基于振动响应的耦合杆系统损伤识别

  基于响应灵敏度分析法对两跨耦合杆系统的损伤识别问题进行了研究。建立了耦合杆系统的有限元运动方程,利用状态空间法计算系统在外激励下的响应。将系统的局部损伤模拟为杆单元抗拉刚度的减少,推导了响应对单元抗拉刚度的灵敏度。并利用此响应灵敏度进行系统的局部损伤识别。数值算例表明,文中方法能快速准确地识别出耦合杆的局部损伤,并且对模拟的人工噪声不敏感。说明该方法具有一定的工程应用前景。     

一种N维数据块正交调制及其解调识别方法的研究

 提出一种N维数据块正交调制方法并对其调制解调识别方法进行研究。研究基于普通正交调制识别基础上,从接收信号聚类样品中提取基本特征矢量以估计数据块信号参数实现数据块解调,通过矩阵转换实现信号调制方式的识别,在高斯白噪声信道条件下访真结果表明该方法对N维数据块正交调制信号具有较好的识别性能。     

基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法

为了提高虹膜内边缘定位的准确率和速度,本文提出了一种基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法。首先采用自适应的活动窗计算图像灰度,灰度最小值点确定为瞳孔内的任意一点,以灰度最小值作为阈值对原图像进行瞳孔分割。然后使用Lapacian边缘检测算子检测瞳孔区域边缘定位虹膜内边缘,最后根据圆的对称性计算虹膜内边缘的圆心和半径。仿真结果表明该算法准确定位虹膜内边界的平均时间为0.73s,准确率为100%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值。     

多模态人-机交互技术及其应用

本文对多模态人机交互技术从语音、唇读、人脸、人体动作四个方面进行研究,多模态人-机交互实际上是人与人之间自然交互的模拟,它的目标是将人与人之间的交互方式移植到人与计算机的交互中,旨在促进自然便捷的人-机交互,减少人-机隔阂,营造和谐的人-机环境。     

基于临界小波参数和新序列核支持向量机的说话人识别

在研究可再生希尔伯特空间框架的基础之上,构建出一个新的序列核来对语音序列间的相似性进行度量.特征提取部分针对传统语音短时分析技术容易出现丢失信息的现状,提出了一种基于临界带宽的小波包变换算法.用美国国家标准与技术研究所(NIST)2004年评测数据集进行实验,结果表明该方法可以大幅度提高识别率.     

一种新改进的otsu算法

图像的二值化是车牌识别过程中的重要环节,图像的二值化直接影响定位的准确性。由于字符的分割和识别是在车牌区域二值化结果的基础上进行的,因此车牌图像的二值化是非常关键的一步。本文对传统的otsu算法和新改进的otsu算法进行了试验比较,通过对otsu算法基本原理的研究,提出了一种新改进的灰度图像二值化的方法,该算法能够更好的确定最佳阈值点,实验表明上述方法能够得到较理想的二值化图像。     

基于步态的身份识别研究综述

步态是远距离情况下能被感知的生物特征。本文综述了步态识别研究的起源、历史与现状,介绍了现有的步态识别方法并作了分类对比,分析了步态识别未来的发展趋势,指出步态与其他生物特征的融合将是其走向实用的必经之路。     

基于小波神经网络在车牌识别中的研究

小波神经网络是将小波函数和神经网络相结合的一种网络,它结合了小波变换和神经网络的优点,适合于图像处理、系统辨识、数据压缩等领域。本文论述了将小波神经网络应用于车牌自动识别系统的研究。     

不能仅仅为“电动车”改个名字

目前我国有1.2亿电动车保有量,轻型电动车依然保持着每年80％的增速.迅速增长的数字和电动车性能的发展,为城市交通增加了安全隐患.北京交警部门的一份数据显示,被查处的非机动车违法八成都是电动车.究其原因,管理失范难辞其咎.一方面,不少电动车的重量、速度已经远远超过了非机动车标准,却仍走非机动车道,容易给自行车和行人安全造成威胁;同时,电动车不上牌照,驾驶人也不需要参加培训和考取驾照,给交警部门管理带来很大难度.     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.