格兰-傅科棱镜空气隙厚度的测量

为了测量格兰-傅科空气隙的厚度,分析了棱镜对单模高斯光束的影响,结果表明：透射光束随光束在棱镜端面上的入射角变化呈现周期性的振荡,且振荡特性与入射光的波长、光强分布特性、棱镜结构角及空气隙的厚度有关,对于给定波长的入射单模高斯光束,由于棱镜的结构角在棱镜胶合之前可以精确测得,所以通过分析这种振荡特性便可以得出棱镜空气隙的厚度,据此,设计实验,并测出了成品棱镜空气隙的厚度。     

基于视频的运动目标检测与识别

为了对目标进行跟踪和识别,针对固定场景提出一种基于视频的运动目标检测和识别算法.该方法采用改进的混合高斯模型为动态背景更新方法,并结合梯度背景差分方法及Otsu's阈值分割法提取出运动目标,然后利用目标特征参数建立目标链,通过两条目标链间的目标特征匹配实现运动目标的快速跟踪与行为识别.该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,提高了算法的场景适应性,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性.实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性.     

新型光子晶体微带天线

基于时域有限差分FDTD算法对以二维光子晶体结构为基底的微带天线的表面波模式、辐射模式和增益进行了仿真研究，并与普通的微带天线进行了比较，结果表明：光子晶体结构利用其禁带特性能够有效地抑制表面波的传播，改善了微带天线的整体性能，包括提高天线的辐射增益，消弱沿基底方向的辐射。同时文中也指出了以二维光子晶体为基底的不足以及进一步工作的方向。     

波导HCN激光器输出的EH_(11)模在自由空间中的传播

本文讨论了波导HCN激光器输出的EH_(11)模在自由空间中的传播模式,并与理论进行了比较。在近场,光强的分布明显受到激光器结构上不对称性的影响,其某些特征与Degnan的计算相符;在远场,EH_(11)模的传播近似于高斯光束。因此,对远场激光传播特性的测量是光学系统光路设计的基础。     

交替隐式时域方法精确实现理想导体边界

为了准确求解交替方向隐式时域有限差分(Alternating Direction Implicit Fi-nite-Difference Time-Domain,ADI-FDTD)方法实现理想电导体边界和理想磁导体边界的待求场分量系数,通过在获得该系数前应用理想导体边界条件,推导出了相应的修正系数.计算了单个金属立方体和对称的两个金属立方体的双站雷达散射截面.结果表明:理想导体边界作为理想导体表面,采用修正系数的计算结果与时域有限差分(Finite-Differ-ence Time-Domain,FDTD)方法计算结果更为吻合;理想导体边界作为截断计算空间对称面,采用修正系数的计算结果与ADI-FDTD方法计算结果相同,与理论推导结论一致.     

"勇气"号火星车的全景照相系统分析

“勇气”号火星车在火星的顺利着陆与发回的大量三维全景照片引起了世人的关注〔1〕。本文详细的介绍了火星车上的三维全景照相系统的工作原理和系统结构,分析了三维全景照相设备的主要构成和关键技术参数,分析了全景照相机的参数标定方法和装置。本文还从双目视觉的基本原理和计算公式出发,从全景照相系统提供的一对双目照片中提取了部分火星表面的视差图。     

几类正形置换的密码特性

分析了几类正形置换的密码特性。     

高斯混合法在交通流视频中的应用

交通流视频处理是智能交通发展的重要方向,而高斯混合背景建模是背景建模领域常用的构建算法,在图像处理领域中有着广泛的应用.为了能够较为全面的分析该算法,本文对该算法进行了公式演算以及针对多个交通流量视频进行检测比较,其中提出了基于K-means、EM模型参数求解.公式演算部分能够清晰的得出该算法的数学意义和演变过程,为实际应用提供理论指导;交通流量视频处理过程可以得到该算法针对不同情况视频的效果,可分析高斯混合背景建模针对时间的迁移、光线的变化、运动物体阴影的处理能力.本文从理论及实际应用两个方面对高斯混合背景建模算法进行浅析.     

基于分类线性加权的源-目标话者声音转换算法的研究

源-目标话者的声音转换是一种变换说话人声音特性的技术,它将源说话人的声音转换成另一个指定的目标说话人的声音.对源话者声道谱特性的修改是声音转换的关键之一.为了克服一般分类线性转换算法中分类不准确所带来的误差,本文引入了分类线性加权转换的策略,根据不同子类的转换函数对谱特性的贡献,赋予不同的加权系数,给出了一种基于GMM后验概率加权的线性转换算法.在微软汉语普通话语音数据库上做的四组对比实验表明,该算法在谱转换性能上均有不同程度的提高.     

基于NCC的图像匹配快速算法

在图像匹配过程中,针对传统归一化积相关（NCC）算法计算量大的问题,提出一种对NCC进行改进的图像匹配快速算法。该算法首先使用差分求和定理改造NCC相似度量函数,以降低匹配计算量。然后提出模板区域分割,设定阈值,进一步去除大量不必要的计算,优化匹配搜索过程,实现了快速匹配。实验结果证明,与传统的匹配算法相比,在保证精度的前提下,计算复杂度大大降低。