数字高斯白噪声的频域和时域特性分析

分析了数字高斯白噪声在频域的频谱特性和在时间域的统计特性,提出在数字处理速度一定时,随着输出噪声频域带宽的增加,输出噪声的时间统计特性不再符合高斯分布.通过增加滤波器阶数可以提高噪声的时间统计特性,但是将增加输出噪声的带内波动.通过计算机仿真验证了上述的理论分析,并给出了频域和时域特性都满足相应要求的带宽范围实验值.     

船用岸电控制箱的设计与分析

根据船舶靠港,使用岸电的特点,研究设计出一种实用、简便、合理的岸电控制.主要设计了岸电箱船电连锁的控制原理图、相序指示器电路图等,阐述了其原理与使用方法.并对岸电箱的的相序测定原理进行了分析验算,进一步证明了设计的正确性.     

卫星图像辅助测绘技术在港口工程地形测量中的应用

随着卫星遥感技术的不断发展,卫星图像的精度和清晰度越来越高,利用公用卫星图像辅助测绘小比例尺地形图成为可能.以某港口工程项目为例,研究利用卫星图像辅助测绘技术绘制小比例尺地形图的方法,探讨其具体操作流程和主要技术问题,提出相关实用性建议.     

基于放大曲波基的方向性超分辨率图像重构技术

为解决传统图像放大算法边界视觉效果不佳的问题,提出基于二代曲波变换的方向性超分辨率图像重构算法.对图像进行j层曲波分解,利用不同尺度上曲波基的空间比例关系获得放大图像j层分解系数,通过最外层曲波基空间模型可构建(j+1)层放大图像的曲波分解系数,采用新的非线性函数对全部曲波系数进行增强处理,根据曲波分解的方向性,最终可通过曲波重构获得边缘特征较好的放大图像.实验结果表明,基于曲波方向性图像放大算法,可以较好地保留原图的几何特征,增强边缘清晰度;将两幅典型图像放大后的峰值信噪比与经典方法(差值算法)比较分别提升了2.2及0.6 dB.     

高速公路场景下的电子稳像技术研究

为了去除高速公路监控视频中自身位置不稳定的事物给全局运动矢量估计带来误差,先通过Canny算子检测图像中的直线,并根据车道边界的特征筛选出道路边界,确定道路区域。再检测道路区域内的Harris角点信息,并与背景图中道路区域内的角点位置进行匹配,从而得到全局运动矢量,并计算出稳定的图像。实验表明,该算法能够满足高速公路场景下的稳像需求。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

Daily activity pattern recognition by using support vector machines with multiple classes

The focus of this paper is to learn the daily activity engagement patterns of travelers using Support Vector Machines (SVMs), a modeling approach that is widely used in Artificial intelligence and Machine Learning. It is postulated that an individual’s choice of activities depends not only on socio-demographic characteristics but also on previous activities of individual on the same day. In the paper, Markov Chain models are used to study the sequential choice of activities. The dependencies among activity type, activity sequence and socio-demographic data are captured by employing hidden Markov models. In order to learn model parameters, we use sequential multinomial logit models (MNL) and multiclass Support Vector Machines (K-SVM) with two different dependency structures. In the first dependency structure, it is assumed that type of activity at time ‘t’ depends on the last previous activity and socio-demographic data, whereas in the second structure we assume that activity selection at time ‘t’ depends on all of the individual’s previous activity types on the same day and socio-demographic characteristics. The models are applied to data drawn from a set of California households and a comparison of the accuracy of estimation of activity types and their sequence in the agenda, indicates the superiority of K-SVM models over MNL. Additionally, we show that accuracy in estimating activity patterns increases using different sets of explanatory variables or tuning parameters of the kernel function in K-SVM.     

基于AHP的道桥建设最佳顺序决策计算

在城市交通建设规划中桥梁对区域经济发展的带动及交通出行带来重要的影响，而对于一定规划期内即将建设的多道桥，采取怎样的顺序才能达到建设的最大收益。文中建立了用于规划中的多道桥最佳建设顺序的层次模型，给出了多目标模糊决策的数学模型。确定了各种影响因素的模糊录属度函数，应用层次分析方法确定了各个影响因素的权重。并以兰州市为例提出了应用多目标模糊决策的方法来实现在多种模糊因素影响下的桥梁建设最佳顺序分析。     

接地变压器保护整定

分析了中性点经小电阻接地系统发生单相接地时的电流分布,对曲折型接地变压器保护与电缆馈出线零序过流保护的配合问题进行了探讨,并阐述了个人的观点。     

基于VC的微视V200图像采集卡驱动及内存中图像截取

在VC环境下开发采集卡的驱动程序,可以方便地应用于其他程序中,避免重复开发,提高了软件开发的效率。在内存中获取采集卡捕获的图像并转换为标准的句柄接口,能够提高实时性、方便更进一步的图像处理。