指纹细节特征提取算法研究

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.本文在研究了两种常用的特征点提取算法的基础上,提出了一种新的特征点提取算法,并给出了去伪算法.经实践表明,该算法可在一定程度上减少指纹特征点提取的计算量,从而提高整个指纹匹配系统的效率.     

谈高等农业院校《大学计算机基础》课程的分层次分模块教学

从目前高等农业院校计算机基础教育的现状出发,针对非计算机专业学生计算机基础不同,提出了《大学计算机基础》课程的分层次、分模块教学,并论述了具体实施方案.     

考虑方案间过渡影响的Kagscv-DBSCAN单点交通控制时段划分方法

为提高单点交通控制时段划分准确性,本文首先提出一种基于kd-tree加速搜索并利用GridsearchCV进行超参数寻优的kagscv-DBSCAN算法用来求解基于检测器自然数据的时段划分初步方案,并加入了对方案间过渡的考虑对初步方案进行修正。最后,以车总延误、交叉口通行能力和运算速度为评价指标进行实际案例分析并与传统方法进行了对比。结果表明:本文方法对比k-means、PAW、FCM和RSAGA-FCM在车总延误方面分别降低8.69%、6.61%、3.68%和1.04%,通行能力提升效率分别为5.67%、5.07%、3.48%、1.69%,并在运算速度上具备明显优势。     

基于滤波器的有源阻尼控制的LCL型光伏并网逆变器

依据LCL型光伏并网逆变器离散域数学模型,从采样频率与LCL滤波器谐振频率之间的关系入手,讨论了小于、等于以及大于临界采样频率的不同频段内系统的稳定性.深入分析在不同的采样频率下,LCL型并网逆变系统产生不稳定的因素,并指出改造系统特性的方法.引入2种不同的数字滤波器分别与比例谐振(PR)控制器构成复合控制器,分别从系统幅值和相位两方面改造系统特性,使整个并网系统在不同的采样频率下保持稳定.仿真与实验结果验证了本文分析结论的正确性.     

指纹细节特征提取算法研究

在研究了两种常用的特征点提取算法的基础上,提出了一种新的特征点提取算法,并给出了去伪算法．经实践表明,该算法可在一定程度上提高指纹特征点提取的准确率,从而提高整个指纹匹配系统的效率与准确率．     

超颖材料特性对无线电力传输系统的影响

为了提高无线电力传输系统的传输效率和增大传输距离,在无线电力传输系统中采用了超颖材料.从负折射率和倏逝波出发,通过公式推导和仿真分析,探讨了超颖材料对倏逝波的增强效应.结果表明:当磁导率为负值时,超颖材料对倏逝波磁场的增强效应可使耦合系数成倍增大;而负的介电常数所引起的电场增强效应对耦合系数的影响较小;在现有无线电波段工作频率和厘米量级的传输距离条件下,负折射效应无法提高耦合系数,即无法提高传输效率,而需要制作工艺相对简单、磁导率为负的单负材料,以达到提高无线电力传输效率的目标.     

卫星数传OFDM信号的多普勒效应影响分析

正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号具有较高的频谱效率,有利于实现高速传输。在卫星对地高码率数据传输系统设计中,OFDM有助于解决带宽资源的问题,因此极富吸引力。但是,由于近地轨道(low earth orbit,LEO)星地链路的大动态特性,传输信号会遭受严重的多普勒效应影响。对于宽带OFDM信号而言,多普勒效应的表现形式更为复杂,不再仅仅是频率的偏移。分析宽带OFDM信号在LEO卫星对地数传链路中所受到的多普勒影响。首先,对卫星数传链路进行数学建模,并且推导出该大动态场景下的OFDM信号模型;之后,量化分析由于多普勒效应所产生的符号间干扰和载波间干扰。根据理论分析结果,给出OFDM体制在LEO星地数传应用中的设计要求和设计局限。     

基于混合密度的改进逆向D*算法在机器人未知环境导航中的应用

智能机器人在现代社会中应用越来越广泛。未知环境中移动机器人只具有较少的先验知识,其导航涉及对环境的认知,对导航决策的优化,还有知识的表示与获取等方面。在未知环境下运行,需要合理的解决环境建模和全局规划所必需的大计算量与智能机器人实时控制之间的矛盾。为了提高路径规划效率,本文进行了逆向D*路径规划算法[1]的分析和改进。利用激光测距仪LMS511感知复杂环境信息,建立实时局部栅格地图。采用改进的逆向D*算法,以滚动方式规划出中间目标节点到达当前位置的局部路径。机器人沿着局部路径行驶到这个中间目标节点后,再搜索下一个中间目标节点,滚动进行规划。直至机器人达到最终目标节点。在未到达中间目标节点的移动过程中遇到未知动态障碍机器人会实时重新规划,实现未知环境的自主安全运动。用C++在VS2010上测试算法并实际应用到机器人的实地测试。结果统计分析表明该方法具有可行性、有效性和实时性,规划效率明显提升。     

基于翻转课堂的大学计算机基础课程教学模式研究

大学计算机基础课程是一门重要的基础课程,但因当前高等院校存在生源复杂、学生水平参差不齐等问题,实际教学效果不尽如人意。分析了当前大学计算机基础课程改革面临的新挑战,探讨了基于翻转课堂的教学新模式,使学生在通过自主学习完成对知识的深度掌握。通过问卷调查和对比研究,证明该模式在一定程度上提高了学生学习兴趣,有利于知识的吸收,提高了教学质量,获得了较好的教学效果。