基于镜像延拓和神经网络的EMD端点效应改进方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在机械故障诊断中存在一个比较严重的问题,即端点效应。镜像延拓是克服端点效应的有效方法,采用镜像延拓处理端点效应时,要求将镜面放置在局部极值点处,针对这一问题,提出了一种基于镜像延拓和神经网络相结合的数据延拓方法。采用神经网络预测原信号序列,将信号向前向后各延拓一个极值点,再采用镜像延拓有效地减小EMD分解中的端点效应。通过对仿真信号的分析,验证了该方法能有效抑制EMD方法中的端点效应问题。     

相位恢复镜面检测性能研究

在镜面面形检测中应用相位恢复技术,可以简化测量系统,增强抗震动干扰能力.为确定相位恢复镜面测量系统的性能,从两个方面进行了研究.结合提出的相位恢复测量系统,运用傅立叶光学和几何光学理论讨论硬件对测量范围的限制,确定了CCD像素尺寸与被测镜f数,CCD整体尺寸与被测镜最大像差之间的定量关系.从算法效能角度,采用单因素仿真实验考察算法对镜面误差幅度和频率的适应性.仿真结果表明,表面误差频率在31.4mm附近时算法效率较高,过高或过低都将降低算法的效率;误差幅值的影响不大,镜面误差RMS值大至六个波长,小至百分之波长算法都可以胜任.     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

力的空间连续条件及应用研究

分析了力的空间不连续性 ,导出了力的空间连续条件 ,并结合实例提出了两种实现力值连续变化的轨道计算方法