基于小波库构造的信号去噪

提出了通过构造小波库进行去噪的方法.该方法的关键是光滑正交小波库的构造,因此提出了一种新的光滑正交小波库的构造方法,该构造方法基于3个条件进行小波库的构造:1)光滑性,即小波要有足够的光滑性;2)非冗余性,即小波库中的小波不要重复;3)完备性,即构造的小波库要能表示整个小波空间.实验结果表明当把构造的小波库应用到信号去噪时,其去噪性能优于任何的单小波.     

基于最小二乘支持向量机和证据理论的交通数据融合

针对基于浮动车辆数据(floating car data,FCD)的城市道路交通信息采集系统存在的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和证据理论的数据融合方法,通过融合地感线圈采集的交通流量信息,提高FCD系统交通速度信息采集的准确性.利用LS-SVM回归得到速度-流量关系曲线的临界速度参数,再根据历史数据库用统计方法计算出流量-速度关联规则的可信度矩阵,在得到这些经验知识的基础上,定义了两种证据源的基本概率分配函数.最后,通过D-S证据理论对两种证据源进行数据融合,获得融合后的速度信息.实地跑车实验结果论证了融合算法的有效性和可靠性.     

基于SVM和相干平均去噪的大坝位移检测方法

在测量大坝、桥梁等建筑物的形变过程中，常需要采用微小位移测试技术．传统的测试方法难以实现在成本和维护费用较低、定标过程较为简单的前提下保证较高的测量精度．针对此问题，提出了一种新的基于支持向量机和相干平均去噪的大坝微小位移检测方法．首先通过自行研制的图像采集卡获取测量所需图像，然后用相干平均对图像进行预处理，最后用支持向量机进行进一步去噪，试验结果证明了该方法可以在低成本、低维护费用、定标过程较为简单的情况下使测量精度满足实际要求．     

基于本体的初中数学大纲知识表示方法研究

目前领域本体的构建,还缺乏系统有效的针对特定领域的工程化的方法。本文介绍了本体相关的基本理论,结合斯坦福大学的本体构建七步法实现了基于本体的初中数学大纲知识表示,分析和归纳了领域本体构建的一般步骤和方法,并对本体构建方法存在的问题提出了看法。     

雨污管道巡检机器人嵌入式系统的设计与实现

城市雨污排水管道的巡检主要以人工为主,但由于地下管道环境错综复杂并存在有毒可燃气体,人员下井存在很大危险.虽然有部分巡检工作尝试采用巡检机器人代替人工,但这些机器人采用的有缆方式,存在巡检距离受限、操作繁琐、能耗高等问题,导致巡检效率低下,智能化程度低.针对上述问题以及巡检机器人的任务需求,设计并实现了一种更加安全可靠与智能的雨污管道巡检机器人嵌入式系统.该设计基于CCTV巡检方式,采用STM32作为主控芯片,搭载工业摄像头、传感器组等模块采集数据,并采用无线通信的方式与上位机进行连接,之后通过YOLOV5s自主判断所采集的视频流中是否存在淤积物堵塞问题.通过在广州市番禺区的实地试验,结果表明,嵌入式系统设计合理,管道巡检机器人能够实现各项功能与技术要求.     

基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究

为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP神经网络模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:与BP神经网络模型和传统的多元线性回归拟合模型相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能显著降低标定误差,加快收敛速度;遗传BP神经网络模型样本预测结果与实测值之间的距离平均误差为1.712 6 mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.400 2 mm和线性回归模型的平均误差3.377 1 mm。