High-l Rydberg States＇ Interference Using a Double-Pulse Electric Field

The interference behavior of high-1 Rydberg states is investigated in external fields. We prepare high-l states from an initial excited ns Cs Rydberg state by applying one electric-field pulse. The interference between the initial ns state and the high-I states is investigated by two time-delayed short electric-field pulses. The state selective field ionization technique is used to measure the transfer ratio versus the field pulses parameters. The visibility of interference is defined to describe interference and the results show that a relative long duration of electric-field pulse will weaken the interference.     

基于遗传算法的多目标最小二乘支持向量机在近红外多组分定量分析中的应用

近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应建模策略可保证优化收敛于全局最优解。所建玉米多目标LS-SVM模型明显优于PLS1和PLS2模型;连翘多目标LS-SVM模型与PLS模型均可取得较好的校正和预测效果。两组数据中,径向基神经网络(RBFNN)模型均出现过拟合现象。多目标LS-SVM和单目标LS-SVM性能相近,但多目标LS-SVM建模运行一次即可得到结果,在NIR多组分定量分析中具有潜在应用优势。     

基于近红外频域自适应分析法的电煤发热量模型研究（英文）

目前由于部分电站锅炉所用到的燃煤大多为配煤,在有些情况下,其复杂的物理化学特性导致难以获得高精确度的常规近红外定量分析模型,这给电煤发热量的在线检测带来了一定困难。针对该问题,深入研究了电煤近红外光谱时域和频域特征,提出一种能够通过全局优化策略自动在频域内建立最优近红外定量分析模型的新方法—频域自适应分析法。该方法首先将时域近红外光谱通过快速傅里叶变换转换为频域近红外信号;然后采用有效光谱能量率得到合适的频域信息范围;接着根据近红外光谱频域下的相关系数谱图、方差谱图以及谐波在频域中的坐标合理构建了频域信息量评价参数,利用该参数对模型输入变量的种群位置进行初始化;最后采用频域分区搜索和综合性能评价函数得到最佳建模方案。与此同时,结合电煤煤粉近红外图谱的特性,并以其发热量为待测目标对该方法进行了验证,取得相对较好实验效果,与传统方法主成分回归、偏最小二乘回归、反向传播神经网络以及基于遗传算法的偏最小二乘回归和支持向量机回归相比,该方法预测精度更高,并且有效避免了频域随机搜索潜在的过拟合和虚假有效模型的弊端,具有良好的应用前景。此外,该方法也可推广用于其他类型的光谱定量分析。     

Frequency-invariant robust adaptive beamforming based on interference covariance matrix reconstruction

Consider the problems of frequency-invariant beampattern optimization and robustness in broadband beamforming.Firstly,a global optimization algorithm,which is based on phase compensation of the array manifolds,is used to construct the frequency-invariant beampattern.Compared with some methods presented recently,the proposed algorithm is not only available to get the global optimal solution,but also simple for physical realization.Meanwhile,a robust adaptive broadband beamforming algorithm is also derived by reconstructing the covariance matrix.The essence of the proposed algorithm is to estimate the space-frequency spectrum using Capon estimator firstly,then integrate over a region separated from the desired signal direction to reconstruct the interference-plus-noise covariance matrix,and finally caleulate the adaptive beamformer weights with the reconstructed matrix.The design of beamformer is formulated as a convex optimization problem to be solved.Simulation results show that the performance of the proposed algorithm is almost always close to the optimal value across a wide range of signal to noise ratios.     

一种视频运动目标精确分割新算法

针对视频图像中单个运动目标的分割问题,提出了一种基于Kirsch边缘算子的视频运动目标分割算法,该算法将Kirsch算子检测到的边缘作为主分割信息,运动矢量场作为次要分割信息。首先利用双重尺度的运动矢量场进行累加和滤波处理来获得辅助分割信息;然后将Kirsch算子的模板分解为差值模板和公共模板以提高边缘的抗噪性;最后用自适应状态标记的方法将边缘信息和运动矢量信息相融合来准确地分割运动目标。实验结果表明该方法分割比较精确。     

基于AFPN的舰船电子综合化系统总线故障诊断研究

针对舰船电子综合化系统总线故障诊断模糊性、不确定性的日益增强,且难以实现快速故障诊断的难题,提出一种基于自适应模糊Petri网(Adaptive Fuzzy Petri Net,AFPN)的舰船电子综合化系统总线故障诊断方法;在加权模糊Petri网(Weighted Fuzzy Petri Net,WFPN)的基础上,引入神经网络技术,给出了AFPN的形式化定义及学习算法;实例分析验证了所提方法的有效性,研究表明:AFPN模型具有很强的自适应能力和推理能力,克服了传统单纯依靠人工经验故障诊断的不确定性和偶然性,可以实现舰船电子综合化系统总线快速精确的故障诊断。     

基于TMS320C6678的高动态范围红外图像细节增强算法改进与实现

利用图像分层处理的细节增强基本框架,提出了一种基于引导滤波器的高动态范围红外图像显示与细节增强算法。该算法能有效将高动态范围红外图像映射到适合监视器显示的动态范围,且能有效调整图像对比度,增强图像细节,抑制背景噪声。相比较于其他同类算法,该算法计算量少,易于工程实现,且不会产生梯度翻转效应。并研究设计了基于TMS320C6678DSP芯片的细节增强图像处理系统,实现了图像视频流的传输、处理等系列功能。实验结果表明了本算法的优势。     

Structure identification of an uncertain network coupled with complex-variable chaotic systems via adaptive impulsive control

In this paper, structure identification of an uncertain network coupled with complex-variable chaotic systems is in- vestigated. Both the topological structure and the system parameters can be unknown and need to be identified. Based on impulsive stability theory and the Lyapunov function method, an impulsive control scheme combined with an adaptive strategy is adopted to design effective and universal network estimators. The restriction on the impulsive interval is relaxed by adopting an adaptive strategy. Further, the proposed method can monitor the online switching topology effectively. Several numerical simulations are provided to illustrate the effectiveness of the theoretical results.     

全景图像海天线提取及舰船目标自动检测

为实现海洋环境下全景摄像机自动目标检测,提出了一种全景图像海天线提取算法及海天线上舰船目标检测方法;首先,分析了全景图像中海天线的成像特点,使用基于分区的自适应阈值Canny边缘检测算法进行边缘检测,并对海天线边缘进行双阈值梯度方向过滤;然后,对图像边缘进行细化,提出了基于最长曲线法的海天线边缘提取算法并进行椭圆拟合得到海天线边缘成像椭圆方程;最后,介绍了根据海天线椭圆方程对海天线上舰船目标进行检测的方法;使用3种不同海洋环境下拍摄的图像进行了实际测试,实验结果表明:该方法可有效地检测出复杂海天背景下的海天线及海天线上舰船目标,海天线提取成功率可达95％以上,对径向成像高度超过10个像素的目标识别成功率可达90％。     

基于DSP的斜轴式望远镜机架控制系统设计

为了抑制望远镜驱动系统中的非线性干扰,设计了一种新型机架伺服控制系统;系统以45度斜轴机架转台为硬件平台,以DSP为主控制器,采用HQ7620摄像头模块进行位置反馈;首先DSP对图像模块采集的图像进行实时处理,得到目标图像质心的位置,并计算出该位置相对于视场中心的误差,接着对误差进行粒子群模糊PID控制,最后DSP的EV模块产生相应的PWM对机架驱动电机进行控制,实现对机架的高精度闭环控制;PWM波的频率设为10 kHz;实验数据表明:与模糊PID控制和PID控制相比,系统粒子群模糊PID控制下水平与竖直方向的误差均值为0.323 2像素,大幅度地提高了控制的稳定性,满足实际要求。