车底图像局部不变特征信号提取SIFT算法对比分析

为实现机车车底图像局部不变特征信号提取,比较了3种新兴的SIFT改进算法:GS-SIFT算法、RIT-SIFT算法和Harris-SIFT算法,对3种改进算法的准确性、实时性和高效性进行评价。应用基于SIFT的改进算法对火车机车车底实际图像进行处理,提取局部不变特征值,改进算法针对机车车底图像具有很好的适用性和准确高效性。     

铁路集装箱校验号的简便算法

对集装箱校验号的传统算法进行了简化,介绍了简化算法的理论根据和计算方法,并指出了掌握简化算法的要点.     

适用于轨道交通供电故障定位的改进二进制粒子群算法

提出了一种结合了交叉操作和保留最优解操作的改进二进制粒子群算法,并将其用于轨道交通电网故障定位中.改进后的算法较好地改善了传统粒子群算法易于局部收敛的缺点,并且加快了算法的收敛速度,在城市轨道交通供电系统发生故障时能迅速准确地判断出故障区段.还对轨道交通单端供电系统和多端供电系统故障分别进行了仿真计算,验证了该算法在轨道交通电网故障定位中的可行性,并且验证了算法具有计算速度快、收敛性好和容错性高的特点.     

基于混沌模式搜索的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法存在的一些不足进行改进研究,对鱼群进行混沌初始化以获得质量较好的初始鱼群,用简化和最优鱼保留策略改进觅食行为,将具有强局部搜索能力的模式搜索融入到人工鱼群算法的全局搜索过程中。改进的算法结合了人工鱼群算法的强全局搜索能力和模式搜索的细局部搜索特点,提高了算法的搜索精度,同时,觅食行为的改进加快了人工鱼的搜索速度,提高了搜索效率。仿真实验结果表明了改进算法的可行性和高效性。     

基于灰度期望值和二值化高精度图像处理算法

在系统地分析高精度图像处理的分割算法的基础上,对现有的图像二值化算法进行了改进,提出了一种基干灰度期望值和二值化的高精度图像处理算法,该算法的处理效果和自适应性明显优干原算法,并且对于灰度分布范围比较大的图像可以比前者在局部区域上保留更多的细节信息.实验证明该算法可以得到比较满意的处理效果.     

基于遗传算法的图象重建算法

提出了一种基于遗传算法的图象重建算法,该算法通过构造合适的基因编码方案及个体适应度评价函数,并对遗传算法进行优化,克服了Kuba算法和谷士文AI算法的缺陷,可以成功地解决由带有噪声的二维正交投影重建二维图象的问题,并简化了约束条件.实验结果表明该算法是成功有效的.     

锥上的线性规划的基线算法

针对锥上的线性规划问题的求解,在基线算法理论的基础上,提出并讨论了基线算法的一种具体的实现算法--保界算法,并证明了它的可行性和收敛性.     

基于LCCMA 的盲自适应多用户检测新算法

基于LCCMA(线性约束恒模算法)提出了一种新的盲自适应多用户检测算法。本文中提出的这种算法适用于多径衰落信道,能很好抵消多址干扰和克服多径衰落。仿真证明,这种算法的性能和基于子空间分解的多用户检测算法的性能相当,但运算复杂度低于子空间算法。因此这种算法的总体性能优于基于子空间分解的多用户检测算法,是值得进一步研究的课题,并使之推广应用。     

基于非负矩阵分解的高速列车走行部工况识别

根据高速列车振动信号数据的特点,针对高速列车走行部工况的识别,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)算法的工况识别模型。该模型通过数据处理获得具有辨识度的工况数据集,使用K-meams、谱聚类、近邻传播和模糊C均值4种聚类算法获得初步识别结果。聚类算法的初步识别结果作为NMF算法的输入,获得最终识别结果。相比NMF算法与聚类算法的识别结果,NMF算法具有更高的准确率,本文验证了NMF算法在高速列车工况识别方面的有效性和高效性,为高速列车的工况识别提出了一种有效的解决方案。     

基于Cortex-M3的智能道岔表示电压采集系统

本文以ARM嵌入式设计技术为背景,设计了基于Cortex-M3的智能道岔表示电压采集系统,针对道岔表示电压信号,提出了两种算法,FFT算法和RMS算法,给出了系统的硬件结构和具体的实现方法.