一种改进的RPS技术对差错重建帧的编码效率测试

在视频压缩标准H．26L平台上改进了单参考帧选择技术（Reference Picture Slection）,实现多参考帧选择技术（Multi—RPS）。并对多个标准序列进行测试。在实验数据的基础上对比分析了基于反馈信道的差错跟踪（ErrorTracking）和单参考帧选择技术（RPS）在编码效率方面的不足,相对于单参考帧选择技术,本方法较大的提高了视频压缩的编码效率。     

基于LMF100的自动跟踪带通滤波器的设计与实现

开关电容滤波器较其他滤波器更易实现对信号频率的跟踪滤波.采用LMF100开关电容滤波器芯片和锁相环电路MC14046,研究与设计了一种简单实用的自动跟踪带通滤波器.该滤波器是一个四阶的由LMF100中两节工作模式1的二阶带通滤波器级联构成,使用MC14046锁相环和双BCD同步加计数器MC14518对输入信号产生100或50倍频脉冲作为LMF100的时钟,实现带通滤波器中心频率的自动跟踪.实验结果表明,该滤波器取得了较好的跟踪滤波效果.     

尺度自适应的分块核相关滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略.首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合目标子块与整体间的位置约束关系得到目标中心位置的粗略估计,然后由全局滤波器用作初始估计以确定目标中心的...     

交流励磁变速恒频风力发电机并网控制及仿真

针对交流励磁风力发电机并网冲击电流较大及功率控制不理想这一现状,从理论上分析了将磁场定向矢量控制技术应用于该机组的可行性方案,进而探讨双馈型风力发电机的空载并网控制与功率跟踪策略,并建立交流励磁发电机空载并网及稳态运行的控制模型。对发电机组的并网过程进行系统仿真,研究结果表明:该方法是正确和有效的。该结论对于目前国内主流机型的高效并网发电具有重要参考价值。     

嘉禾县实现矿工井下作业全天候跟踪定位

近日,嘉禾县煤炭局联合重庆煤炭科学研究院为全县煤矿44名人员定位系统操作员举办了1期专题培训班。至此,嘉禾县煤矿人员定位系统采购、安装、操作人员培训、半年的试运行基本结束,即将正式投入使用。煤炭主管部门对煤矿井下人员定位系统建设进行规划,明确建设进度和时间安排;选择试点矿井进行示范建设,     

基于轨迹线性化控制方法的全驱动自主式水下航行器轨迹跟踪控制

基于轨迹线性化控制(Trajectory Linearization Control,TLC)方法研究了全驱动自主式水下航行器（AUV）的轨迹跟踪控制.利用微分方程奇异摄动理论中的时标分离思想,将全驱动AUV的轨迹跟踪控制系统分成快、慢回路,分别基于轨迹线性化思想设计出快、慢回路控制器;利用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统进行了稳定性分析,通过AUV爬升转弯过程的仿真验证了该控制方法的有效性.     

GPS L5信号双分量联合跟踪

GPS Block-IIF卫星发射的L5信号为许多新的GPS应用敞开了大门.本文探讨不同的L5信号跟踪策略,包括单导频跟踪、单数据跟踪和双分量联合跟踪;着重研究联合跟踪方式下3种不同组合方法的跟踪门限和跟踪精度,并基于所仿真的数字中频信号的跟踪结果进行了测试和评估.结果表明,对于载波跟踪,相关器输出组合方式跟踪精度最高,但是其跟踪门限介于单数据分量跟踪和单导频分量跟踪之间;对于码跟踪,滤波器输出组合方式只有在低信噪比时其跟踪精度才会略优于相关器输出组合方式,但是其接收机实现上需要用到双倍的码鉴别器和滤波器,复杂度稍高.文中对于所采集的SVN62信号的处理结果同样证明了这些结论.     

基于OpenCV的口唇检测研究

唇读技术在提高噪音环境中语音识别系统的识别率和帮助有听力障碍的人更好的理解语言方面起到了一定的辅助作用。由于说话过程中口型变化较大,直接提取口型区域较困难;而在发音过程中鼻子形状不会发生较大变化,且OpenCV自带的人脸检测器可以很好的检测出人脸。提出了一种利用嘴唇与人脸和鼻子的相对位置关系进行检测嘴唇区域的方法。实验证明,该方法可以比较快速,精确地提取出嘴唇区域,从而利于精确的进行口唇分割。     

基于改进Camshift算法的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种改进的Camshift跟踪算法来获得目标质心的位置,并在此基础上设计了一种采用单目视觉和声纳反馈信息的移动机器人运动目标跟踪系统.改进的Camshift算法通过自适应地扩展搜索窗口,解决了传统Camshift算法在跟踪中因目标加速度而引起的目标瞬间丢失问题.分析了移动机器人对运动目标的搜索、跟踪及避障等3种基...     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.