无线传感网络粮库粮情检测系统的设计

目前粮库粮情检测技术落后导致粮食损失,为了降低粮库检测工作人员的劳动强度,设计了一种基于无线传感网络的粮库粮情检测系统.无线传感网络的组成核心无线网关节点和检测节点采用JENNICS139模块实现,检测节点将采样点的温度和湿度值通过无线方式传给网关节点,每个网关节点同时具有火灾烟雾检测报警功能,工作人员通过检测中心的上位机软件,可以方便地获得粮库温湿度数据与历史数据,该系统能有效降低粮食损失率,消除仓储的火灾隐患,并可以通过长期的数据积累,对仓储方法的改进提供可靠的研究数据.     

电子测控技术在储粮中的应用

科学储粮，保持粮食品质，满足人们日益提高的生活需要，是我国粮食仓储管理工作中的一项重要任务。电子测控技术在储粮中的应用，为科学储粮提供了更加现代化的手段。目前，随着电子测控技术的发展，特别是计算机技术和各种新技术的应用，推动了粮食仓储企业的现代化水平进一步提高，使粮食仓储管理更加科学、规范。电子测控技术在储粮中的应用电子测控系统就是借助相关电子设备对各种参数进行测量和控制的系统。这一技术在粮食储藏、粮情监测中的应用主要有以下几个方面：粮食温度的测控粮食温度的测量尽管有直读式电子测量仪和数字式电子…     

基于压缩感知的电能质量信号重构算法研究

为解决传统电能质量信号在采样时面临的采样率高,采样资源浪费和硬件成本高的问题,压缩感知理论被引入到电能质量信号的采样与重构过程。信号的稀疏表示是压缩感知理论中的关键问题,一般选择正交基作为压缩感知中的稀疏变换基。基于多重扰动的电能质量信号,本文提出了基于不同干扰的电能质量模型来选择不同的信号稀疏变换基的压缩感知重构算法。实验证明与整个信号采用单一DCT变换基或FFT变换基的压缩感知重构算法相比,本文提出的方法具有更好的信号重构性能。     

基于变换域的压缩感知快速重构算法

压缩感知是信号处理领域热门研究课题,其应用前提为原信号是稀疏或可压缩的。时域非稀疏信号可以变换为频域稀疏信号,但变换后的信号和传感矩阵表示形式为复数,增加了重构复杂度。为了降低复杂度,提高信号重构效率,提出一种基于实变换的重构算法,该算法将复数形式的稀疏信号和传感矩阵的实部和虚部分离后再参与重构。与传统重构算法相比,该算法改善了重构信号的均方误差,明显缩短了重构时间,极大提高了信号重构效率。     

基于梯度下降法与特征值分解的测量矩阵优化方法

压缩感知理论突破了香农采样定律中对信号采样频率的限制.测量矩阵的构造是压缩感知理论中一个重要的部分.减小传感矩阵的互相干系数,选择性能较好的测量矩阵,能够提高重构质量.设计了EigGrd算法,Gram矩阵是由测量矩阵和稀疏变换矩阵乘积构成,使用特征值分解对Gram矩阵进行初始化,在稀疏变换矩阵固定的情况下,利用梯度下降法迭代优化传感矩阵,使得传感矩阵互不相干系数达到最大,从而优化了测量矩阵.在仿真实验中,将该方法与已知的测量矩阵比较,用优化的测量矩阵在图像重建中有着较高的峰值信噪比.表明了该方法优化的测量矩阵在图像重构精度上有着一定的优势.     

稀疏度自适应回溯追踪算法改进

针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题,提出一种新的压缩感知信号重构算法,即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪（SPWAMP）算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,利用阈值方法选取预选集,通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子,最终实现信号精确重构。仿真结果表明,当信号稀疏度K达到65时,该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法提高了40%,而此时正交匹配追踪（OMP）算法、子空间追踪（SP）算法和分段弱选择正交匹配追踪（SWOMP）算法已无法实现重构。因此,该算法相对其它同类算法提高了信号重构精度。     

基于双树复数小波的快速二步迭代混合范数算法

以双树复数小波基为稀疏基,局部哈达玛矩阵为观测矩阵,在IST算法的基础上提出一种改进的快度二步迭代混合范数算法,目标函数采用混合范数模型,二步迭代加速了目标函数的优化,二步迭代混合范数算法收敛于混合目标函数的最小值。改进的算法重构速度高于IST算法的2.5倍,图像的均方误差减小50%以上。与以DCT为稀疏基、高斯矩阵为观测矩阵、快速二步迭代混合范数算法为重构算法的压缩感知重构系统相比,改进算法的峰值信噪比提高了约1dB,表明改进算法具有更好的图像重构质量和重构速度。     

基于无动力排风扇的叶片曲面重构分析

曲面重构是逆向工程的核心内容,目前大多数曲线曲面的研究都是围绕NURBS数学模型展开的。以NURBS数学模型为基础,对曲线曲面重构的方法、步骤、及其常见问题的分析处理进行了研究讨论,提出了曲线与点云相互结合重构曲面的方法,并进行了无动力排风扇叶片曲面的重构。结果表明,提出的方法是有效的和可行的,且具有一定的工程实用价值。     

面向环境监测的定向感知无线多媒体传感器网络设计

针对环境监测中细粒度、重点监测的实际需要,设计了一种基于ZigBee无线感知节点和ZigBee+WiFi多媒体感知节点的无线多媒体传感器网络。在普通环境监测区域,通过ZigBee无线感知节点采集环境温度、湿度、烟雾等数据,并上传至附近多媒体感知节点。多媒体感知节点在接收ZigBee节点数据的同时,摄像头、语音采集单元和Wi Fi网络实现了对重点环境监测区域的图像、语音数据采集和传输,此外,通过对附近ZigBee节点上传数据的分析,结合舵机云台、姿态感知和GPS定位系统,多媒体感知节点实现了对异常区域图像、语音数据的定向采集。试验证明,该系统实现了对环境的细粒度感知和异常区域定向监测,具有很好的实用价值。     

逆向工程技术在汽车仪表盘零件开发中的应用

以汽车仪表盘为研究对象,通过激光扫描仪的非接触式测量获取零件曲面的点云数据,并利用Surfacer软件进行点云数据处理,且基于NURBS曲面重构理论进行零件曲面造型,最后利用Pro/Engineer软件完成汽车仪表盘的实体模型设计.与传统的设计方法相比,提高了工作效率,缩短了新产品的开发周期.     

基于ZigBee技术的仓储环境监测系统设计

在传统的仓储系统中引入ZigBee技术,通过无线传感器采集温度、湿度及光照强度,利用ZigBee无线网络对采集到的数据进行传输,并通过监测平台对数据进行分析和处理,实现对仓储环境的智能监测及控制.系统具有很高的实用性.     

一种基于小波压缩感知的藏族壁画图像处理

针对藏族壁画特点在采集图像时采用一种基于小波压缩的感知算法,利用改进的小波变换,分解图像高频分量和低频分量,并进行稀疏变换,达到采样压缩。图像重构利用压缩感知OMP算法重构图像,实验表明,原始图像分块数和随机矩阵不变时,采样率越大,PSNR越小,重构的图像也越清晰,针对藏族壁画算法有效。     

逆向工程中三维曲面重构技术研究

曲面重构技术是逆向工程中CAD建模的重要组成部分,基于三维散乱点云的曲面重构技术更是当前研究的热点。针对三维扫描数据点的曲面重构技术在实际系统中的应用,本文以三维散乱点云为研究对象,提出了一种非均匀有理B样条曲面构造方法,该方法根据已知数据点逼近目标曲面。通过系统应用验证,该方法是一种行之有效的曲面拟合重构方法。     

基于位置信息的1-bit压缩感知重构算法

针对现行1-bit压缩感知硬判决算法在高误码环境下对弱信号重构性能较差的问题,提出一种基于位置信息的重构算法。首先将测量数据分成位置数据和数值数据,然后在重构端对位置信息进行重构,再根据重构结果对数值信息进行重构。该算法较之经典的1 bit压缩感知硬判决重构算法,在维持相同测量数目的前提下,大大提高了位置信息重构性能。由于在数值信息重构过程中应用了精确的位置信息,使数值重构性能优于同类算法约0-3dB。     

知识建构社区中共情模型与评价方法研究

知识建构社区作为便利化的在线学习场域,极大地拓展了师生情绪交互的渠道,但是,教师共情预测能力一直令人堪忧。构建知识建构社区共情模型与评价方法有助于帮助教师及时监测师生、生生共情活动,为学生提供良好的在线学习体验。在深度分析共情模型流变与情绪交互机制基础上,融合“感知-情感-认知”构建了知识建构社区共情模型,设计感知度、认知量和情感值的计算方法,基于决策融合机制实现师生共情强度评价方法。利用应用案例验证了模型与方法的合理性,研究发现：生生共情存在潜在类别群体,师生共情变化总体共振、局部偏振,共情具有延续性与沉淀性等特点。     

无线传感器执行器网络研究

目前,无线传感器网络已经成为信息领域的研究热点,其不仅综合了网络、微电子以及传感技术,同时涉及了嵌入式、无线通信、分布式计算处理等技术.为了能够更好地处理数据,感知环境信息,完善无线传感器执行器网络已然成为一种必然趋势,通过主动地与监测环境进行交互,以全面完成任务.本文分别介绍了带执行器的无线传感器网络、无线传感器执行器网络体系结构、无线传感器执行器网络协作机制、无线传感器执行器网络通信协议,本文的研究成果将为促进无线传感器技术的飞速发展与日益成熟指明研究方向.     

基于非接触式激光扫描的曲面反求重构实验

产品模型的数据采集是实施反求工程中首要而关键的一步,数据采集的效率和质量直接影响着后续反求工程内容的开展,而曲面反求重构是反求工程中的一个重要环节。以某相机为研究对象,通过非接触式Roland三维激光扫描仪的曲面数据采集和使用Geomagic反求建模软件,对重建过程中的曲面构建方法和曲面拼接质量的关键技术进行了分析和实验研究,提出了较为完整的曲面反求重构的技术途径。     

一种改进的稀疏度估计变步长匹配追踪算法（英文）

为了提高稀疏信号贪婪算法的重构性能,提出了一种改进的贪婪重构算法,即稀疏度估计变步长匹配追踪算法.与现有的贪婪算法相比,该算法用约束等距常数和变步长分别来进行稀疏度估计和减少重构所需的时间.通过稀疏度估计,在重构的开始阶段得到估计的稀疏度和支撑集作为初始值,为信号重构提供了初始的稀疏信息.然后,根据初始值计算相关值以及残差,通过回溯思想和可变步长更新上一次迭代得到的支撑集.最后,当满足算法终止条件时,得到正确的信号支撑集,从而准确地重构出原始信号.仿真结果证明,针对稀疏信号重构,所提出的算法提高了重构性能,所需要的运算时间较之前的算法大幅减少.     

基于MEMS技术的三维触觉感知阵列研究

本文设计了一种基于MEMS技术的柔性触觉感知阵列。通过将MEMS传感器单元与柔性基板相结合,实现三维曲面上的分布力的测量。该触觉感知阵列适台安装于智能机器人手爪上,为机器人系统高效率地获取物体形状、位置和姿态信息、实现智能操作物体提供了有效的手段。     

基于工业机器人的三维扫描测量实验平台设计

为支撑新工科专业人才培养,设计一套三维扫描测量实验平台。平台硬件系统主要包括工业机器人、激光扫描仪和光学跟踪系统;在OpenCASCADE软件平台实现三维交互环境创建、待测零部件CAD模型导入;依据自由曲面曲率特征提取自由曲面测量点,用四元数方法计算机器人末端在各测量点的空间位姿;在仿真软件RobotStudio生成机器人扫描测量路径并进行碰撞检测,将扫描路径输出为机器人可执行文件加载到工业机器人,实现高效率、高精度扫描测量。平台可服务智能感知工程专业的“三维智能感知技术”课程,有助于学生深入理解光学精密测量、机器人建模等相关知识,提高学生解决复杂检测问题的实践能力和创新能力。