判读

本文论述了等厚条纹判读的原理和方法,并以对径受压圆环为例说明了所述方法的应用;此外,进行了带方孔短梁和带圆孔半无限板的实验,摄取了它们的等厚条纹图及相应的零级条纹图,藉以说明复杂的等厚条纹的判读。等厚条纹图是激光全息光弹性的主要成果,对其条纹的判读是进行定量分析的基本环节,其重要性有如光弹性中等差条纹的判读。按本文所述方法判读等厚条纹,与补偿器法相比,勿需附加设备,简易可靠。本法适用于面内加载的一般二维模型。     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

浅谈虚拟仪器技术及应用

论述了虚拟仪器(VI)的本质特征和技术特点，虚拟仪器技术在实验室研究和工业自动化领域中的应用以及虚拟仪器的集成环境与开发平台LabVIEW。探讨了自动测试仪器系统新的发展方向——智能测控网络。     

无碰撞灰盒模糊测试方法研究

灰盒模糊测试技术已被证实是一种高效实用的漏洞挖掘技术，在漏洞挖掘领域应用广泛，有大量的高危漏洞都是通过灰盒模糊测试找到的．AFL是灰盒模糊测试的经典代表之作，大量后续灰盒模糊测试都是在AFL的基础上根据不同条件进行改进得到的，可以说AFL是主流灰盒模糊测试的奠基之作．但是AFL仍然存在一些问题，AFL在对目标待测程序进行插桩时采用随机数代表桩点，在测试过程中采用两个桩点的随机数进行异或运算，得到结果用来表示一条边．这种方式使得在进行边的统计时就会出现HASH碰撞问题，导致有一定的概率新边无法被发现，从而影响AFL的漏洞挖掘效率．这个问题会随着待测程序的代码规模变大而显得愈发突出．本文通过改进汇编级插桩的方式，将基本块敏感的插桩改为分支敏感的插桩，从而将程序的控制流图改变为二叉树的形式，并采用非随机编码来标记各个桩点，较好地解决了HASH碰撞的问题．实验证明该方法有效，且由于该改进对于上层是透明的，可以应用于各个基于AFL的灰盒模糊测试工具中，从而提高模糊测试的效率．     

灰带模型与段法结合的新方法

针对传统灰带段法模型在求带辐全交流面积对不考虑发射源温度的不足，提出了一种灰带模型与段法结合的新方法，新灰带段法在模型的机理更接近于射线跟踪，用两种灰带段法计算了简单加热炉中加热物料吸收的净辐射热流随炉墨黑度的变化，并将计算结果与较成熟的灰气体加权和模型（ＷＳＧＧＭ）进行比较，证明了新灰带段法模型是正确的。     

基于高速UART协议的自动化测控系统设计

对常用的开源CSerialPort类进行了改进,在VS2013平台上利用高精度定时器实现了批量数据帧的实时收发处理.在测试设备端使用FTDI Chip公司的FTD232R芯片实现计算机USB接口与UART的桥接,最高波特率达到3 Mb/s,传输效率是标准串口的26倍,并由Xilinx公司的Spartan6系列FPGA芯片XC6SLX16完成UART数据帧收发及后续处理,无须使用专用的接口板卡,该系统已成功用于某智能天线矢量调制器阵列的自动化测试,传输效率和可靠性均显著优于常规方案.     

汽车数字仪表盘图形界面显示研究

数字化和智能化的虚拟仪表是汽车仪表的发展趋势.详细介绍了Windows CE操作系统下基于对话框的汽车仪表盘图形显示界面的设计与实现,阐述了仪表盘显示界面的设计过程、GPS导航等问题.所设计的仪表盘是一种崭新的汽车仪表概念,汽车仪表不再仅仅是一个显示信息的工具,还是一个会分析、处理信息并控制执行的系统.     

彩色等离子体显示器灰度校正方法研究

针对彩色等离子体显示器（PDP）采用传统灰度校正方法存在严重灰度损失和灰度畸变的问题，在分析视觉灵敏度特性和亮度变化关系的基础上，提出了用多项式拟合进行灰度校正的新方法。该方法利用视觉灵敏度和亮度的对数在一定亮度区间的线性关系，把PDP的亮度划分为多个区间，根据每个区间的最小灵敏度阈值，计算出输入灰度对应的亮度，同时改进PDP实现多灰度级显示的最小亮度间隔，使显示亮度和计算亮度相等的最小亮度间隔数即为准确的输出灰度级，从而求出输入输出灰度级之间的多项式关系。计算结果表明：采用所提出的方法，明显提高了彩色PDP的灰度再现能力，灰度损失由原来的10．7％减小到4．5％以下，图像质量指数提高了7％以上。     

基于Windows9X虚拟仪器程序编制中的软件定时方法

虚拟仪器将传统仪器大部分的硬件功能由软件来实现 ,加以代替以及扩充。完全用软件来实现以往由硬件完成的功能 ,其关键技术是如何用软件来确定采样间隔的精确定时。介绍了 Windows9X中虚拟仪器软件在不同采样频率要求下的多种软件定时方法     

烟气温度对反演的当量灰吸收系数影响的研究

当量灰吸收系数是考虑了许多影响因素的综合参数，其中，烟气温度对当量灰吸收系数的影响最大．以实验数据为基础，采用区域法与求目标函数最小值的共轭梯度法相结合的方法反演计算了不同烟气温度下的当量灰吸收系数．结果表明，总体上当量灰吸收系数随烟气温度的升高而减小，不同烟气温度范围内，变化趋势不同．温度较高时，变化较平缓，而温度较低时，变化趋势较大．     

一种基于小波分时灰度矩与概率神经网络的电网故障诊断方法

为提高电网故障诊断的准确率和速度,提出一种将小波分时灰度矩与概率神经网络相结合的电网故障诊断方法,通过对小波灰度矩进行时间上的划分,计算得到故障发生后电流在不同时刻的灰度矩的值,从而得到小波系数随时间的变化情况;以小波分时灰度矩作为概率神经网络的输入,诊断结果作为输出,实现对电网故障的自动诊断,利用PSCAD/EMTDC对电网不同类型的故障进行了仿真,采用连续小波变换对电网发生短路故障后的暂态信息进行分析,提取其灰度矩信息,利用概率神经网络进行了故障识别。仿真结果表明,小波分时灰度矩具有较强的细节表现能力,可作为电网故障的故障特征,与概率神经网络相结合可有效地实现对电网故障的自动识别。