辐射源威胁排序模糊综合评判

通过对多批目标所载辐射源的威胁程度进行排序来判断多批目标的相对威胁程度是作战辅助决策的一种重要方法。建立了辐射源脉冲重复频率、辐射源方位、辐射源脉冲宽度等辐射源威胁评判指标体系并提出各指标的优属度函数。利用模糊多属性决策理论建立了基于不完全偏好信息的对多批目标威胁大小进行综合排序的模糊综合评判模型。实例证明该模型可行、有效,且便于计算。该方法不仅适用于辐射源威胁综合排序,而且适用于其它多属性决策问题。     

一种基于局部不变特征的图像特定场景检测方法

图像场景的自动检测,对于图像的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文研究根据实际应用的需要,围绕会晤、集会、海滩等八类特定场景图像的检测问题展开。首先对图像进行局部关键点的检测以及SIFT特征描述子的计算,从而提取图像的局部特征,在此基础上基于支撑向量机构建多分类器,进行特征训练,最终获得较为准确的检测结果。实验重点针对分类器核函数的确定以及特征选取策略等问题展开,实验结果表明,采用径向基核函数构建多分类器以及特征点按尺度大小排序取前n位的选取策略可以获得较为准确和鲁棒的特定场景检测结果。本方法在保证满足一定程度场景检测准确率的前提下,具有简单快速的特点,能够满足实际应用的需要。     

基于WindowsCE的ARM9处理器专用总线设计方法

针对ARM9处理器专用总线扩展时存在总线竞争以及WindowsCE系统下的应用程序不能直接访问外设物理地址等问题，以S3C2410处理器通过HPI接口扩展TMS320VC5402型DSP为例，提出了一种专用总线设计方法，并对防止总线竞争和WindowsCE系统下总线设备的虚拟地址编程访问进行了详细分析。     

火炮身管内膛疵病检测现状与展望

简要回顾了火炮身管内膛疵病的光学检测方法及其局限性，详细介绍了目前重点研究的光电窥膛检测方法，分析了取得的成果和存在的问题。对火炮身管内膛疵病检测的发展方向进行了预测与展望，指出基于机器视觉的研究是一个新的方向。探讨了今后的研究思路，提出首要的任务是在软件方面实现“采集一识别一判定”的自动运行，为此需要重点研究疵病检测的机器视觉图像信息、图像的纹理特征分析技术、疵病评定体系等3方面的内容。     

基于LabVIEW的重采样阶次分析技术

分析了将传统的Fourier分析应用于旋转机械振动信号分析存在的不足,并与阶次分析技术进行比较。应用虚拟仪器LabVIEW来实现旋转机械的振动信号重采样阶次分析,并进行了实例验证。     

基于阶次跟踪的旋转机械启动过程振动分析

旋转机械运转时其旋转部件产生的振动和噪声所表现出的特征和轴的转速有密切关系。在这类故障的特征分析中,使用阶次跟踪分析法比一般的频域分析更具有优势。对2种典型的阶次跟踪法进行了论述,在此基础上用2个仿真信号对旋转机械启动过程进行了模拟分析,并得到了比较理想的结果。     

基于改进的混合高斯模型的背景建模方法

提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光照突变较为敏感的原因,采用了一种不同区域更新率的自适应选择策略,能够迅速响应场景的变化,有效地解决了大面积误检问题。通过在典型的场景下与经典混合高斯模型方法进行比较,验证了本文算法的有效性。     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的，分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点，提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号，得出各衰减余弦信号的参数，然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式，最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理，其结果证明了Prony算法的有效性，且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。     

基于灰度共生三角阵的炮膛图像分析

为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题，引入了灰度共生三角阵（Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix，GLCTM）的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析，确定了GLCTM的参数；根据特征参量的相关性分析结果，选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明，炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。