基于行的整数小波变换图像压缩算法

为克服小波图像压缩中内存开销大的问题，提出一种基于行的图像压缩算法．该算法是在完成行向小波变换后以累进方式完成列向小波变换，降低了对存储容量的需求，在大数据量图像压缩上优势明显．针对基于行的特点，采用整数实现的提升格式代替传统的Mallat塔式算法，实现CDF9／7的双正交小波变换，减小了计算复杂度，加快了算法执行速度．实验表明，该算法在比特率为0．5bpp附近时，恢复图像的峰值信噪比均高于30dB．根据人眼视觉特性及小波变换特点对变换系数进行感觉量化，提高了压缩比，适用于超大图像或内存敏感的应用场合．     

钢板笼混凝土短柱轴压性能的数值模拟

基于ANSYS有限元平台,通过考虑材料非线性及相关几何参数,建立钢板笼混凝土短柱的三维有限元数值模型,分析不同配箍特征值下钢板笼混凝土短柱的荷载位移曲线,以及核心混凝土受压强度.结果表明:所建立的钢板笼混凝土短柱轴压有限元数值模拟分析模型是可行的,与试验结果基本吻合.     

柴油机伞帘喷雾燃烧系统空气运动的数值模拟

用数值分析方法研究柴油机伞帘喷雾燃烧系统中的空气运动规律,探讨了缸内流场的演变过程、涡流与挤流的相互作用和燃烧室结构的影响,并比较了该燃烧系统与原机燃烧系统中的流场．计算基于任意拉格朗日—欧拉法,采用κ-ε湍流模型,计算结果表明,在上止点前较大的曲轴转角范围内,纵剖面流场结构相似,无涡流时接近上止点的缸内纵剖面流场受挤流控制．挤流促进燃烧室中心线附近的空气运动;逆挤流主要发生在燃烧室边缘;涡流使流场复杂化,随着涡流强弱不同,缸内形成不同的流动图案;折转壁面间的过渡情况影响气流贴合壁面情况;伞帘喷雾燃烧系统的挤气面积远大于原机,因此前者的空气运动明显强于后者,较强逆挤流维持的时间长于后者。     

采用部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别

提出一种基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的煤和煤矸石图像识别方法.首先,对煤和煤矸石0~255级灰度图像的前部分灰度信息作灰度级压缩和灰度矩阵扩阶处理,对剩余灰度级部分保持原灰度级不变;然后,根据灰度共生矩阵纹理特征分析理论,分别计算压缩扩阶后的煤和煤矸石灰度图像的能量、熵、惯性矩及相关性.最后,对煤和煤矸石各100张样本采集图像进行处理,并依据特征参数分类识别.结果表明:基于部分灰度压缩扩阶共生矩阵的特征参数能够很好地对煤和煤矸石图像进行有效识别,总的正确率达到93.5%.     

对称与偏置曲柄滑块机构内燃机的动态特性比较

针对内燃机对称布置活塞与偏置布置活塞两种曲柄滑块机构建立了运动学与动力学数学模型,给出了用MATLAB数学软件进行计算和仿真的结果,分析对比了这两种曲柄滑块机构的动力学和运动学特性.计算和仿真结果表明,活塞偏置布置和增大活塞偏置距离有利于改善内燃机的动态性能.     

多缸柴油机冷起动过程的模型研究

为了研究多缸柴油机冷起动瞬态过程的特点和影响因素，在原有的包括准维燃烧模型的单缸直喷式柴油机冷起动过程预测模型基础上，分析多缸机冷起动过程特点，建立了多缸直喷式柴油机冷起动过程的瞬态模型，在详细分析多缸柴油机冷起动特点的基础上，介绍了冷起动模型的主要构成和计算公式．     

柴油机运行状态监测信息获取试验研究

探讨了柴油机在不解体的前提下,对其运行状态及工作性能进行动态监测的可能性．并对监测系统的实现进行了较为详细的讨论．指出在状态监测信息获取过程中,除了需考虑测试系统的精度外,还必须注意三方面的问题：检测参数、测量位置以及采样频率的确定．在解决这些问题的基础上,完成了多传感器动态监测系统的建立和相应的系统硬件配置．通过对供油系统正常工况与出油阀密封锥面磨损、喷油器针阀磨损、喷油器针阀卡住、喷油压力改变、供油提前角变化、供油量变化及高压油管接头处漏油等十种故障状态下燃油压力波形的监测结果分析,以及对模拟的气门故障、缸套磨损、曲柄连杆机构等故障状态下的机体外围表面振动监测结果的分析,表明该多传感器系统能有效地对柴油机运行状态及工作性能进行动态监测,并为柴油机运行状态监测与故障诊断形成集成与融合的智能诊断提供了依据．     

圆端形钢管混凝土轴压短柱的机理分析

基于有限元软件ABAQUS对圆端形钢管混凝土轴压短柱进行分析.分析表明:圆端形钢管对核心混凝土的约束效果介于圆钢管和矩形钢管之间;钢管对核心混凝土的约束作用主要分布于圆弧段;圆端形钢管混凝土柱的承载力、峰值应变和延性均介于圆钢管混凝土柱和矩形钢管混凝土柱之间;圆端形钢管混凝土构件承载力和延性随着钢管强度、含钢率、加劲肋厚度和加劲肋数量的提高而提高;随着混凝土强度的提高,其承载力提高但延性下降.     

小波分析及其在图像处理中的应用

简单介绍了小波分析的基础理论,举例说明了小波变换在图像处理中的一些典型应用,包括图像压缩、图像去噪、图像增强和图像融合.     

SNORT规则匹配算法改进

检测引擎作为入侵检测系统(IDS)的核心模块,基本上采用基于模式匹配的检测方法,选择设计1个好的模式匹配算法对入侵检测系统的性能至关重要。对SNORT的原有规则匹配算法bm进行改进,在改进规则匹配算法中,将具有相同前缀的规则生成1棵规则树,在规则匹配的过程中将数据包内容和规则树进行匹配,在匹配时,可以和多个规则同时进行,大大减少了在规则匹配中花费的时间,从而提高了SNORT的性能。改进后的系统和原来系统进行了几种测试,通过测试改进后的系统比原来的系统速度明显提高。在流量大的情况,丢包情况也减少了。