為了解決自適應大數表決算法無法容忍表決周期發生瞬時錯誤的問題,提出了基于自檢測的自適應一致表決算法。該算法通過插入檢測代碼實時搜集瞬時錯誤信息,進而屏蔽發生瞬時錯誤的軟件冗余模塊參與表決,并將各軟件冗余模塊歷史記錄信息有效地應用到表決系統。在此算法的基礎上,設計了能實現上述功能的表決系統結構圖。最后通過仿真實驗證明了所提算法的有效性。
上傳時間: 2013-10-13
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在選礦分析過程中,礦漿濃度和細度檢測是重要的工藝因素,直接影響著選礦的技術經濟指標。用C8051F350單片機控制高精度5 kg、分辨率1 g的稱重傳感器,根據所測得的質量、濃度壺的體積及礦石的比重,經過運算得到礦漿的濃度,篩分后再根據濃度進一步測算出礦漿的細度,用2.5英寸高亮度OLED漢字顯示所有的測量參數,菜單程序自校準,能保證較高的精度,軟、硬件設計采用模塊化設計思想,系統可靠性高。
上傳時間: 2013-11-19
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微電腦型單相交流集合式電表(單相二線系統) 特點: 精確度0.25%滿刻度±1位數 可同時量測與顯示交流電壓,電流,頻率,瓦特,(功率因數/視在功率) 交流電壓,電流,瓦特皆為真正有效值(TRMS) 交流電流,瓦特之小數點可任意設定 瓦特單位W或KW可任意設定 CT比可任意設定(1至999) 輸入與輸出絕緣耐壓 2仟伏特/1分鐘( 突波測試強度4仟伏特(1.2x50us) 數位RS-485界面 (Optional) 主要規格: 精確度: 0.1% F.S.±1 digit (Frequency) 0.25% F.S.±1 digit(ACA,ACV,Watt,VA) 0.25% F.S. ±0.25o(Power Factor) (-.300~+.300) 輸入負載: <0.2VA (Voltage) <0.2VA (Current) 最大過載能力: Current related input: 3 x rated continuous 10 x rated 30 sec. 25 x rated 3sec. 50 x rated 1sec. Voltage related input: maximum 2 x rated continuous 過載顯示: "doFL" 顯示值范圍: 0~600.0V(Voltage) 0~999.9Hz(Frequency)(<20% for voltage input) 0~19999 digit adjustable(Current,Watt,VA) 取樣時間: 2 cycles/sec. RS-485通訊位址: "01"-"FF" RS-485傳輸速度: 19200/9600/4800/2400 selective RS-485通信協議: Modbus RTU mode 溫度系數: 100ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16 mm(0.4") 參數設定方式: Touch switches 記憶型式: Non-volatile E²PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600 Vdc (input/output) 突波測試: ANSI c37.90a/1974,DIN-IEC 255-4 impulse voltage 4KV(1.2x50us) 使用環境條件: 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間: 2015-01-03
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特點 顯示范圍0至19999(瞬間量),0至999999999(9位數累積量)可任意規劃 精確度0.03%滿刻度(瞬間量) 頻率輸入范圍 0.01Hz 至 10KHz 瞬間量與累積量時間基數可任意規劃(1 或 60 或 3600 秒) 瞬間量之最高顯示值可任意規劃(0至19999) 累積量之輸入脈波比例刻畫調整可任意規劃(0.00001至9999.99999) 具有二組警報功能 15 BIT 隔離類比輸出 數位RS-485 界面 數位脈波同步輸出功能
上傳時間: 2014-11-07
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基于合成孔徑雷達(SAR)圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件,應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下,應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值,因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時,風向數據的精確度也很重要,即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息,以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據,同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據,從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示,該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。
上傳時間: 2013-10-17
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通過對海上紅外圖像進行分析,提出了一種基于海天線提取的紅外小目標檢測方法。該算法的基本思路是根據所需提取目標的特點,首先選擇感興趣的灰度區域,然后運用Canny算子進行邊緣檢測,接著對圖像進行Hough變換檢測海天線,最后對海天線以下且符合目標特征的連通域進行標記從而來確定目標的位置。實驗結果表明,該方法能較好地檢測出海上紅外小目標。
上傳時間: 2015-01-03
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取,在超參數取值范圍變化較大的情況下,效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試,實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力,對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用,在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型,以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
上傳時間: 2013-10-23
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為了設計一種實時高效、穩定可靠的圖像目標跟蹤系統平臺,避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗,采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數以及高、低兩個閾值,更好的獲得圖像邊緣圖。經Canny算法處理圖像目標后,獲得目標的單像素邊緣圖,根據邊緣圖計算得到目標質心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡,同時可根據時間間隔預測出目標質心的下一位置,控制伺服機構,實現目標跟蹤。實驗表明,采用Canny算法的目標跟蹤系統,能夠滿足實時跟蹤的需要。
上傳時間: 2013-11-03
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針對數據在性態和類屬方面存在不確定性的特點,提出一種基于模糊C 均值聚類的數據流入侵檢測算法,該算法首先利用增量聚類得到網絡數據的概要信息和類數,然后利用模糊C均值聚類算法對獲取的數據特征進行聚類。實驗結果表明該算法可以有效檢測數據流入侵。
上傳時間: 2015-01-03
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在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進行研究后,綜合這兩種方法的優點,提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因為人臉圖像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的,所以對人臉圖像使用二維小波變換,提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換,從而獲得原人像的一個低維空間的表達。但是頻譜臉特征維數仍然較高,所以在頻譜臉法的基礎上繼續提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征,降低特征的維數,提高識別效率。利用人臉面部構造產生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,進而根據眼睛和嘴巴構成三角形模板的特性,精確定位人臉在圖像中的位置。實驗結果表明,這種結合膚色和面部特征的算法,能夠對人臉進行較快速、準確的定位,而且結果比較穩定可靠。
上傳時間: 2013-10-09
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