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2651.单通道视觉诱发脑电的单次提取方法研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对单通道脑电信号单次提取识别率较低的问题,提出了一种正交B样条小波变换与Fisher线性判别相结合的方法,提高了视觉诱发电位P300的单次提取识别率.首先采用相干平均和小波变换的方法对脑电信号进行预处理,然后根据脑电信号的时-频特性及视觉诱发电位的锁时关系,提取出表征P300的8维小波系数模板,再次利用模板对单次样本进行特征提取,最后根据Fisher线性判别对测试样本进行分类识别,判断单次输入是否为视觉诱发脑电信号.实验结果表明,该方法对单次样本P300的平均识别率为95.10％.
关键词：脑-机接口；视觉诱发电位；小波变换；Fisher线性判别；特征提取
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2652.基于K-最近邻算法的挠度传感器有效度研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为了防止传感器故障或失效导致的误报警和漏报警,对传感器测量系统本身的故障诊断和失效分析已成为重大基础设施状态监测与故障诊断系统的一个重要问题.通过对桥梁状态实时监测与故障诊断系统中多个传感器之间的关联特性及关联的概率分布进行研究,提出了K-最近邻监测点对目标传感器采集数据的支持度的定义和算法,提出了基于K-最近邻的传感器有效度算法,并将该算法应用于攀枝花倮果大桥健康监测系统的挠度监测数据分析,结果表明,该算法能够准确地描述传感器的失效程度并在时域上定位故障.
关键词：多传感器；关联分析；有效度；故障诊断
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2653.欠驱动机器人的切换姿态优化及全局稳定控制
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
讨论了欠驱动两杆机器人控制中存在的控制器切换问题并将其归纳为一类优化问题,提出了一种优化切换姿态并保证全局稳定的控制器设计方案.在系统全局稳定的条件下,将对欠驱动关节的控制能力作为优化目标.采用基于弱控制Lyapunov函数的方法设计摆起控制器；利用线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)方法设计平衡控制器；使用控制器切换环节实现控制器的最优切换,其中控制器切换环节的设计借助平衡控制器吸引域的概念和遗传算法来实现.仿真实验中,应用该方法得到的控制器不仅能实现控制目标,还能使系统具有更强的抗干扰能力,并缩短18.8％的控制时间.
关键词：欠驱动机器人；Lyapunov函数；控制器切换环节；全局稳定
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2654.基于GNSS模拟器的加速度辅助跟踪实验验证
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
具有外部辅助信息的接收机跟踪环路可以提高接收机的动态范围、跟踪灵敏度与抗干扰性能,但由于目前开展实际高动态实验非常困难,故不方便对辅助效果进行实际信号的测试.介绍了一种基于GNSS信号模拟器高动态场景采集的卫星信号与辅助信息,在软件接收机中进行捕获与跟踪处理的测试方法,其中辅助信息为用户-卫星视线速度和加速度.实验过程中采用一种根据捕获多普勒频率进行时间对齐的方法,将卫星信号和采集时间存在延迟的辅助信息进行粗略对齐.在介绍传统的速度辅助方法和一种新的加速度辅助方法基础上,分析辅助信息时间延迟对辅助结果的影响,最后基于上述数据分别测试并对比无辅助、速度辅助和加速度辅助的跟踪环路性能.结果表明,由于经粗略对齐后的辅助信息相比卫星数据仍存在约1.3s的时间延迟,导致速度信息无法辅助高动态卫星信号跟踪,而采用加速度辅助方式可将30 Hz带宽环路的跟踪误差从0.031周减小到0.020周,最小跟踪带宽从22Hz降低至10 Hz；加速度辅助的20 Hz带宽环路跟踪误差为0.029周.因此,加速度辅助方式可减弱辅助信息时间延迟对高动态信号辅助跟踪效果的影响,对于高动态接收机的工程实现有实际意义.
关键词：加速度辅助；高动态；跟踪环路；GNSS信号模拟器
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2655.基于样条变换多元回归模型的摄像机标定算法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对摄像机隐式标定算法中存在的样本点数少和精度要求高的矛盾,利用样条变换多元回归模型,提出一种改进的摄像机隐式标定算法.首先采集标定图片中有限个标定样本点的像素坐标和相应的世界坐标,然后通过样条变换建立像素坐标和世界坐标间的多元回归模型,获得二维图像在世界坐标系中的三维信息,完成摄像机的标定.算法发挥上述模型在标定样本点有限的条件下,对非线性关系映射能力强、局部性质独立的特点,实现整体标定效果的改善.理论分析和实验结果均表明,与基于多项式拟合的标定算法相比,该算法的标定速度与精度显著提高.该算法已成功应用于移动机器人视觉导航系统,提高了导航信息计算的准确度.
关键词：摄像机标定；样条变换；计算机视觉；移动机器人
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2656.基于等效成像模型的立体测绘相机成像信噪比分析
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为了评价立体测绘相机的成像质量和辐射性能,对相机成像信噪比特性进行了研究.通过对成像电路信号转换过程及各种噪声影响进行分析,建立了相机成像电路等效成像模型；根据立体测绘相机成像电路的工作状态对成像电路的输出信号、增益及各种噪声进行分析；利用相机的工程参数对立体测绘相机成像信噪比进行了分析计算；并对立体测绘相机进行实验室辐射定标测试.计算结果表明相机在4.33 W·m-2·sr-1、12.47 W·m-2·sr-1和40.41 W·m-2·sr-1这3种辐亮度条件下相机成像信噪比分别达到68倍、134倍和245倍.计算结果与实验结果最大相差4.4％,小于实验室绝对辐射定标精度7％.分析结果表明成像电路等效输出模型和成像信噪比计算方法是完全正确的,可以应用于立体测绘相机成像质量评价.
关键词：等效成像模型；立体测绘相机；成像信噪比
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2657.高速网络入侵检测系统中包头解析方法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
针对高速网络传输速度快、协议配置灵活的特点,提出了一种利用硬件进行包头解析的方法.该方法基于有限状态机技术设计四总线框架,可灵活配置多种协议解析模块,解决夹层协议嵌套问题；采用流水线技术优化模块状态迁移任务,使其能够在单时钟周期内完成数据解析与状态管理,提高了包头解析性能.该方法保证了高速网络入侵检测系统的包头解析性能和对可嵌套夹层协议的支持,经过FPGA中综合、布线及静态时序分析,验证该方法具有处理能力强、占用资源少的特点.
关键词：高速网络；FPGA；包头解析；可嵌套夹层协议
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2658.WSNs节点定位不适定性的诊断与克服
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
节点定位技术是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)应用中重要的支撑技术之一.在WSNs节点定位中,可以通过接收信号强度指示信息计算出节点间的距离,根据节点之间的几何关系利用最小二乘估计(least square estimate,LSE)求解待定节点的坐标.但在实验和应用过程中发现,当采用不同空间位置的参考节点进行定位时,有时会出现定位误差的巨大变化.对这种现象进行了研究,发现节点定位中存在一定的不适定性,表现为定位结果受测距误差影响较大,定位结果不稳定.分析了不适定性产生的原因和机理,提出WSNs节点定位时首先需要进行不适定性诊断,通过条件数法诊断不适定性和评估不适定性程度,对于适定的情况,仍然采用LSE法进行定位,对于不适定的情况,引入岭估计法用于克服节点定位中的不适定性.实验结果表明,岭估计有效克服了节点定位的不适定性,可将不适定情况下的三维定位误差减小至3 m左右,提高了定位结果的稳定性.
关键词：无线传感器网络；节点定位；不适定性问题；条件数；岭估计
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2659.大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦.建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程.以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25％和2.59％,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高.
关键词：六维力传感器；大量程；静态解耦；混合递阶遗传算法；小波神经网络
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2660.基于树型贝叶斯网络的场景分类引擎训练算法
[仪器仪表制造业] [2014-01-15]
贝叶斯网络在场景分类统计模型设计中得到广泛的应用.但现有的大部分贝叶斯网络场景分类引擎没有能够充分利用贝叶斯网络丰富的知识表现能力和有效的自动学习能力.首先提出了一种灵活的树型贝叶斯网络分类引擎,用于场景分类模型的设计.然后,以条件对数似然评价为标准研究这种模型的自动学习方法,通过对分类器等价类的研究,证明了树型贝叶斯网络分类引擎自动训练过程可以忽略网络中边的方向,并提出了一个不需要对边重定向的学习算法.由于通常的场景图像编码维度较高,省略了边的重定向过程能够有效地减少模型的训练时间.实验结果验证了所提算法的平均训练时间在基准场景图像库上比传统算法的减少23.32％.
关键词：机器学习；模式识别；计算机视觉；场景分类；贝叶斯网络；网络结构学习
027-87841330