应用水化学方法防治矿井突水

本文论述了水化学在探查矿区水文地质条件、分析突水水源、监测突水征兆、预防矿井水灾中的作用,并通过具体实例阐述应用水化学探查和分析矿井水文地质问题的具体方法。     

智能化仪表"DJL-1电力计量系统在线检测仪"的研究与设计

研制了一种新型的智能化仪表“DJL 1电力计量系统在线检测仪” ,用于快速检测低压供电计量系统故障 .它采用微机控制 ,具有高精度模数转换、液晶显示、全汉字显示操作流程和检测结果 ,并有声音提示 ,使用方便 ,检测快速、准确 ,成为国内目前最先进的检测仪器之一 ,现已投入批量生产     

基于粗糙集的机车电线路故障诊断方法

首先将检测和故障分析需要用的数据和信息存入数据库,经过处理、约简,提取相关属性核,形成相关处理规则。从实验结果可知,基于粗糙集的故障检测方法对处理大型数据非常适合,可以大大减少处理数据的工作量。     

基于Laws纹理能量测度的鲁棒水印方案

针对数字水印算法中JND阈值鲁棒性较差的现状,研究了JND阈值的鲁棒性与小波系数间的联系,提出基于图像低频小波系数的Laws纹理测度的JND闲值计算模型.该模型能很好地定位嵌入水印,明显地改善检测效果.同时给出一种基于随机统计特征的匹配检测算法.该算法在提高响应值的同时计算出对应的虚警概率,能定量的表征有效性,具有较强的说服力.     

无线通信技术在油水井动态监测中的应用

介绍一种新颖的井下无线数据通信技术，将它应用在井下状态监测装置中，能在油水井正常生产状态下长期连续监测井下生产状态及井下工具工作状态，并能随时获取测试数据，解决井下生产动态监测的长期性、实时性与陆上油田低成本应用之间的矛盾。其获得的长期监测数据与短期的传统不稳定试井所获取的数据相比，可获取更多的储层信息及井下工具状态变化情况，为油田开发措施制定和提高油气采收率提供新的技术支撑。     

双连杆柔性机械臂的变结构轨迹控制

针对双连杆具有柔性前臂的机器人建立了非线性动力学模型，柔性臂所在的动坐标系采用相对坐标系，即悬臂梁坐标系，使得关节的实际转动角度与动坐标系的转动角一致，利于控制方案的实施。基于输入输出线性化，提出了一种关节轨迹变结构跟踪控制方案，该方案考虑了柔性臂弹性变形的稳定性和对参数的变化的鲁棒性。     

基于差分阈值与模板匹配的心电R波提取算法

心电信号(electrocardiogram,ECG)是人体最重要的体征信号之一,R波是心电信号中最明显的特征参数.R波的正确提取是计算心率、分析心率变异性等其他参数的基础.以一阶差分为基础,结合模板匹配算法,在匹配的过程中采用阈值比较和匹配系数的心电R波检测方法,提高了R波检测的准确率.实验表明,该算法能够快速准确地检测心电信号数据中R波特征值.     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

塔康脉冲峰值滑动窗检测与方位包络拟合方法

针对在低信噪比情况下塔康(tactical air navigation,TACAN)峰值检测误差大、脉冲形变和易丢失等问题,提出了滑动窗方法检测塔康钟形脉冲峰值.设计了与塔康钟形脉冲匹配的滑动窗,通过多次滑动比较窗中离散点与首尾点幅值来判断脉冲到达时刻,累加离散点做归一化估计峰值,采用最小二乘算法拟合周期内各峰值点估计包络,剔除偏差包络分布较大值并重新拟合提高角度测量精度.仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下,能有效检测峰值和估计方位信息,估计误差小于0.5.,满足塔康系统方位误差小于2°的要求.     

自然场景文本区域定位

自然场景文本区域定位是场景图像内容分析的重要步骤,文本区域定位能够为后续的文本识别提供便利.从场景文本特性出发,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions,MSER)、颜色聚类和视觉显著性的鲁棒性文本定位方法.为了尽可能多地提取出潜在的文本区域,分别在灰度图像和彩色图像上采用最大极值稳定区域和颜色聚类来进行连通域的分析.对于得到的候选连通域,利用自然场景文本的显著性特征和少量的先验信息来滤除其中的非文本区域.将保留的文本区域用数学形态学水平膨胀的方法连成文本行输出.显著性评估的引入使得该方法能够减少大量参数的设定.标准数据集上的实验结果表明,在没有额外的训练数据和少量先验信息的情况下,该方法可以获得较好的正确率和召回率.