摘要：为了解决金属表面缺陷检测的漏检、误检等问题,提出了一种改进YOLOv3算法。首先,使用动态激活函数替换主干特征提取网络中所有残差块的激活函数,并加入了混合注意力机制,强化其对复杂缺陷目标的特征提取能力。然后,在特征金字塔网络部分新增一个104×104的特征层,并将浅层网络与深层网络进行逐层特征融合,增强算法对小缺陷目标检测的敏感性。最后,利用K-Means++聚类算法替换K-Means聚类算法,筛选出适用于金属表面缺陷检测的最优先验框尺寸,使目标定位更加准确。实验结果表明,改进YOLOv3算法的每秒检测帧数(frames per second,FPS)可达到32.3,平均精度均值(mean average precision,mAP)可达到78.69%,检测性能得到了明显提升。

摘要：采用变分模态分解(VMD)算法对管道信号进行分析之前,针对VMD在自适应分解过程中人为预设参数会对测试结果造成不同影响的问题,利用海洋捕食者算法(MPA)对VMD算法中的关键参数进行自适应选取,从而提高了VMD的分解效果。计算VMD分解后的各模态分量与原始信号的概率密度之间的豪斯多夫距离(HD)选取有效分量,最后将有效分量进行重构得到去噪信号。试验结果表明,基于MPA优化VMD参数的信号去噪方法与灰狼优化算法(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)和遗传算法(GA)分别优化VMD参数的去噪方法相比,去噪后的信噪比得到了提高,均方误差和平均绝对误差均有所下降,表明本算法具有更好的去噪效果。

摘要：对传统光电码盘测速的原理进行了介绍,分析其精度较低的原因,提出了基于激光自混合干涉技术的一种激光高精度码盘传感器,并设计了数据采集系统。对自混合干涉的基本理论进行了阐述,分析了基于条纹计数法激光测速的原理,并搭建了基于条纹计数法的激光测速模型用于代替传统的光电码盘测速。实验研究了激光自混合输出与被测物体位移之间的关系,实验结果表明基于激光自混合干涉技术的激光码盘在测量精度上比传统光电码盘有很大提高,并且结构简单,适用范围广。

摘要：针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、数量固定导致分割精度较低的问题,提出将流形-简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中,并对其进行改进.首先,给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法;其次,扩展流形-简单线性迭代聚类算法的光谱空间,使算法可以适应高维图像数据;最后,改进流形-简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量,融合图像的多段光谱特征、空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类,实现内容敏感超像素分割.实验结果表明,与现有方法相比,该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确,在边缘召回率、欠分割误差、可达细分精度指标上均有提升,能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.

摘要：针对立体声道编码要求,分析双声道编码常用方法,比较数字频率合成调制、"硬"和"软"切换方式,确定采用"软"切换方式的双声道编码器设计方案,给出多级脉冲向余弦波逼近的副载波形态;基于左、右声道"和"、"差"信号,推导立体声合成基带信号数学模型,设计十六级软切换双声道编码器.测试结果表明,该编码器较在用的同类产品分离度高5～10dB,能够提高立体声的质量.

摘要：通过对"EDA技术与应用"课程教学内容、实验教学手段、实践教学方法等几个方面的研究,根据近几年的教学经验,对"EDA技术与应用"课程的教学内容进行了定位。针对目前高校EDA(electronic designautomation,电子设计自动化)技术教学中的各种缺点,并结合实际的教学特点,提出几种改革创新方法。

摘要：为降低设计成本、缩短设计周期、提高可移植性,设计并实现了基于CycloneIII型FPGA单精度32位浮点加法器。该加法器采用VHDL语言描述,流水线结构,符合IEEE754单精度浮点表示格式和存储格式。经过QuartusII、MATLAB和Model-SimSE进行联合仿真结果表明,系统的运行精度可以达到10-8数量级,同时该设计可参数化、可作为独立的子系统应用于其他数字信号处理领域。

摘要：对缓冲罐运行机理进行分析,建立了椭圆柱体卧式缓冲罐液位控制模型,并依此设计出二维模糊控制器,在保证生产流量平稳的同时,将缓冲罐液位控制在一个合理的范围内。通过在不同工况下与PID控制方法进行的仿真对比,结果表明所设计的模糊控制器具有更高的控制精度和良好的鲁棒性。

摘要：针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题,在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法,减小算法误差,并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配,使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果,解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明,改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时,达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的,并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。

摘要：为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从RGB转换为Lab空间,每个像素点都可以由L、a、b 3分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means算法具有更好的分割效果和准确度。