信息可传递电磁隐身斗篷及其Mie散射分析

根据坐标变换理论和电磁隐身斗篷的设计方法,通过在斗篷层和介质之间增加互补媒质层实现二维不同形状信息可传递电磁隐身斗篷,并通过全波仿真验证了该斗篷具有隐身和信息可传递的特性.然后对二维圆柱形电磁隐身斗篷的散射场进行分析,根据麦克斯韦方程组和波动方程,求解隐身斗篷不同区域的电磁场.通过Mie散射理论和介质分界面上电磁场的边...     

Euler变换对Sommerfeld积分加速收敛特性分析

在介绍Euler变换计算Sommerfeld积分的基础上,应用Bessel函数和分层媒质中谱域格林函数的渐近表示,导出了该算法的剩余误差估计式.研究表明,该算法不仅能加速慢收敛的Sommerfeld积分的收敛,还可用于计算发散的Sommerfeld积分.     

AWE方法分析近地偶极天线

针对傅里叶变换域内 Green 函数的特点,通过变量替换的方法,并借助外推算法,完成对阻抗矩阵及其阻抗矩阵的导数的计算,实现了媒质分层条件下的渐近波形估计(AWE)算法。数值试验结果表明,在考虑的整个频率范围内,适当选择几个频点,采用 AWE 方法可以快速地获得天线的宽带特性。     

高阶FDTD的加权系数优化方法研究

为了提高电磁散射的计算精确度,对高阶时域有限差分法(FDTD)的加权系数进行优化。提出一种基于Yee氏蛙跳网格的高阶FDTD优化方法,主要通过优化加权系数消除传播方向上沿轴及网格对角线的色散误差。通过雷达截面散射仿真实验验证了提出的高阶FDTD优化方法相较于未优化的高阶FDTD方法具有更高的计算精度,可应用在复杂目标的电磁散射问题上。     

平板目标与二维粗糙介质分形海面复合电磁散射近场特性研究

采用二维连续带限分形函数模拟粗糙海面,研究了与其上方金属平板的近场复合电磁散射,将目标分化为微小面元,依据远场条件,运用 Kirchhoff 近似法导出了复合散射的计算公式,并给出了数值计算结果,进一步将其推至远场,并同远场计算结果进行比较;讨论了复合散射截面随入射角、入射频率及平板尺寸的变化关系。     

平板目标与二维粗糙介质分形海面复合电磁散射近场特性研究

采用二维连续带限分形函数模拟粗糙海面,研究了与其上方金属平板的近场复合电磁散射,将目标分化为微小面元,依据远场条件,运用Kirchhoff近似法导出了复合散射的计算公式,并给出了数值计算结果,进一步将其推至远场,并同远场计算结果进行比较;讨论了复合散射截面随入射角、入射频率及平板尺寸的变化关系。     

三维电小尺寸目标群的电磁散射分析

利用电场积分方程(EFIE)的矩量法分析了三维电小尺寸目标群的电磁散射问题.目标群表面采用三角形面元进行剖分,面元上的电流分布用子域基函数表示,用伽略金法将电场积分方程转化为矩阵方程求解电流系数,数值计算了目标群的雷达散射截面(RCS)随入射角度的变化,结果显示了目标群的RCS不仅与目标群的种类、目标群的分布有关,还与入射波的方向和极化方向有关.     

基于EDEM的控位分层施肥开沟器作业过程的仿真与试验

针对免耕播种机分层施肥开沟器存在纵向尺寸大、分层效果差的问题,设计了一种由主开沟器及浅层尾管组成的控位分层施肥开沟器,通过浅层尾管的位置调节,实现分层施肥位置的横向控制。利用EDEM建立开沟器离散元仿真模型,模拟其切土开沟分层施肥作业过程。对开沟器侧位及正位施肥方式的土壤耕作阻力进行了理论分析及仿真验证。结果表明:开沟器侧位施肥方式较之正位方式,具有相对较高的土壤耕作载荷及较小的载荷波动;侧位施肥方式具有较佳的肥料分层效果及更为集中的颗粒空间分布特性。田间验证试验结果表明,控位分层施肥开沟器可实现分层施肥设计功能,正位及侧位方式的平均施肥深度差及施肥深度差变异系数分别为3.9 cm、4.7 cm及10.8%、5.1%,侧位方式具有更明显、稳定的肥料分层效果,且试验结果与仿真结果相一致。     

道路网络的分层模型与重建算法研究

建立分层路网模型是实现分层路径寻优算法的基础.本文首先从图论、层次空间推理、实际路网属性、数据存储与更新共四个角度对比了两种典型的分层路网模型:自然分层模型和重建分层模型,在此基础上给出了自然分层模型在实际路网中的实现方法,继而提出了一种重建分层算法完成了重建分层模型在实际路网中的实现,西安市实际路网的测试表明:该算法是准确有效的,重建以后的高层路网数据的规模削减为原来的1/3左右.     

基于荷正电聚合物探针的共振光散射法DNA杂交检测

荷正电高分子聚合物可以通过静电作用与DNA寡核苷酸序列进行结合,其与单链DNA和双链DNA结合后有不同的共振光散射(RLS)信号.基于此,设计了一种杂交DNA检测探针,实现了完全互补序列与单碱基错配序列及非互补碱基序列的区分,并建立了一种简单、快速、免标记的DNA杂交检测方法.在最佳条件下,在λ=470nm处,光散射强度达到最大,并且与目标DNA浓度在5.0~500nmol/L范围内呈线性,检出限为2nmol/L.     

带有缺失数据的一种动态聚类方法

【目的】探讨实际问题研究中的不完全数据聚类。【方法】利用相关变量的辅助信息,对缺失数据进行推估,确定其合理的替代值,从而构造出一个“完全”数据集。在此基础上以EM算法循环迭代,参数的估计值和缺失数据的替代值都将逐渐收敛,以相应的贝叶斯后验概率判别个体的归类,进而实现动态聚类。【结果】模拟研究表明,缺值替代法具有较好的收敛性,对有缺失的数据基本都可正确地聚类。【结论】Fisher的鸢尾花花类识别数据验证了缺值替代法的可行性,其聚类的准确性高于缺值删除法,基本接近完全数据聚类。     

基于混合高斯背景模型的水面目标检测

通过混合高斯背景模型法对水利监控视频图像中的水面运动目标进行检测。根据河流水面的特点,采用混合高斯模型为水面背景建模,并运用在线EM算法进行背景模型的快速更新,然后用学习的高斯背景模型进行水面目标检测。该背景模型能够克服各种外部因素的影响,如光照变化、水面波浪,水面反光等,具有很强的适应能力,并能够满足实际应用中对目标检测的实时性要求。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

两对互作基因重组率EM算法估计的模拟研究

推导出存在上位性互作的网对连锁基因在F2群体中各表型的概率和条件概率以便利用EM（expectation and maximization：期望最大化）算法估计重组率，还获得了重组率的标准误公式。通过Monte Carlo模拟发现：用EM算法和Fisher法估计重组率时其结果一致；前者易推广到两组基因间具有上位性互作的情形，模拟显示其无偏性好。     

基于高光谱成像技术的蓝莓果实成熟度识别研究(英文)

在蓝莓收获期,果实成熟度识别的预先识别对果实收获管理及产量评估具有重要意义。基于遥感的高光谱成像技术,以其包含丰富的光谱及空间信息,在复杂背景对象识别中具有极大的开发潜力。通过采集美国佛罗里达州三种典型南部高丛蓝莓的高光谱图像,研究了基于高光谱图像处理技术在复杂背景中进行蓝莓果实成熟度（成熟、近成熟以及未成熟）识别的数据处理算法。通过支持向量数据描述（SVDD)和K-means聚类算法,构建了蓝莓果实成熟度识别模型,从像素层面和外观层面对蓝莓果实进行混合识别。实验结果表明：对蓝莓成熟果实的识别正确率达到96.1%,近成熟果实识别率为94.7%,青果识别率为91.2%。为了评估算法性能,使用另外两种对象识别算法（KNN和SAM）作为比较,试验表明新提出的算法对复杂背景适应性更好,尤其是对小尺寸对象识别准确率更高。     

不规则形体表面点三维重建方法

为实现形体的快速三维重建,在分析现有各类重建算法的基础上,针对不规则形体给出了一种三维表面点的重建方法。首先进行摄像机自定标,求取相机的内、外参数,然后对采集的图像进行处理,得到物体的轮廓,最后使用地毯式的搜索算法搜索并重建了物体的表面点。分析了不同搜索步长情况下算法的执行效率,在综合考虑逼真度和执行速度的情况下,给出了优化的步长选择,为表面的三角网格化和纹理恢复提供了依据。     

基于背景减与帧间差分结合的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法,算法混合使用背景减算法和帧间差分算法,充分利用了两种典型算法的优点,并改进了其缺陷,解决了背景减算法的背景合理更新及帧间差分算法分割不完整问题.实验结果表明：该算法简单,速度快,易于硬件实现.     

一种基于Matlab的棉铃虫飞行视频的处理方法研究

为了给昆虫行为学的研究者提供可靠的统计资料,提出了一种从视频流中提取运动目标物的坐标值的方法,并设计实现了该算法。视频文件经过预处理后,提取静止背景,再确定每张图像中试验昆虫的区域,随后选取恰当的阈值,经过维纳滤波和中值滤波,从中提取运动目标物的特征。最后算出运动目标物在图像中的坐标值。通过对提取效果和统计结果进行分析,证明该方法有较高的提取率和可靠性,是实现视频资料数据化的有效手段。     

基于像素类型的阶跃型边缘提取算法

介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.