LTE系统辅同步信号检测算法研究

该文着重于对LTE系统辅同步（SSS）信号检测算法研究。首先介绍了LTE辅同步信号结构,然后介绍了滑动互相关算法,对时域检测和频域检测两种算法做了理论的研究。通过仿真分析,比较两种检测算法的性能,表明频域检测算法性能更好,与理论分析一致。     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

声发射岩屑检测系统设计及实验室评价

随着石油勘探开发的需要,大位移井技术及PDC钻头使用日益广泛。由于易产生岩屑床、造成岩屑颗粒细碎等问题,给钻井带来一定困难。为此,研制开发了声发射岩屑检测系统,并进行室内评价试验。该装置利用声发射传感器采集岩屑撞击产生的声发射信号,并通过专门的计算机软件对岩屑声发射信号进行时频分析。在实验室条件下模拟一定黏度钻井液在不同岩屑含量和粒度条件下的声发射信号特征。     

基于Davinci-DM6467的高斯混合模型算法的实现

针对智能监控中运动目标检测的问题,提出了基于Davinci-DM6467的高斯混合模型像素级的背景分割策略。对彩色图像建立高斯混合模型,根据场景中象素点的稳定性来调整模型参数的更新速率;通过和马氏阈值进行对比来判断是不是要更新背景模型;通过和背景阈值进行对比来判断哪几个模型是属于背景区域。经验证性实验测试,结果表明,高斯混合模型在运动检测中实时性好,对环境有较强的鲁棒性。     

基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．     

IIS环境下Web站点文件安全远程监测系统的设计

IIS Web站点的文件安全是一个令人难以放心的问题.利用微软提供的FSO（File System Object）可编写基于Web的远程文件管理程序,但是由于它的开放性也为安全带来隐患.通过调用自主研制的组件来检测站点文件的变化,并给予报警和处理,可实现Web站点文件状况的远程监控.同时,系统还支持定时检测处理.     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

可燃气自动检测与报警智能控制系统的设计

本文设计了一种以"防患于未然"为特色的可燃气体自动检测与报警系统,该系统主要分为可燃气浓度检测、人性化声光报警和自动强制执行机构三部分.将检测到的可燃气体的浓度进行科学化分级,针对不同的警报等级进行人性化的声光报警,达到"低等级险情不惊慌,高等级险情有人管,紧急险情有保障"的目的,实现"预防为主,防控结合"的人性化全自动报警与控制.