基于多幅图像序列的三维重建

基于多幅图像序列的三维重建技术, 以两幅图像的三维重建算法为基础, 采用由运动中恢复校准的结构方法, 在已知摄像机参数的情况下, 利用KLT特征点跟踪算法, 实现了多幅图像的三维重建, 并利用集束调整优化了重建结果.     

液体自动采样仪在污水处理厂的应用

介绍了asp—station2000液体自动采样仪在石家庄经济技术开发区污水处理厂的应用,针对使用过程中出现的问题,提出了解决方案及注意事项,取得了较好的效果。     

数字电路中逻辑分析仪实验系统的设计

介绍了数字电路课程中逻辑分析仪实验系统的开发与设计,讨论了外置式逻辑分析仪的硬件设计和软件设计思路,其中数据采集模块和触发控制电路是设计的重点。学生通过设置逻辑分析仪的时钟、采样方式、存储深度、测试通道和触发方式等参数,就可以捕获需要测试的数字信号。被测信号以图形的形式显示,便于分析。该实验系统采集精度高,操作方便,形象直观。     

基于UML和移动代理网络管理的框架设计与实现

在分析了传统的网络管理方法的问题和不足后,构建了一个基于移动代理的网络管理系统模型。随后,对agent关键技术进行分析,利用UML建模的原理,设计并实现了一些简单的网络管理功能。该系统结构主要包括以下3个部分:网管站(NMS),移动代理(MA),网络节点。通过仿真试验,发现该系统模型能最大限度的利用现有资源来完成网管的功能。     

简单多边形剖分为凸多边形的一个算法

在计算几何中简单多边形剖分是一类基本问题。剖分算法在许多领域均有较广泛的应用。本文通过引入的扩张中心点及扩张基点的概念,描述了多边形各顶点间的位置关系。在此基础上,给出了一个剖分算法。算法具有较高的运动效率,并使剖分得到的凸多边形数目较少,形态质量较好。     

基于虚拟样本扩张法的单样本人脸识别算法研究

随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变换,划分得到更多的子图像,利用二维主成分分析(2DPCA)实现特征抽取,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。提出的方法分别在ORL及FERET两大人脸数据库上得到了验证。     

一种变权重组合预测方法研究

建立了样本点组合预测优化模型 .提出了两种确立预测时点组合预测权系数的方法 ,并通过实例说明了这些方法的可行性和有效性 .     

基于小样本数据的BP神经网络建模

针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行...     

基于密度的K-means算法在识别含气、含水岩心中的应用

深层火山岩气藏研究一直是地震勘探的难点,火山岩储层固有的岩性和储层空间的复杂性使其油气预测非常困难。针对其特殊性,本文采用基于密度的K-means算法对深层火山岩含气、含水岩心进行聚类识别。通过分析该算法的聚类识别结果,该算法具有较高的识别准确度与稳定性,因而对地震反演和流体识别具有一定的参考价值。     

基于有限样本信息准则的非协作盲信噪比估计算法

针对小样本条件下的盲信噪比估计误差较大问题,结合信号子空间分解方法,提出一种基于有限样本信息准则( finite sample information criterion,FSIC)的盲信噪比估计算法,并推导出基于FSIC盲信噪比估计算法的最大似然形式.在小样本情况下,FSIC的引入克服了传统信息论方法产生的过拟合和欠拟合问题,降低计算复杂度.在不需要已知信号调制方式、载波频率、波特率等先验知识的前提下,能够在加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道(Rayleigh)下对常用调制信号进行有效的信噪比估计.在信噪比-25 dB～25 dB范围内,其平均估计误差小于1 dB,表明该算法可有效应用于小样本盲信噪比估计.