基于过零检测的子波变换图像边缘检测

以基于过零检测的子波变换方法,对２５６×１５６×ｂｉｔｓ／像素Ｌｅｎａ图像进行边缘提取,得到不同尺度下的边缘。结果表明,此法能有效提取边缘,既保留了子波变换进行边缘提取的各种优点,又吸收了ＬｏＧ算子进行边缘提取的简洁性,算法更简单,计算效率更高。     

构建网络安全防护体系

随着计算机技术和通信技术的发展,计算机网络将日益成为工业、农业和国防等方面的重要信息交换手段,渗透到社会生活的各个领域.网络安全问题日益突出,为了提高网络的整体安全水平必须全方位的构建网络安全防护体系,本文介绍网络安全防护体系的构建过程,并描述网络安全防护体系结构.     

嵌入式视频车辆检测系统

设计并实现了一种基于DM642视频车辆检测系统。提出了一种基于虚拟线圈匹配的算法,算法原理是估计车辆的速度和结合背景差统计量来检测通过监测区域的车辆,把算法移植到DM642平台中进行处理运行,处理结果可以满足视频处理的实时性要求,并且算法对外界环境变化的干扰有一定的鲁棒性,准确的车流量检测精度,并且运行稳定。     

湖南省10种天南星科作物DsMV和CMV的检测

利用^32P标记的cDNA探针对采集于湖南省永州等地的10种天南星科观赏植物和大田作物绿帝王(Philodendron sodiroi)、半夏(Pinellia ternata)、海芋(Alocasia macrorhiza)、马蹄莲(Zantedeschia aethiopica)、龟背竹(Monstera deliciosa)、尖尾芋(Alocasia cucullata)、白蝶合果芋(Sygonium podophyllum)、羽裂蔓绿绒(Philodendron selloum)、广东万年青(Aglaonema modestum)、芋(Colocasia esculenta)进行了芋花叶病毒(Dasheen mosaic virus,DsMV)和黄瓜花叶病毒(Cucumber mosaic virus,CMV)的检测,同时对部分样品进行病毒提纯、病毒粒子观察和内含体结构检查。结果显示：DsMV在10种植物上普遍存在．是最主要的病毒病原;同时首次在芋、绿帝王和广东万年青等3种植物上检测到CMV和DsMV的复合侵染。     

生物传感器在基因兴奋剂检测中的应用前景

基因兴奋剂是一类新型的兴奋剂,隐蔽性更强,难以用常规的检测方法来进行检测。生物传感器将常规的生物检测原理与传感技术相结合,具有快速简便、灵敏特异的优点。从国内外近期基因兴奋剂的研究现状入手,主要阐述了生物传感器在 EPO 等基因兴奋剂以及麻醉剂、β－兴奋剂等其他兴奋剂检测方面的研究进展,为基因兴奋剂的检测提供可以借鉴的全新思路和检测手段,对建立标准化和科学性的基因兴奋剂检测方法具有重要意义和广阔的应用前景。     

矿井提升机电机谐波及无功电流的一种新的检测方法探究

随着煤矿生产规模不断地扩大,提升机电机功率越来越大,其谐波和无功危害日益严重。抑制谐波和无功补偿效果好,必须解决谐波检测电路的实时性、精度高、误差小等问题,拟针对上述问题,提出一种将自适应噪声对消技术用于电机谐波和无功电流检测的新方法。通过计算机仿真实验,很好地解决了检测电路的实时性、精度和误差等问题。     

光声光谱技术进行气体检测研究综述

光声光谱技术是近几年发展起来的一种以光声效应为基础的新型光谱分析检测技术。基于其极高的检测灵敏度,已成为一种快速、安全、可靠、有效的微量气体检测技术手段。文章对光声光谱气体检测的基本原理及其在气体检测研究中的最新进展进行了概括和总结,并对其在乙烯等果蔬气体检测中的研究前景进行了分析。     

工业烟尘检测方法研究

根据烟尘检测的原理和方式不同可将探测方法分为取样法与非取样法两种,文章针对各自范畴的不同,分别介绍了几种常见方法。对光学法的优势作了详细的阐述,对散射法进行了模拟,并对几种方法进行了横向、纵向的对比分析。     

基于IPSO-SVM的液体管道泄漏定位研究

提出了改进粒子群算法(IPSO)和支持向量机(SVM)的管道泄漏检测与定位的方法.采用IPSO-SVM方法对管道单孔泄漏和多孔泄漏分别进行泄漏孔的定位.提取出口压力和进口流量为特征向量,采用IPSO算法优化超平面参数并采用SVM算法对泄漏孔位置进行定位.对于两孔泄漏,将单输出支持向量机算法进行改进,使其能够用于多输出回归,从而适用于定位管道的多孔泄漏情况.在此基础上,将IPSO-SVM方法与PSO-SVM方法进行比较.预测结果显示IPSO-SVM方法对泄漏有较强的识别与定位效果,并且比PSO-SVM有更快的收敛速度,更高的预测精度.     

基于改进模糊集IFScom的λ-中介否定及应用

IFScom是一种区分矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系的模糊集。针对模糊集IF-Scom在应用中的特点,对其中介否定算子作了进一步改进,使得中介否定集的λ-区间函数从[1-λ,1]扩充到[0,1],其分段比例函数的增减性更符合实际。在此基础上给出了λ-中介否定集在模糊入侵检测中的应用,仿真实验表明该中介否定集在模糊知识的"否定"区分、处理和推理上是有效的。