频率是电力系统运行质量和安全情况的最主要标志之一，集成保护与控制系统需集成低频减载等控制方式，测频是低频减载算法的核心，本文较全面地阐述了电力系统频率测量的重要意义和这些年来的研究成果。以测频主算法的数学原理为线索 ，对现有的各种测频算法进行了分类和评述，并提出了频率测量的发展方向。在考虑到现有条件的基础下，考虑算法的实时性以及精度问题，选用基于DFT算法，并对该算法进行了matlab仿真。
上传时间： 2015-01-03
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为了在LabVIEW平台下更方便的处理非均匀采样的心电信号，文中研究了心电信号的时域和频域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛顿插值法、埃尔米特插值法和三次样条插值法等四种时域插值方法，从算法精度、内存消耗和时间消耗三个方面做比较，得出埃尔米特插值法最为合适。最后又提出一种频域插值法：补零傅里叶频域插值法，来弥补原始心电信号频域分辨率不足的缺点。
上传时间： 2013-11-05
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针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
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文中首先介绍了雷达测距的两种常用方法，通过分析，调频连续波（FMCW）雷达更具有优势，然后阐述了调频连续波（FMCW）雷达测距系统的基本组成原理，再后本文论述了测频中最常用的FFT算法。接着分析研究了由此衍生出的距离谱，根据距离谱本文重点论述了其估计算法，说明了距离谱最大采样点法的问题，提出距离谱最大值二分估值法，又经过进一步改进得到距离谱最大值的拟合法。通过计算机仿真的结果确定距离谱最大值的拟合法提高了测距的精度。
上传时间： 2013-11-20
上传用户：zhangzhenyu
针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维，再利用LDA实现再次降维，得到最终的特征向量。在ORL和YALE人脸库上的实验验证了该算法的有效性。
上传时间： 2013-12-14
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为了解决自适应大数表决算法无法容忍表决周期发生瞬时错误的问题，提出了基于自检测的自适应一致表决算法。该算法通过插入检测代码实时搜集瞬时错误信息，进而屏蔽发生瞬时错误的软件冗余模块参与表决，并将各软件冗余模块历史记录信息有效地应用到表决系统。在此算法的基础上，设计了能实现上述功能的表决系统结构图。最后通过仿真实验证明了所提算法的有效性。
上传时间： 2013-10-13
上传用户：miaochun888
检测运动物体需要无运动物体的背景图像，所以，首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图，从背景图像中分离目标像素，获取目标的质心坐标，并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础，对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定，该算法计算简单，计算量小，其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码，并且设计了跟踪运动车辆的控制界面，方便了实时监控。实验结果表明，该方法可以实现视频序列中运动目标的识别，具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间： 2013-11-12
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基于合成孔径雷达（SAR）图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件，应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下，应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值，因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时，风向数据的精确度也很重要，即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息，以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据，同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据，从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示，该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。
上传时间： 2013-10-17
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文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上，针对置信度函数凭经验给出的不足，提出了一种确定置信度函数方法，更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上：将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中，在确定样本的置信度时，不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离，还考虑样本与类中其它样本之间的关系，通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验，实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。
上传时间： 2013-10-12
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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