基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM(Wu-Manber)多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法.该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数.实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率.     

Plug-in混合动力汽车动力系统参数匹配

以并联型Plug-in混合动力电动汽车(PHEV)为研究对象,提出了其动力驱动系统参数匹配的原则和实施方法.采用该方法对某型轿车动力总成参数进行了匹配,使用电动汽车仿真软件ADVISOR对整车性能进行仿真计算.仿真结果表明:Plug-in混合动力轿车动力性与原车相当,经济性与原车相比有很大提高,达到预期开发目标.     

基于多尺度三元组描述子的形状匹配方法

提出了一种新的基于轮廓的形状描述子,称为多尺度三元组描述子.对轮廓进行均匀采样,同时根据多边形近似演化算法提取轮廓的关键点,由采样点和其相邻关键点构成三元组,根据多个尺度下三元组的几何特性(包括角度和边长)定义描述子.这些三元组既包含了形状的局部细节,又包含了形状的全局结构信息,是一种稳定而准确的描述.形状匹配阶段使用动态规划算法.将本方法应用在MPEG-7数据库上,检索准确率达到86.30%,具有显著优势.     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

针对信号安全数据网主机指令日志新的安全审计算法

通过对多家信号安全数据网核心设备厂商进行的调研,发现列控中心、联锁系统、临时限速服务器和无线闭塞中心都没有对其主机指令日志进行审计.主要原因是现有的模式匹配算法并不适合信号安全数据网的主机日志.为此提出了一种针对信号安全数据网主机指令日志的改进审计算法,该算法结合两种改进的模式匹配算法.描述了该算法的匹配原理,结合现有的无线闭塞中心日志数据进行了实验测试.实验结果表明该审计算法效率较高,可以满足功能需求.     

UHF截断单极子天线及其匹配网络设计

设计了一个工作在UHF频段的宽带单极子天线. 先将单极子天线截为两段并串联起来,以改善天线频率高端的水平方向增益,然后利用无耗LC梯形宽带匹配网络在100?400 MHz对天线进行匹配. 用CST2009仿真软件得到优化的天线截断位置和匹配网络元件值等参数. 对加载匹配网络前后的截断天线反射系数进行了测试,结果与仿真结果吻合较好. 研究表明,加载匹配网络后的天线系统水平增益在100?350 MHz频段大于0 dBi,在350?400 MHz频段介于?7 ?0 dBi之间. 反射系数S11在100?400 MHz频段均小于10 dB,匹配网络效率超过60%.     

基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割

为从有复杂背景的条码图像中分割出条码区域，将图像分割技术应用于条码自动识别．首先对输入的有复杂背景的条码图像进行预处理，运用图像腐蚀的方法，使图像上的文字等复杂背景变成一些孤立点，通过中值滤波器滤除这些孤立点，此时图像中条码的相对位置不变；然后运用模板匹配的方法对图像进行区域查找，在原图像上可分割出条码区域；最后调用读码软件读取条码佰来判断条码区域的分割效果．     

宽带GaAs MMIC功率放大器的设计

概述了GaAs MMIC放大器的技术发展,探讨了功率单片的设计技术。介绍了一种S/C波段宽带GaAs MMIC功率放大器的设计与工艺制作情况。该芯片采用有耗匹配电路结构,利用HFET工艺制作,在3~6GHz频段内饱和输出功率达到3W,功率增益大于23dB,输入、输出驻波比均小于2.5:1,效率为18~25%。     

一种新的基于语音波形图像模板匹配的S/U/V判别法

提出了一种判别语音静、清、浊三态S/U/V的新方法--语音波形图像模板匹配法.它的基本原理是首先利用语音信号的波形图,导出静、清、浊三态的标准矢量模板,然后将输入信号波形转换成矢量图,与标准模板进行比较.此法不仅简单、高效,而且对于过渡帧的判别精度高于其它一些判别法,并具有一定的抗突发噪音性能.     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC++6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。