基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统

再制造工程以磨损零件为研究对象,在再制造性评价及相关研究中需要检测磨损零件的表面形貌,由于磨损零件表面形貌复杂,传统的测量方法不能完全胜任.针对这一问题,采用线结构激光三角法研制了一套面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统,介绍了该系统的结构,并将其应用于测量某型车辆离合器弹子槽的表面形貌上.     

基于体绘制的圆柱体构件缺陷三维重构方法

针对圆柱体构件内部缺陷问题,以超声检测技术为手段,采用体绘制三维重构技术,对构件内部缺陷进行三维重构。首先对圆柱体进行超声检测,并根据采集到的数据提取出其每一个截面的完整信息。然后进行B扫描成像,对成像图像像素点重组。最后利用体绘制技术对缺陷进行三维重构。结果证明,该方法重构出圆柱体构件中心孔、偏心孔缺陷效果良好,与实际构件相吻合,且大小误差在允许范围内。     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时，Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题，推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式；指出内置频率越高，过渡带时间越短；仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高，会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题，推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式；仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测，建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型，仿真实验验证了模型方法的有效性。     

金属材料表面缺陷的激光超声检测技术

为了完成对金属材料表面缺陷深度的检测,提出了透射法检测与估计表面缺陷深度的方法。基于热弹机制和干涉接收方式,搭建了激光超声检测实验平台,实现了工件表面缺陷的非接触检测,完成了缺陷处的B-scan信号采集和成像,建立了透射系数与表面缺陷深度之间的关系。实验结果表明:由B-scan信号可见缺陷处透射声信号的幅值与表面缺陷深度有关;由透射系数-表面缺陷深度拟合曲线估计了深度0.3 mm表面缺陷,估计误差为16%,实现了表面缺陷深度的测量。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

串联谐振变换器IGBT开路故障检测方法

针对串联谐振变换器IGBT开路故障检测问题,根据故障前后断续谐振电流波形变化特征,提出了一种故障在线检测方法。首先,通过分析变换器的等效电路,得到了单个IGBT开路故障时的谐振电流表达式。从故障机理可知,当单个IGBT开路后,输出电流的平均值减半,同时谐振电流波形在一个开关周期内比正常工况时减少了一个半波。然后,根据故障时谐振电流波形特征,设计了相应的故障检测电路,并通过DSP控制器在线检测谐振电流整形后的方波跳变沿,有效地诊断出了IGBT开路故障,由此证明了所提方法的正确性。     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。     

二次检测立方攻击改进与实现

对二次检测立方攻击预处理阶段的提取二次表达式的算法进行了改进以优化攻击效率。将秘密变量的变化引入攻击中,使得攻击模型更加灵活;同时,利用时空折中的思想,通过存储常数项和一次项的计算结果,有效降低二次项的计算量。将改进的方法应用于简化版的PRESENT算法和Trivium算法上,攻击效率有显著提高。