基于NLMS算法的风送式喷雾机窄带有源降噪仿真研究

目的 研究风送式喷雾机出风口噪声类别,并探索合适的降噪方法以提高降噪效果。方法 通过分析风送式喷雾机出风口噪声频谱,采取窄带有源降噪方法对风机出风口噪声进行降噪,比较了3种常见的降噪算法,综合考虑算法收敛速度和降噪性能,选取NLMS算法作为核心算法;为改善窄带有源降噪系统中由非声学传感器引起的频率失调问题,引入遗传算法对转速器采集参数计算出的初始频率进行优化。将风机噪声作为输入信号,采取197、394、591、788和985 Hz 5个频率通道进行窄带有源降噪仿真。结果 风送式喷雾机噪声以扇叶转动引起的旋转噪声为主。仿真结果表明,经过遗传算法迭代33次调频后的系统性能得到较好的改善,在NLMS算法迭代10 000次时系统收敛,5个频率通道噪声幅值分别降低了0.192、0.041、0.024、0.018和0.210 mm,取得总体约14 dB的降噪效果。结论 NLMS算法对风送式喷雾机噪声有较好的降噪效果,遗传算法能够有效改善非声学传感器引起的频率失调问题。本研究为风送式喷雾机主动降噪方法提供了参考。     

一种优化的小波包码分多址系统信道估计算法

在小波包码分多址(WPDM-CDMA)系统中,信道估计对于系统性能提升有着显著的影响,针对WPDM-CDMA 系统最小二乘(LS)信道估计算法信道噪声很敏感问题,提出利用小波包阈值去噪对LS估计的信道响应值进 行处理,以此来减少噪声影响.最后将此算法在3径Rayleigh信道模型下进行了测试,仿真结果表明该算法比传统 的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

应用于线上会议系统的改进仿射投影符号算法

针对线上会议系统中存在的双端讲话干扰和脉冲噪声问题,提出一种适用于线上会议系统的改进型仿射投影符号算法.该算法首先用无限脉冲响应(Infinite Impulse Response, IIR)滤波平滑的方式计算信号包络来度量信号能量,通过比较相关的能量估计值来有选择地更新滤波器权重系数以降低双讲情况对系统的干扰,然后对噪声建模,并用新的非线性函数类型替代原算法中的sign函数对噪声性能进行提升,防止算法在脉冲噪声影响下发散.仿真结果表明,与传统仿射投影算法相比,该算法可以有效克服线上会议系统中的双端对讲干扰和脉冲噪声干扰,而且在收敛速度、稳态失调等方面依旧保持良好性能.     

语音识别系统中多种特征参数组合的抗噪性

构建了基于连续隐马尔可夫模型(CHMM)的汉语数字串语音识别系统,为了提高系统在噪音环境下的鲁棒性,抑制平稳噪声及去除信道卷积噪声的影响,引入了动态参数,实验仿真表明采用MFCC参数及一阶、二阶差分及倒谱化明显提高了噪声环境下语音识别系统的识别性能。     

CNC系统中位置环低速抖动问题的研究

针对大型数控机床中由于导轨及执行元件存在在摩擦转矩而引起的低速抖动问题，提出一种变ＰＩＤ参数的混合模型参考自适应控制算法。本算法对机床低速爬行具有很好的克服效果。系统的仿真实验表明：本算法具有定位精度高，系统快速性好，低速跟踪平稳等优点。     

支持向量机理论在植物根系图像边缘检测中的应用

由于传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。本文基于带高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机方法,得到了一簇梯度算子和零交叉算子,用来定位图像边缘,从而得到一种有效的图像边缘检测算法。用所得到的边缘检测算法与Sobel算法和Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与传统算法相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰。     

结合边缘检测的农业图像非局部均值滤波算法

提出了1种结合边缘检测的农业图像自适应滤波算法。该算法首先对红外噪声图像采用LOG算子提取边缘图像;然后对于非边缘噪声图像采用非局部均值滤波算法进行处理;最后对边缘图像和滤波后的非边缘图像进行融合,得到最终的滤波后图像。分别采用农业图像对本算法的性能进行测试,与经典非局部均值滤波算法、已有的改进型非局部均值滤波算法、自适应维纳滤波算法进行去噪效果对比,并采用峰值信噪比（peak signal noise to ratio,PSNR）作为滤波算法性能的客观性评价指标,结果表明,本算法相对于其余算法而言,滤波效果较优,适合于农业图像处理。     

一种基于支持向量机的植物根系图像边缘检测算法(英文)

由于传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。本文基于支持向量机方法给出一种新型、简单有效的边缘检测算法。基于带高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机,得到了一簇梯度算子和相应的二阶导数算子。用所得到的边缘检测算法与Canny和Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与传统算法相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰。     

基于视觉滤波算子的农业图像去噪研究

[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。     

应用小波包-卡尔曼混合滤波在线检测人造板厚度

为提高人造板厚度在线测量精度,设计了一套人造板厚度在线测量系统,在此基础上应用小波包-卡尔曼混合滤波在线测量的人造板厚度。首先使用小波包分析对在线测得的数据进行多变分解,得到平稳信号;然后以一维变量人造板厚度构建状态方程和量测方程,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,以减小动态测量过程中系统噪声和过程噪声对测量值的影响;最后以中密度纤维板为例进行在线测量实验,得到实验数据并进行对比分析。实验结果显示:所提方法能够有效减少测量误差,提高测量精度,具有一定的实际应用价值。     

基于移动互联的农产品二维码溯源系统设计

【目的】提出一种基于移动互联的农产品二维码(QR码)溯源系统。【方法】研究该系统的逻辑和物理结构,分析里德-索洛蒙(RS码)纠错编码原理及二维码编码算法。采用压缩感知(Compressed sensing,CS)算法预处理受污图像,对比传统的Gaussian、Disk和Log去噪方法,研究二维码数据容量与纠错的关系,研究扫描像素、受污位置和可识别图像的联系,确定手机摄像头参数。【结果】手机扫描最低像素为200万。RS编码信噪比为10.7 d Bm时,CS误码率为0.040 1,低于Log法的0.042 5;RS编码信噪比为11.7 d Bm时,CS误码率为0.011 3,低于Gaussian法的0.014 7。CS在多种噪声处理中的最大编码信噪比均大于10 d Bm。噪声掩盖区域对位置区影响最大,噪声在位置区和编码区的解码平均正确率分别为87.68%和91.24%。【结论】该系统实现了对象信息的完整性、可追溯性,解决了农产品种植、加工、流通、销售各个环节信息的滞后问题。     

电力系统谐波分析的一种快速神经网络算法

提出了一种基于最小二乘递推法(RLS)的正交基神经网络算法来分析电力系统谐波参数.该方法根据谐波分析的特点,采用RLS训练神经网络权值,有效地避免了梯度下降法存在局部极小的问题,并且对降低噪声影响有显著作用.电力系统谐波分析的仿真结果表明,该算法经过一次神经网络训练即可获得各次谐波高精度的幅值和相位.     

清真牛羊肉溯源系统中 QR Code 二维码的应用研究

建立清真牛羊肉溯源系统可以对肉品生产运销过程中的危害物及穆斯林禁忌物进行有效控制,提高肉品质量安全。首先阐述了QRCode二维码的基本特性,设计了清真牛羊肉溯源系统的总体框架,实现了溯源系统QR码的生成,并利用DES算法对QR码进行加密,最后完成了QR码识别和溯源查询功能。建立基于QR码的清真肉品溯源系统,一方面保障了消费者对产品的知情权,另一方面提高了内品的安全性与可靠性。     

苹果采摘机械手的逆运动学求解研究

为了提高苹果采摘机械手的采摘成品率,保证采摘后苹果质量,提出一种引入采摘综合因素的苹果采摘机械手的逆运动学求解方法。首先,采用Denavit Hartenberg模型对苹果采摘机械手进行建模,并将逆运动学求解问题转化为规划问题,其中,目标函数为所求得逆运动学参数对应的机械手末端中心坐标与待求坐标欧式距离。然后,在遗传算法选择、交叉、变异算子进行全局搜索的基础上,结合非线性规划对目标函数进行局部搜索。最后,借助随机森林算法将逆运动学求解结果分为3个姿势等级。试验表明,非线性遗传算法在苹果采摘机械手的逆运动学求解上相比遗传算法精度提高了8～25 mm,随机森林算法可以很好地对其求逆结果进行优化,从而提高苹果采摘成品率。     

面向农产品溯源的二维码信息及APP设计

为了规范市场上的农产品二维码信息,统一标准,并实现二维码信息的个性化展示,计划设计一种面向农产品溯源的APP。采用Qt进行系统开发,MySQL作为系统数据库设计溯源APP,并确定了面向农产品溯源的二维码内容中需要包含的文本信息。结果表明,制定了一个标准框架为之后市场上的农产品二维码信息的统一提供参考,开发的Android APP实现了二维码解译与生成,二维码信息转换与超链接的功能。该系统的实现为改善用户体验,农产品快速溯源提供了一定帮助。     

块-Toeplitz矩阵的一种快速QR分解及算法实现

讨论了块-Toeplitz矩阵的一种快速QR分解及算法实现。将一般的Toeplitz矩阵的快速QR分解方法推广到块-Toeplitz矩阵的情形,通过Cholesky方法计算QR分解中的上三角矩阵,并给出了其实现算法。     

基于模糊决策树的温室温度调控

现代化农业是以优质、高效为标志的,因而温室自动技术得到长足的发展.温度自动控制系统是温室技术中一个关键因素.模糊决策树是一种归纳学习算法,能够很好地逼近离散值函数,有较高的准确性且有很好的抗噪声特性.将模糊决策树引入温室的温度自动控制中,实现温度的自动控制,其产生的控制过程更易于理解,并且具有很好的抗噪声效果.仿真结果表明,基于模糊决策树的控制系统有较强的自适应能力与稳健性.     

基于数字水印–二维码标签的黄茶追溯系统研究

改进了一种基于Arnold置乱及离散余弦变换的数字水印嵌入算法:先将水印信息进行Arnold置乱加密、二维码载体图像作离散余弦变换,再根据二维码灰度图像的二值性构造Hash函数,确定嵌入和控制系数以实现嵌入过程。在将企业防伪标识信息嵌入到含茶叶产品种植生产信息的二维码图像中作为追溯产品防伪标签的基础上,设计了基于数字水印–二维码标签的黄茶追溯系统。     

Research on Anti-noise Processing Method of Production Signal Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition(EEMD)

The grain production prediction is one of the most important links in precision agriculture. In the process of grain production prediction, mechanical noise caused by the factors of difference in field topography and mechanical vibration will be mixed in the original signal, which undoubtedly will affect the prediction accuracy. Therefore, in order to reduce the influence of vibration noise on the prediction accuracy, an adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) threshold filtering algorithm was applied to the original signal in this paper: the output signal was decomposed into a finite number of Intrinsic Mode Functions (IMF) from high frequency to low frequency by using the Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm which could effectively restrain the mode mixing phenomenon; then the demarcation point of high and low frequency IMF components were determined by Continuous Mean Square Error criterion (CMSE), the high frequency IMF components were denoised by wavelet threshold algorithm, and finally the signal was reconstructed. The algorithm was an improved algorithm based on the commonly used wavelet threshold. The two algorithms were used to denoise the original production signal respectively, the adaptive EEMD threshold filtering algorithm had significant advantages in three denoising performance indexes of signal denoising ratio, root mean square error and smoothness. The five field verification tests showed that the average error of field experiment was 1.994% and the maximum relative error was less than 3%. According to the test results, the relative error of the predicted yield per hectare was 2.97%, which was relative to the actual yield. The test results showed that the algorithm could effectively resist noise and improve the accuracy of prediction.