液晶模块在动态图像显示中的应用

利用液晶显示模块代替系统机实现波形和数据的动态显示,并对波形进行"防抖动"处理.运用同步技术对采样数据进行归一化处理,将处理后数据转化为相对应的坐标,并运用直线插值法求出间隔点之间坐标;将所有坐标转化为存储单元地址,点亮存储单元地址上的点进行图形绘制;并将绘制的图形等间隔时间移动.绘制的图形连贯,动态特性良好,无抖动现象,静态参数和动态图像可以共存.通过实做的课题证明该方法算法简单,方便快捷,应用于实际工程中可以大大降低成本.     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

基于样本扩展和线性子空间特征提取的单样本人脸识别

针对单训练样本情况下的人脸识别问题,提出一种虚拟样本扩展方法. 利用光照模板映射将单一样本扩展为一组虚拟样本,从而增强单训练样本的分类信息. 采用主成分分析（principal component analysis, PCA）对扩展的虚拟样本进行降维,并用Fisher 鉴别变换作二次特征抽取,然后用最近邻分类器识别人脸图像. 所提方法在人脸图像库Yale B 和Extended Yale B 上进行试验,用PCA+LDA 方法把扩展图像作为训练集对测试图像进行特征提取和识别. 相对于以单样本图像为训练集的PCA 特征提取,该方法显著提高了识别率.     

矩法估计的几点注记

矩法估计是一种常用的点估计方法,具有一定的优良性和广泛的实用性.在矩法估计的基本内容之外,明确提出矩法估计几个需要注意的问题.     

沉积环境与多元统计综合分析法

本文首先根据地震资料提取了十二种地震参数,然后通过对LH油田TZ地区沙三上段下部地层进行沉积环境分析,确定了可能存在的沉积相类型,并用有序样品聚类的方法对过井和井旁地震测线按沉积相个数进行分割,由此而建立了该区各类沉积相的判别函数。通过这些判别函数,用逐步判别分析的方法,对该区其它地震测线的参数进行判别分类,最后搞清了研究区目的层的沉积相展布。通过分析和计算证明,这一方法对有地震资料的盆地或地区进行沉积相的划分,是行之有效的。     

国家标准样品在空气自动监测系统方面的应用

阐述了国家标准样品在空气自监测系统量值溯源中的重要作用。介绍了国家标准样品SO2标准钢瓶气在荧光SO2分析仪校准中的应用。     

基于多因子融合的维修性验证试验故障样本分配方法研究

针对维修性验证试验中样本分配结果不理想,导致维修性验证试验结论置信度低的问题,提出了基于多因子融合的维修性验证试验样本分配方法;首先,通过对故障样本分配影响因素的分析,定义了故障样本分配影响因子集,提出了基于多因子融合的故障样本分配算法;然后,分别确定了各影响因子的影响系数,并采用模糊层次分析法获得了各影响因子的影响权值;最后,以某型装备子系统为例进行实例验证,并同基于故障率的分层抽样样本分配方法进行对比分析,结果表明该方法得到的样本分配结果结构更加科学,提高了试验结论的置信度,具有良好的工程应用价值。     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

试题,试卷及考试成绩的测量系统

本文根据教育测量学及心理与教育学的基本观点,运用概率统计的基本理论,总结出在各种类型考试中需要计算的各项指标的测量方法,对所需测量的各种量给出了数学模型和相应的计算公式.建立了考试成绩的测量系统,并已应用于教学实践中.     

一种基于KCCA的小样本脸像鉴别方法

基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸图像,KCCA可以得到和广义鉴别分析近似的识别性能,其所得非线性特征明显优于FLDA的线性鉴别特征.