分子对接研究手性共价有机框架材料的对映体识别能力

基于分子对接方法,使用AutoDock软件计算手性共价有机框架材料CCOF5与手性对映体相互作用的结合能.计算结果表明:CCOF5与对映体的结合能差大小与对映体分离度大小相一致;CCOF5与对映体的结合能大小与对映体出峰时间顺序基本一致.采用Avogadro软件对AutoDock分子对接构象进行分析,并对手性识别机理进...     

非正侧面阵的近程STAP

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,非正侧面阵也是其中的一个重要方面。由距离变化引起的地杂波脊的非平稳性是非正侧面阵STAP在近距性能下降的主要原因。利用扩展样本矩阵求逆(ESMI)     

基于显微图像模式识别的粉丝品质检测研究

粉丝由植物淀粉加工而成. 鉴别粉丝中淀粉的种类及成分比例对食品的营养与安全具有重要而现实的意义. 目前商检中主要依靠感官评价,可靠性差. 为此提出以图像处理、模式识别、人工神经网络为基础的粉丝计算机自动分类和检测新方法. 以粉丝组织的显微图像为基础,运用灰度共生矩阵和分形理论提取显微图像的特征,并将提取出来的特征用做神经网络淀粉品质分类的输入,建立了粉丝中淀粉品质的自动检测系统. 实验结果表明,该方法可行,结果较好.     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

基于人眼状态识别的驾驶员疲劳检测方法研究

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态检测的方法。首先通过建立肤色模型分割出人脸区域,再利用搜索连通域的方法实现眼睛区域的定位;然后计算出眼睛区域的垂直积分投影曲线,提取并比较曲线的特征参数,从而识别眼睛的状态;最后以眼睛闭合时间比率为测量标准实现对驾驶员疲劳程度的检测。实验表明,该方法简单、有效、实时性较好,疲劳检测的正确率较高。     

储热水箱分层特性的研究

储热水箱被广泛使用在太阳能集热系统以及家用电加热热水器中,是决定集热系统和热水器性能的关键因素之一,储热水箱分层效果的好坏决定了集热系统的效率及热水器的热水出水量.绘制了直接进口和三层孔板两种储热水箱结构图,通过设计试验系统,搭建储热水箱分层特性测试试验台,收集了两种结构水箱在相同的初始水温、不同流量时水箱各层温度随时间的变化数据并绘制成图.同时基于热力学定律,分析对比了相同进口结构、相同初始进出水温差取出效率随时间的变化.在初始温度50℃、流量为1.1和4.2 kg·min^-1的工况下,对比了不同结构的MIX数对储热水箱分层性能的影响.     

嵌入式系统有限资源下的代码移植和优化

给出一种基于ADI Blackfin系列数字信号处理器的人像考勤系统设计方案. 在此基础上, 归纳了嵌入式有限资源限制下人像识别算法的实现策略,解决了算法移植过程中从C++到C的转换问题, 并提出了通过修改连接描述文件重新配置存储资源的方法, 从而缓解了大数据量与芯片上有限存储资源之间的矛盾. 测试结果表明, 移植后人像识别算法的运行结果和速度都满足使用要求.     

钢筋混凝土整体小开口剪力墙结构在小震作用下失效相关性的试验研究

通过对4层钢筋混凝土整体小开口剪力墙1/10缩尺模型的试验研究,基于层间位移,本文对试件在小震作用下失效相关性进行了分析,得出了整体小开口剪力墙结构在小震下的部分失效相关性规律.     

单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。