BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

边缘检测中的小波

讨论了以B样条平移函数作为光滑函数的两种二进小波及其对偶的特性，给出了它们的滤波器，支集宽度和中心，作为例子，绘出了n=2，3，4时的尺度函数。小波及其对偶的波形，这些小波常用于边缘检测中。     

应用GPS RTK技术检测赛艇运动信息

为帮助教练员及时了解赛艇训练中的量化参数,运用全球定位系统(GPS)提取赛艇运行中的位置信息和运动信息。采用自行研制的基于掌上电脑(PDA)的GPS接收机,使用实时动态载波相位差分(RTK)技术后达到cm级精度。实时采集运动中赛艇的GPS数据,经事后处理得到赛艇轨迹、速度加速度曲线、速度高度曲线等。从中分析出赛艇航行各阶段的运动状态和技术指标,供运动员和教练员参考。实践证明这一方案完全可行,对提高运动成绩很有价值。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性     

贝类产品中软骨藻酸的HPLC检测方法

建立了高效液相色谱测定贝类产品中软骨藻酸的检测方法,具体过程为:样品先经甲醇浸提后,再用甲醇-水(V（甲醇）∶V（水）=1∶1）提取2次,合并提取液后用Zorbax SB300-C18柱(2.1 mm×250 mm,5 μm)进行分离,以乙腈-0.2%磷酸水溶液（含0.1%三乙胺）（V（乙腈）∶V（磷酸水溶液）=12∶88）为流动相于室温下等度洗脱,流速为0.25 mL/min,进样量20 μL,检测波长为242 nm.结果表明,在建立的提取方法和色谱条件下,软骨藻酸从复杂的样品基体中被分离出来,在0.02~1.0 mg/L质量浓度范围内具有良好的线性关系（r＞0.999）,样品的平均加标回收率为108%,测量方法的RSD为3.5%（n=6）,检出限为23.5 ng/g.所建立的检测方法可适用于对贝类产品中软骨藻酸的快速检测.     

基于图像背景噪声相关性的篡改检测

图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。     

基于小波变换的圆柱壳损伤识别方法研究

将连续小波变换识别裂纹的基本原理运用于圆柱壳的损伤识别研究,利用sym4小波对含裂纹圆柱壳的前四阶振型信息进行多分辨率分析以及连续小波变换,能够准确地识别出裂纹的位置;考虑到实测信号往往是含噪声信号,进一步研究了噪声对识别结果的影响。通过数值算例验证了其可靠性,表明此方法在圆柱壳结构损伤诊断中具有一定的应用价值。     

基于LabVIEW的汽车仪表检测系统的设计

以汽车仪表为研究对象,利用NI PXI-6624和PXI-6528板卡,对汽车仪表的模拟量和数字量信息进行采集,通过CAN总线进行信息之间的传递,最终设计了一种基于LabVIEW的汽车仪表检测系统,该系统灵活方便,基于LabVIEW的人机界面移植性强,能够对各种汽车仪表进行检验.     

塔康脉冲峰值滑动窗检测与方位包络拟合方法

针对在低信噪比情况下塔康(tactical air navigation,TACAN)峰值检测误差大、脉冲形变和易丢失等问题,提出了滑动窗方法检测塔康钟形脉冲峰值.设计了与塔康钟形脉冲匹配的滑动窗,通过多次滑动比较窗中离散点与首尾点幅值来判断脉冲到达时刻,累加离散点做归一化估计峰值,采用最小二乘算法拟合周期内各峰值点估计包络,剔除偏差包络分布较大值并重新拟合提高角度测量精度.仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下,能有效检测峰值和估计方位信息,估计误差小于0.5.,满足塔康系统方位误差小于2°的要求.