使用ABI Cloud Mask算法，結(jié)合多種基礎(chǔ)的表數(shù)據(jù)，對MTSAT-1R衛(wèi)星圖像進(jìn)行了云掩膜分類。將衛(wèi)星圖像中的像素成功分為了4類：“晴空”“似晴空”“似云”“云” 。實驗結(jié)果表明，本掩膜計算方便，達(dá)到了進(jìn)一步計算下一步數(shù)據(jù)的要求。
標(biāo)簽： MTSAT 衛(wèi)星數(shù)據(jù) 掩膜 閾值
上傳時間： 2013-10-19
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本文采用Memetic算法進(jìn)行飛行控制系統(tǒng)PIO評估，提出了一種結(jié)合自適應(yīng)差分進(jìn)化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI開發(fā)的飛機(jī)模型ADMIRE為研究對象，利用Memetic算法對存在不確定條件下的飛行控制系統(tǒng)進(jìn)行評估。評估結(jié)果表明，與工業(yè)傳統(tǒng)網(wǎng)格評估方法相比，改進(jìn)的優(yōu)化算法可以在全飛行包線范圍內(nèi)找出最壞的飛行狀態(tài)，具有更高的可靠性、效率。
上傳時間： 2013-11-24
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在機(jī)器人的廣泛應(yīng)用中，為了獲取各種參數(shù)和數(shù)據(jù)，確定各機(jī)器人基站的相對位置是極為重要的。為了安全和節(jié)省成本，對傳感器網(wǎng)絡(luò)采用了時延差定位算法和頻分復(fù)用傳輸模式，即可獲得傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的相對位置。定位系統(tǒng)的搭建包括發(fā)射和接收兩部分，并采用了水聲換能器進(jìn)行電-聲轉(zhuǎn)換和聲-電轉(zhuǎn)換。通過測試，該定位系統(tǒng)利用測試發(fā)射和接收信號之間的時間間隔，得到水下機(jī)器人傳感器網(wǎng)絡(luò)的相對位置，且滿足一定的定位精度。
標(biāo)簽： 時延 頻分復(fù)用 節(jié)點定位
上傳時間： 2013-10-20
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提出一種在接收端結(jié)合最大比合并的發(fā)送天線選擇新算法。該算法中，發(fā)送端從N個可用天線中選擇信道增益最佳的L個天線，而接收端不進(jìn)行天線選擇并進(jìn)行最大比合并(MRC)。并對該算法在準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道的成對差錯(PEP)性能進(jìn)行了深入地分析。理論分析和仿真試驗證明。盡管發(fā)送端天線選擇對MIMO系統(tǒng)的分級階數(shù)會造成一定程度的損傷，但同不進(jìn)行天線選擇O‘M)相比，應(yīng)用該算法仍能獲得較大的分級增益，并能明顯提高相同頻譜效率和相同分集階效條件下空時碼的性能。
上傳時間： 2013-10-11
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近年來，多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)受到國內(nèi)外科研人員的廣泛關(guān)注。這種新體制雷達(dá)能夠在時域、頻域、空域、碼域獲取更加豐富的目標(biāo)和環(huán)境信息，尤其是MIMO雷達(dá)的空間分集和信號分集特性在提高雷達(dá)的檢測與參數(shù)估計性能等方面具有很大的優(yōu)越性，能夠突破傳統(tǒng)雷達(dá)的性能限制。論文圍繞MIMO雷達(dá)空間分集與信號分集特性，針對目標(biāo)分辨與定位問題提出了MIMO雷達(dá)DOA估計的新算法，利用MIMO雷達(dá)實驗系統(tǒng)的實驗數(shù)據(jù)驗證了新算法的有效性。
標(biāo)簽： MIMO DOA 雷達(dá) 估計算法
上傳時間： 2013-11-09
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機(jī)場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害，及時、準(zhǔn)確的檢測異物具有現(xiàn)實意義。針對現(xiàn)有的人工目視檢測方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機(jī)場道面異物的自動檢測算法。根據(jù)機(jī)場道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對實際機(jī)場道面異物圖像進(jìn)行檢測。初步實驗證明，該方法可以有效檢測出機(jī)場道面復(fù)雜背景下的異物，實驗結(jié)果顯示，檢測正確率達(dá)到了98%。
上傳時間： 2013-11-26
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提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運動目標(biāo)檢測算法，通過對背景更新系數(shù)的改進(jìn)，獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景，再將背景幀與含運動區(qū)域的圖像幀用差分運算獲得運動目標(biāo)圖像。實驗結(jié)果表明，該算法能夠較快反應(yīng)環(huán)境的變化，準(zhǔn)確地獲得背景圖像，提高運動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
標(biāo)簽： Surendra 運動目標(biāo) 檢測算法
上傳時間： 2013-11-19
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針對幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標(biāo)的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運動目標(biāo)檢測算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類間與類內(nèi)方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然后將得到的兩種二值化圖像進(jìn)行或運算，最后利用圖像形態(tài)學(xué)濾波得到準(zhǔn)確的運動目標(biāo)。實驗結(jié)果表明，該算法簡單、易實現(xiàn)、實時性強(qiáng)
上傳時間： 2013-10-08
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分形學(xué)的經(jīng)典2，算法可借簽！
標(biāo)簽： 分形
上傳時間： 2014-01-07
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DES查分攻擊源代碼，包含DES算法的實現(xiàn)以及DES密碼的查分攻擊。
上傳時間： 2015-02-13
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