基于角点特征提取算法的目标识别方法研究

目标识别主要通过目标的颜色、形状、轮廓等特征来获取目标信息,与已知目标进行对比的过程.基于角点特征提取对目标识别非常重要,因为角点具有旋转不变性、对光照反映不明显,这不仅可以提高识别的运行速度还可以提升识别的准确率.在本文中,首先介绍了基于角点特征提取的目标识别理论,列举出图像预处理的方法,通过仿真对目标图像进行灰度化...     

基于角平分线的工程滑移索结构分析方法

针对滑移索结构,提出了一种基于滑轮相邻索单元角平分线的简捷分析方法,解决了其内力和变形求解复杂的难题.具体算法如下:(1)采用固定铰模拟滑轮对索的约束作用,利用无应力长度调整影响矩阵求解角平分线垂直方向约束反力为零时,各子索无应力长度调整量;(2)根据调整后子索线形计算新角平分线的方向角,按照步骤(1)重新计算,重复至索线形(包括角平分线方向角)和内力收敛.基于此算法编制分析程序,通过2~4次迭代即可得到高精度的收敛解,实现滑轮处索力连续性和滑移索总无应力长度恒定的目标.计算示例和工程实例证明了此算法的正确性和高效性.     

关于十二角花蛇的优美性

本文定义了十二角花蛇,讨论并证明了十二角花蛇是优美图,也是交错图。     

基于变换域张量的机载阵列DOA和极化参数估计

针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)法精度下降,基于张量的MUSIC(tensor MUSIC, T-MUSIC)方法通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,所提算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

关于有限域中两维角的Green-Shkredov论证的一个注记

对素数p,记p元数域Fp上的n维向量空间(n1)为Fnp.通过一个明确的结构-随机二象性原理将B.Green等的结果改进为:ε0,C≥0,s.t.n∈N+,r(Fn)≤C|Fn|2/(ln ln|Fpn|)1/(23+ε),其中r∠(Fpn)■max{|A|:A■Fpn×Fpn,A中不含非平凡的角}.     

ZZ3252M3246底盘液压系统的设计

自卸车液压系统设计的好坏,将直接影响整车的性能和生产效率。自卸车液压系统一般包括举升液压系统和转向液压系统,有些车还包括液压制动系统和液压冷却系统。自卸车液压系统原理相对来说比较简单,但是其中许多具体原理需要去研究。     

基于射频识别的室内定位系统算法研究

针对无源射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)定位问题,在对比分析基于信号到达角(Angle Of Arrival,AOA)和信号到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)2种定位算法的原理和优缺点的基础上提出了无源超高频(Ultra High Frequency,UHF)RFID室内定位混合方法,该方法以AOA定位算法为核心,融入了 TDOA算法时间差的思想,并使用步进电机代替天线阵列,以一定的角速度带着UHF RFID阅读器绕轴旋转扫描标签以估算待定位标签的位置.仿真结果表明:该室内定位混合方法的精度优于以上任何一种单独的定位算法,是一种更加有效、定位更加精确的技术手段.     

吊挂式托辊组槽角及吊挂中心距的计算

吊挂托辊组中,槽角的变化影响到吊挂点的距离,而槽角的大小又是确定托辊组中有效横断面积的基本因素,为满足一定运量就要选用合适的槽角。因此,吊挂点距离的计算很重要。本文介绍了吊挂托辊组的特点,推导了吊挂式托辊组槽角及吊挂间距的计算,其目的是：通过具体推导,阐明吊挂式托辊组的工作原理,计算运行状态下物料在托辊组中的有效横断面面积,从而选择合适的托辊组以满足额定运量,避免因盲目选择带来的经济损失。     

基于高能量偏移点特征的低分辨图像配准算法

当分辨率很低时,用于图像配准的常用点特征(如角点、SIFT特征等)不明显,对应的图像配准难以正常进行。针对这一问题,本文探讨一种多尺度高能量偏移点特征配准算法,该算法以图像中偏移局部能量均值较大的点作为特征,并采用经典SIFT特征的描述方式,完成低分辨图像配准。实验结果表明,该特征稳定性好,能够有效应用于低分辨率图超分辨重建领域。