OFDM系统中基于最小平均误码率的自适应预处理算法的研究

提出了一种基于最小平均误码率的自适应预处理算法,并将该算法应用于自适应OFDM系统,在频率选择性衰落信道条件下,与等功率分配的OFDM系统相比,误比特性能有了很大程度的提高.     

自适应预报过程状态的实时专家系统

通过把过程实时状态获取与预报过程未来状态相结合,预测过程的变化趋势,有效地克服滞后的影响,以增强专家系统的实时性,同时给出了一种实时状态的知识描述方法和结构形式。     

基于FPS200的自适应指纹采集算法

指纹图像的采集是指纹识别中的关键步骤,采集到的指纹图像质量直接影响指纹识别系统的性能。提出了一种基于FPS200的自适应指纹采集算法,采用快速算法进行干湿度和质量的实时分析,根据结果动态调整传感器参数,改善采集的指纹图像质量。实验结果表明,本方法可以适应较干或者较湿的指纹。     

视觉诱发电位的自适应处理

本文介绍了一种利用自适应信号增强技术检测并跟踪视觉诱发电位的新方法，自适应信号增强器有两个输人端，其主通道输人为带噪声的原始记录；参考输人需经设计使系统产生最佳性能，我们用移动窗口平均法形成动态参考输人，使系统具备较好的跟踪能力实验表明，利用这种方法可以检测到单一记录的视觉诱发电位信号，并能获得信号随时间变化的轨迹。     

VxD技术在实时数据采集系统中的应用

通过探讨Windows系统下高精度定时的方法和分析VxD技术的特点,实现了基于工业控制计算机和Windows下的高速高精度数据采集,并给出了数据采集系统的程序框架．     

自适应实时压缩感知跟踪算法

【目的】解决实时压缩感知跟踪算法分类器无法适应目标外观变化及过更新的问题。【方法】根据当前跟踪结果目标模型的哈希指纹与上一帧目标模型的哈希指纹之间的汉明距离(Hamming distance),在线实时调整分类器,以提高实时压缩感知目标跟踪算法的自适应能力。【结果】自适应实时压缩感知跟踪算法的跟踪成功率比实时压缩感知跟踪算法提高13%,在目标大小为40pixel×43pixel时,跟踪速率为37fps,满足实时性要求。【结论】本研究建立的方法在背景中存在与目标有一定相似性的物体,且目标姿态、纹理变化和光照变化较大等情况下,能快速获取跟踪目标,并且具有较强的鲁棒性和准确性。     

大型旋转设备中状态监测仪表的应用

在大型旋转设备中,如汽轮发电机组、压缩机组、风机等大型旋转设备中,机组能否安全和可靠运行,就需要多个检测仪表如油温、振动、位移、转速等及时跟踪监测设备当前的运行状态,以便操作人员做出进行应用监测和故障处理。本文以Bently(本特利)3300XL8系列探头为例,就其现场测量部分,从其测量原理、组成、安装和维护等方面来介绍其在测量过程中的应用。     

指纹匹配算法中采集设备无关性的研究

采集设备无关性即指纹识别系统对不同指纹采集器的适应性。基于指纹识别的网络身份认证将面临各式采集器的终端,为推广基于指纹识别的网络认证方法,指纹识别系统必须解决采集设备无关性。文章对指纹特征模式进行研究,提出了适用多种采集器的匹配算法。该算法采用一种基于细节点集的Delaunay三角化的局部结构来调整2个指纹模式,并根据若干匹配成功的局部结构提取出2个模式的比例,进一步将源自不同指纹采集器的指纹模式统一到同一比例。在3款采集器自建的指纹图像库中,指纹交叉匹配结果验证了算法的有效性。     

自适应噪声抵消语声增强的实时后处理算法

对自适应噪声抵消系统中两种噪声相关性较弱的情况，采用相干函数作为频域增益因子，对自适应噪声抵消作进一步处理（或后处理），以改善语声增强效果，提出一种实 时迭代算法取代现有的基于短时傅氏变换的算法，新算法可简化计算且便于与自适应系统一起实时实现，在计算机实验中，后处理算法的有效性得到了验证。     

无线设备状态监测系统在钢铁厂的应用

设计了一种无线传输的工业设备状态监测预警系统,该系统采用低功耗ATMEGE88单片机和CYRF6936无线数据收发模块实现设备点检、数据采集和远距离无线传输;应用无线设备标识牌实现设备编码与测试点编号灵活配置,以实现设备运行状态实时在线/离线监控.     

基于矢量场自适应采样算法的图像体绘制技术

针对医学数据体绘制的特点,研究了体数据矢量场的变化特征,分析了采样频率与矢量场的关系,提出基于矢量场的自适应采样算法,对重建图像贡献最大的数据区域采用高频采样,对其贡献小的数据区域采用低频采样,从而自适应地控制采样步长,提高了重建性能.研究结果表明,自适应采样算法在重建效果不受影响的前提下,将重建速度提高约30％～60％.     

基于实测值的自适应算法在中厚板轧制中的应用

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法，该算法以实测数据为基础，通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小，做到了真正意义上的以实测数据来校正模型，从而使设定的模型有较好的自学习功能，并在实际应用中表现出较好的学习效果。     

多传感器在线自适应加权融合跟踪算法

针对多传感器机动目标的跟踪问题,提出了一种多传感器在线自适应加权融合跟踪算法.该算法依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,从而能在线适应传感器性能改变.仿真结果表明,该算法是一种有工程应用前景的融合跟踪算法.     

减少频谱泄漏的自适应同步抽样算法

叙述了DFT在连续信号谱分析中的频谱泄漏现象，分析了造成频谱泄漏的原因，讨论了一种自适应同步抽样算法。该算法利用频率跟踪技术实现采样频率的自适应调整。实验结果表明，该算法能够有效地减少频谱泄漏，在以交流电信号测量为基础的系统中具有较好的应用价值。     

基于残差融合的时序数据离群点检测算法

物联网的快速发展产生了海量的高维时序数据,然而时间序列易受到外界变化的环境因素影响而产生离群点。针对现有的离群点挖掘算法不能兼顾时序数据的趋势性、季节性、循环性、不规则性的特点,从而导致检测效果不理想的问题,提出一种基于残差融合的时序数据离群挖掘(residual integration outlier,RIO)算法。首先利用线性自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)拟合数据,得到在相同时间粒度下的残差序列,并将该序列作为非线性模型长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型的输入,输出残差序列预测值,而后将经由ARIMA模型与LSTM模型处理的序列在相同时间粒度下融合,得到一条经由混合模型两次处理的残差序列。最后,利用基于直方图的离群点模型(histogram-based outlier score,HBOS)检测出该二次残差序列的离群点。实验表明,RIO算法的准确度得到了较为明显的提高,具备良好的实用价值。     

线结构光三维视觉曲面测量的自适应采样与建模方法

研究了线结构光视觉传感器曲面测量数据在商用ＩＤＥＡＳ中的建模问题,提出了一种基于曲率特征的自适应采样方法和采样精度评价指标．对扫描曲线进行采样,并经过对曲线间采样点的匹配、细分生成矩型网格数据,送入ＩＤＥＡＳ系统,建立曲面的ＣＡＤ 模型．最后给出了曲面建模实例,结果表明该方法使采样点能有效地反映扫描截面曲线的曲率特征,实现了与ＩＤＥＡＳ曲面建模数据格式的转换     

基于切分模板的实时跟踪算法

相关匹配算法是一种经典的匹配算法 ,通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度 ,具有很高的准确性和适应性 ,在目标跟踪中得到了广泛应用。但是相关匹配算法计算耗时过于庞大 ,难以达到实时要求 ,并且当目标在模板中所占比例很小时 ,很难确定模板的准确位置 ,使得此算法在实时目标跟踪中难以得到应用。文中在相关匹配的基础上提出了一种基于切分模板的实时跟踪算法。匹配的模板被分为几个部分 ,每个部分均有不同的加权值 ,最后的相关匹配度为各部分匹配度的加权和。算法中还设置了一个不是实时更新的加权模板 ,以提高算法的抗干扰能力 ,并采用金字塔搜索算法进行加速。实验结果显示 ,此算法有效地克服了相关匹配算法的缺点 ,具有较好的匹配精度和实时性     

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。     

MLMS自适应滤波的改进方法

本文从自适应噪声消除的角度对 LMS(least-mean-square)算法及 MLMS(Modified/LMS)算法进行从讨论,提出了 MLMS 法的改进算法,模拟结果表明;改进后的算法,其动态和静态特性均有所改进,而它的计算量并没有增加。