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EEMD生命探測雷達人體數(shù)量識別技術(shù)[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對生命探測雷達回波信號的非線性、非平穩(wěn)性和難以獲得大量實驗樣本的實際問題，提出了一種基于EEMD奇異值和支持向量機的多人識別方法。通過對雷達回波信號進行EEMD分解，將信號自適應分解為若干個本征模態(tài)函數(shù)(IMF),然后對特征向量矩陣進行奇異值分解求出特征向量，最后將特征向量輸入支持向量機的分類器進行模式識別，判斷墻體后面的人體數(shù)量。實驗結(jié)果表明，所提出的方法識別速度快，識別率高，可有效應用于生命探測雷達的人體數(shù)量識別，具有廣闊的應用前景。

發(fā)表于：1/23/2017 9:30:00 PM

一種可實現(xiàn)的仿射組合自適應濾波算法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了進一步改善自適應算法收斂速度和穩(wěn)態(tài)偏差的性能，在對仿射組合濾波器自適應算法性能分析的基礎上，提出了一種新的組合參數(shù)更新公式，該更新公式中的固定系數(shù)改為與子濾波器輸出相關(guān)的函數(shù)，使仿射組合自適應濾波算法可以更好地實時跟蹤子濾波器的性能變化。仿真結(jié)果表明，基于新組合參數(shù)更新公式的仿射組合自適應濾波算法與基于理想組合參數(shù)更新公式的仿射組合自適應濾波算法性能一致，同時具有快的收斂速度和低的穩(wěn)態(tài)偏差，且對子濾波器步長變化具有良好的跟蹤性能。

發(fā)表于：1/23/2017 9:15:00 PM

一種有源鉗位反激式超級電容均壓方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

串聯(lián)超級電容組中單體間的電壓不均衡會造成超級電容使用壽命縮短以及系統(tǒng)能效降低。針對傳統(tǒng)反激式電壓均衡電路開關(guān)管電壓應力大、功率損耗大等問題，介紹了一種基于有源鉗位的反激變換器串聯(lián)超級電容儲能組高效電壓均衡方法。有源鉗位電路實現(xiàn)了零電壓開關(guān)，大大降低了功率損耗。分析了電路電壓均衡原理及均壓實現(xiàn)方法。對3個超級電容單體串聯(lián)組成的串聯(lián)儲能系統(tǒng)進行了仿真和試驗驗證，結(jié)果證明了該電壓均衡方法的可行性及有效性。

發(fā)表于：1/23/2017 9:05:00 PM

基于DSP的斜軸式太陽跟蹤系統(tǒng)[模擬設計][其他]

針對目前光電式太陽跟蹤系統(tǒng)在低輻照和多云天氣下無法實現(xiàn)對太陽連續(xù)跟蹤且跟蹤精度較差的問題，設計了一種新型太陽跟蹤系統(tǒng)。系統(tǒng)首次采用斜軸式機架轉(zhuǎn)臺，以DSP芯片為主控制器，采用CMOS圖像傳感器取代傳統(tǒng)光電傳感器。首先DSP控制圖像傳感器對采集的圖像進行實時處理，然后精確定位太陽質(zhì)心，并計算其相對于圖像傳感器視場中心的誤差；接著對誤差采用模糊自適應PID控制；最后由DSP的EV產(chǎn)生相應的PWM波對斜軸轉(zhuǎn)臺實施閉環(huán)驅(qū)動，實現(xiàn)對太陽的實時高精度跟蹤。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)分析，本系統(tǒng)有效解決了無法對太陽連續(xù)跟蹤的問題，且大幅度提高了太陽跟蹤精度。

發(fā)表于：1/23/2017 8:25:00 PM

基于BIT位修正與數(shù)據(jù)疊加的快速捕獲算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

基于BIT位修正技術(shù)以及數(shù)據(jù)疊加預處理技術(shù)，提出了一種在長積分時間條件下能夠有效抑制導航數(shù)據(jù)跳變影響,同時降低捕獲運算量的算法。該算法理論分析結(jié)果表明，在輸入信噪比為-29 dB條件下，預檢積分時間選取20 ms時，虛警概率Pfa=0.001時，檢測概率Pd能夠達到0.99，此時該算法運算量分別是延遲相乘算法、信號壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/23/2017 7:57:00 PM

衛(wèi)星通信中基于Gardner算法的抗載波偏差法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

鑒于信號載波頻率偏差引起較大的誤碼等缺點，在Gardner改進算法(E-Gardner)的基礎上提出了一種抗載波偏差的時鐘誤差檢測算法(AC-Gardner)，該算法解決了E-Gardner算法受載波頻差和相差影響的問題。仿真結(jié)果表明，在Corazza信道環(huán)境下AC-Gardner算法能有效地消除載波偏差的影響，提高了整個系統(tǒng)的同步性能。

發(fā)表于：1/23/2017 7:31:00 PM

基于Census變換的自適應權(quán)值Hamming距離立體匹配算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

傳統(tǒng)的Census+Hamming距離立體匹配算法往往由于將鄰域像素等同對待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對此提出了一種自適用加權(quán)的Hamming距離算法，通過引入鄰域像素空間距離，使在距離測算時將鄰域像素分等級計算，豐富了匹配圖像的信息。并且使用梯度圖像像素之間的距離作為聚合代價計算的權(quán)值，實驗證明其對于噪聲有一定的抗干擾性，并且能夠很好地反映紋理等信息，同時引入稀疏聚合窗口來減少算法的復雜度。最后進行亞像素插值增大匹配的正確性。通過對比試驗證明，此算法不僅能夠提高匹配的準確性和抗干擾性，還能減少算法的復雜度，適用于實時的立體匹配。

發(fā)表于：1/23/2017 3:23:00 PM

基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

K-匿名是信息隱私保護的一種常用技術(shù)，而使用K-匿名技術(shù)不可避免會造成發(fā)布數(shù)據(jù)的信息損失，因此，如何提高K-匿名化后數(shù)據(jù)集的可用性一直以來都是K-匿名隱私保護的研究重點。對此提出了一種基于抽樣路徑的局域泛化算法——SPOLG算法。該算法基于泛化格尋找信息損失較小的泛化路徑，為減少尋徑時間，引入等概率抽樣的思想，選用等概率抽樣中的系統(tǒng)抽樣方法進行取樣，利用樣本代替數(shù)據(jù)集在泛化格上尋找目標泛化路徑，最后在該路徑上對數(shù)據(jù)集進行泛化。同時，本算法使用局域泛化技術(shù)，能夠降低信息損失量，提高發(fā)布數(shù)據(jù)集的可用性。實驗結(jié)果證明，本算法匿名化的數(shù)據(jù)集信息損失度低，數(shù)據(jù)可用性高。

發(fā)表于：1/23/2017 3:10:00 PM

基于曲率尺度空間的角點檢測圖像匹配算法分析[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

計算機技術(shù)的發(fā)展下，優(yōu)化提升圖像匹配算法，可以提升圖像檢測精度?；谇食叨瓤臻g的角點檢測圖技術(shù)，優(yōu)化設計圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點檢測算法進行圖像特征點的提取，歸一化處理特征點，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實現(xiàn)圖像匹配需求，驗證了算法的有效性，改進了圖像匹配中特征點過度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測的整體精度約10.0%。該算法發(fā)揮了積極應用價值，值得在實踐應用中推廣。

發(fā)表于：1/23/2017 3:01:00 PM

一種改進的二維Otsu閾值分割算法[通信與網(wǎng)絡][航空航天]

Otsu算法，也被稱之為最大類間方差算法，是實現(xiàn)閾值分割的經(jīng)典算法之一。二維Otsu算法是一維Otsu算法的推廣，它充分考慮了圖像的灰度信息和空間鄰域信息，可以有效濾除噪聲影響，但是同樣存在著運算量大、時效性差的問題。對此提出了一種改進的二維Otsu快速閾值分割算法，先將二維Otsu算法分解為兩個一維Otsu算法，并集成類間和類內(nèi)方差信息構(gòu)造了一種新的閾值判別函數(shù)，同時通過降維，進一步降低計算量。實驗結(jié)果表明，該算法在時間效率與分割效果兩方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的二維Otsu算法與快速二維Otsu算法。

發(fā)表于：1/23/2017 1:53:00 PM