目标检测中的快速中值滤波法

在简要描述条带式CCD(Charge Coupled Device)弹道相机测试系统中的计算机软件处理子系统的基础上,针对在图像处理过程中,中值滤波排序工作量多、速度慢、非实时性的缺点,提出了一种快速中值滤波法.其主要特点是充分利用相邻两个中值滤波窗口内信号数据的相关性,通过移出和移入一列像素,而保留其左边界和上边界窗口内的排序信息;仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理.使传统算法的复杂度由O(D4)下降到O(D2),大大提高了运算速度.将此方法应用到测试系统中,取得了很好的效果,实现了系统实时性要求.     

电力负荷预测线性相关方程的最佳权重加权最小二乘法

针对电力系统负荷预测的一元线性回归模型，提出了基于加权最小二乘法建立相关方程的最佳权重法，与传统的最小二乘回归法相比较，该方法综合考虑x及y方向误差确定相关方程，所求相关方程不会因坐标系的选取而改变，结果较为客观，可作为电力负荷预测的一种新的补充方法。     

模糊PID无源稳定性分析

分析了非线性控制中经常使用的无源稳定性定理．介绍了模糊PID控制器的构造、实现以及与传统PID控制器的关系．将无源稳定性定理应用到传统PID控制器稳定性分析中，推导出PID控制参数的要求．最后利用模糊PID控制器与传统PID控制器的联系，进一步推算出符合稳定性要求的模糊PID控制器设计规则．给出具体实例，验证模糊PID系统稳定的参数范围．     

基于WPD和模糊神经网络的轴承故障诊断

提出一种结合小波包分解和模糊神经网络的故障诊断方法,采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此为学习样本,再利用正交最小二乘学习算法训练模糊神经网络,确定故障诊断系统模型,对轴承故障进行诊断和识别.仿真结果及与其它一些方法比较表明:该轴承故障诊断方法可以有效识别和预测轴承的状态,且学习效率、准确性和可靠性等方面均有较大提高.     

车载信息系统与驾驶安全研究综述

作为新的技术和经济增长点,微型电子计算机、无线电通讯、卫星导航等新技术、新设备和新方法已开始广泛应用于汽车工业中.汽车的信息化进程正在逐步加速.但根据多资源理论,以显示查看和信息输入为主要形式的车载信息系统应用任务会分散驾驶员在行驶过程中最重要的视觉注意力,与主要驾驶任务在视觉和认知等多种有限资源形成竞争,从而影响驾驶安全.研究发现,车载信息系统使用任务造成的注视次数和注视时间与汽车的碰撞危险有直接关系,并降低了驾驶员对关键交通事件的探测识别能力和对车辆的控制能力.因此,车载信息系统在行车中的安全性设计非常重要,其研究要点包括人机交互方式、驾驶员行为特征等,研究方法则包括实际道路测试、仿真环境测试、简单实验室测试等.     

采用4,6-二氨基间苯二酚-对苯二甲酸盐合成聚苯撑苯并二噁唑

以4，6-二氨基间苯二酚盐酸盐和对苯二甲酸为原料，制备了4，6-二氨基间苯二酚-对苯二甲酸盐(TA盐)，并采用傅里叶红外(FTIR)、质谱(MS)、差热分析(DSC)和元素分析等测试手段对其结构进行了表征；以多聚磷酸为介质，将TA盐缩聚得到具有较高粘度(特性粘数[η]＝24．5dL／g)的聚苯撑苯并二恶唑(PBO)，并通过FTIR、元素分析和热重分析(TGA)等对PBO合成工艺和热性能进行了研究．这种通过TA盐聚合的方法不仅缩短了反应时间，而且比较容易得到具有较高相对分子质量的PBO．     

具有漏泄时滞和时变区间时滞的递归神经网络新的稳定性准则

研究了具有漏泄时滞和时变区间传输时滞的递归神经网络的渐近稳定性问题.基于Lyapunov-Krasovskii(L-K)稳定性理论.Jensen不等式和互惠凸方法,得到了线性矩阵不等式(LMIs)表示的新的稳定性准则.相对于现存的方法,避免利用保守性较大的中立型变换,且在构造L-K泛函时充分利用了漏泄时滞和传输时滞的关联信息,因此所得准则具有较小的保守性.数值例子验证了所得结果的有效性和较小保守性.     

不可压混流驱动问题全离散最小二乘混合元方法

讨论了不可压缩混流驱动问题的全离散最小二乘混合元方法.利用最小二乘混合元方法逼近压力方程,而用全离散标准Galakin方法逼近浓度方程,通过引进椭圆投影进行误差分析,最后得到最优误差估计.     

压力可调水流量标准装置的稳定性分析

针对稳压容器法水流量标准装置中存在的流量测试稳定性不高的问题,在稳压罐内有无空气压力可调节装置的两种情况下,通过阀门调节和变频调节流量,对比系统的流量稳定性.结果表明:无论是阀门调节还是变频调节,在系统流量可调节的范围内,随着稳压罐内空气压力值升高,系统的流量稳定性提高.     

二维随机变量概率分布的求解方法

每一个随机试验的整体概率可以用一个相应的随机变量及其概率分布来描述.基于对一维随机变量的理解,采用分布函数法和函数分步法,给出了求二维随机变量概率分布的基本规律.