摘要：本文叙述了变速率会议电视系统中所用到的各种时序信号，以及产生这些时序信号的设计方案。

摘要：为了同时保证轮腿机器人的轨迹跟踪精度和重载稳定运行,这里提出了一种基于模糊逼近的轮腿机器人模型预测跟踪控制方法。首先对一种四轮腿机器人的并联结构进行系统建模,从模型上提升机器人的负载能力。然后提出了一种基于神经模糊逼近的模型预测跟踪方法,用于评估不确定性动力学和外部干扰,提高轨迹跟踪精度,包括机械结构自适应、重载条件和外部负载干扰。最后通过轮腿机器人平台实验证明了提出方法能够在重载条件下实现高精度的跟踪控制,并且具有较好的鲁棒性。

摘要：介绍了交互电视中间件的标准分类、主要的中间件厂商及其产品、中间件模拟器及中间件提供的交互应用,给出了基于XletView模拟器开发交互应用的设计和实现过程。

摘要：为了提高脑电信号情感识别的准确率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(Long Short⁃Term Memory,LSTM)网络的脑电信号情感识别方法。首先,对62个通道的脑电信号进行预处理,并对预处理后的每个通道的脑电信号分别采用一维卷积神经网络提取情感特征。然后,利用LSTM网络在序列上的建模能力,将62个通道的情感特征组成特征序列依次输入到LSTM网络,提取多通道融合情感特征。最后,将LSTM网络输出的多通道融合情感特征输入到全连接层和Softmax分类器,将情感分成积极、中性、消极3种类别。在脑电情感数据集SEED上进行了情感识别实验,取得了88.15%的平均分类准确率。实验结果表明,文中提出的脑电信号情感识别方法的性能优于基于传统人工设计特征及支持向量机(SVM)或深度置信网络(DBN)的其他方法,验证了文中提出方法的可行性和有效性。

摘要：在缺乏足够先验知识下,自适应癫痫发作期识别异常困难。提出一种新的度量通道之间的同步特征计算方法(聚类划分互信息),以相关矩阵方式组织单窗口内全局同步特征模式,进而设计一种跨层全连接神经网络分类器,对非平稳同步特征模式实现自适应分类。实验表明该方法可获得[98.19%±0.24%]精确度,[98.27%±0.51%]敏感度和[98.11%±0.36%]特异度,超过了现有大部分方法的分类性能。另外,该方法无须去噪和去伪迹等预处理过程;而且其仅需设置一个超参数(时间窗),避免了过多的潜在错误参数设置而导致的分类性能的降低。

摘要：本文介绍了交互数字电视中间件的标准分类,主要的中间件厂商及其产品,中间件模拟器及中间件提供的交互应用,最后给出基于XletView模拟器开发交互应用的设计、实现过程。

摘要：为了推进高校课程思政建设,落实立德树人的根本任务,以“数字图像处理与图像通信”课程为例,从课程思政资源的挖掘和课程思政五阶段教学模型的设计两方面进行探索。在课程思政资源建设上,根据课程特色及课程内容展开;在教学方法上,提出了“规划思政目标—设计思政元素—呈现思政内容—评估思政效果—改进思政方案”五阶段模型。实践表明:该模型能帮助学生建立正确的思想道德观念,增强学生的自律能力,使学生积极融入课堂教学;该模型重塑了课程教学内容,丰富了课程教学资源,取得了较好的成效。

摘要：实现岩体场景下复杂岩体结构面提取是边坡、隧道等岩体工程稳定分析的关键。本文针对岩体结构面纹理与形态等特征复杂且不规则造成提取困难的问题,首先通过构建TLS点云与数码影像的映射关系,融合二维像素特征、三维方位及形态特征建立多重语义区,提取具有相似地质属性的同质区单元,然后利用产状与粗糙度特征对其进行合并聚类,有效实现复杂多属性岩体结构面的准确提取。试验结果表明,本文方法提取的岩体结构面具有较好的完整性和较高的准确性。

摘要：简要介绍交互数字电视中间件标准MHP的基本原理以及数字电视交互界面的分层模型,详细讲述如何基于XletView模拟器进行数字电视交互界面的设计与实现。

摘要：图像与视频处理课程是电子信息大类一门重要的专业基础课程,具有知识面广以及理论和实践并重的特点。传统单纯课堂讲授的教学模式存在知识点讲授分散、基础理论难以深入以及实践教学难以开展的问题,而案例化教学可以较好地解决上述问题。对课程组进行案例化、专题化教学经验进行总结,提出结合理论最新研究进展对知识模块合理划分以形成教学案例、根据所设计教学案例的特点选择合适的教学模式以及根据学生基础实施案例差异化教学的措施。教学实践表明,所提出的案例化教学措施有效提高了学生对本课程的兴趣,学生对本课程的理论掌握程度和实践能力都得到了较大提升。