无人机发动机检测系统设计

介绍一种无人机小型发动机的检测系统。基于该系统进行了机械机构设计,硬件设计采用PCI体系结构,软件以C++Builder作为开发平台。检测系统可以对发动机进行各种试验,控制发动机的运行状态,并实时采集和记录动态试验数据。该系统已成功应用于无人机发动机的地面检测,具有成本低、性能优、维护方便和可靠性高等特点。通过发动机的试验,得到了完整的试验数据,保证无人机发动机始终处于良好的工作状态。     

地震预警系统机柜固定螺栓的抗震分析

地震预警系统的信息处理机柜使用了大量的螺栓连接以保持其结构的完整性,在地震发生时,连接螺栓失效可能会破坏机柜的完整性并导致系统不能正常工作.对机柜的固定螺栓进行三维建模,并根据地震发生时载荷极限状况,使用SolidWorks Simulation进行有限元分析,完成了螺栓的抗震评价.     

一种粒子概率假设密度的模糊关联方法

为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,本文研究基于粒子概率假设密度滤波器(PF-PHDF)的多目标跟踪系统。针对PF-PHDF的局限性,提出一种基于随机有限集理论的模糊关联方法。该方法首先利用粒子滤波的方法估计多目标组成的随机有限集合,并用模糊C-均值聚类算法给出多目标的状态估计值和目标的个数;然后利用模糊关联算法对PF-PHDF所得到的目标状态集合进行检测和关联,有效解决了PF-PHDF无法得到目标的运动轨迹,也不能确定目标的身份的弊端;最后通过建立临时航迹滤掉了多余的杂波点并给出各个目标的运动轨迹。实验结果表明:本文方法不但能够给出各个目标的运动轨迹,而且还能提高多目标跟踪的精度。     

经颅磁刺激下二维头部模型的磁场分布

为了对经颅磁刺激下大脑内部的磁场分布和变化规律进行准确分析,利用有限元方法建立了经颅磁刺激系统的线圈刺激模型,并提出了利用ANSYS（ANALYSIS SYSTEM）分析系统软件的电磁-电路耦合功能来解决通过调节电路参数实现控制通入线圈模型电流的问题,从而为指导脉冲电流电源的制作提供了可靠依据。完成了对脑内磁场分布的仿真,并指出该磁场分布的一般规律以及对头部各组织的穿透性。实验有助于进一步探索经颅磁刺激的感应电场分布和作用机理。     

图形用户界面设计在新型语音特征横向对比中的应用

介绍了Maflab软件中的图形用户界面（GUl）编程技术,并将这种直观的人机对话方式,应用在基于不同语音特征提取算法的识别率的横向对比中。同时,提出了一种基于Mel滤波器组的小波系数语音特征,对这种新型的语音特征做适度变换,得到另外一种可以明显提高运算速度的的语音特征。最后将这两种不同特点的新型语音特征与传统的美尔频标倒谱系数（MFCC）语音特征,在一种专门设计的基于Matlab的GUI人机对话界面中,从时域波形、特征波形和识别结果3个方面,横向进行综合对比。迅速并高效地判断出新型语音特征相对于传统语音特征的优势所在。     

浅谈遥感在地质工作中的应用

遥感是不直接接触有关目标物或现象而直接收集信息,并且对其进行分析、解译和分类的一种技术。遥感地质作为遥感的一个组成部分,随着遥感技术的发展将不断前进。主要表现在,新的遥感波段开发与遥感器的研制;快速、有效的地学信息处理、提取、分析放大,如地理信息系统、专家系统以及新的图像增强处理方案的开发;遥感技术在地质领域的深化和在新领域的开拓等方面。     

土地利用总体规划编制中图解法的应用

一、图解法的简要介绍（一）概念图解法就是基于基础资料的空间信息属性,以及数据之间的相互关联和对应关系,利用空间信息处理技术建立起直观的地图图件,并将这些图件以图层的形式叠加到基础图件上,依据图形要素的变化隋况分析各项主要指标对研究主体的影响制约关系,进而确定最佳解决方案的研究方法。其实质是将基础数据信息以图件的形式展现,以图件为主要的工作载体和平台,通过对图件的加工处理直接得出研究结论的方法。     

Neural network based on rough sets and its application to remote sensing image classification

This paper presents a new kind of back propagation neural network(BPNN) based on rough sets,called rough back propagation neural network (RBPNN).The architecture and training method of RBPNN are presented and the survey and analysis of RBPNN for the classification of remote sensing multi-spectral image is discussed.The successful application of RBPNN to a land cover classification illustrates the simple computation and high accuracy of the new neural network and the flexibility and practicality of this new approach.     

Classification and Extraction of Urban Land-Use Information from High-Resolution Image Based on Object Multi-features

INTRODUCTIONWith the rapid development of industrialization,urbanization,andinformation technology ,as well asthe practice of “digital city”and “digital earth”( Gore , 1998) , many administrators and decision-makers are realizing the i mportance of high-resolution i mage information to urban planning andmanagement . Especially in recent years , with thefast development of remote sensing technology ,remote sensing data can be obtained that are complementaryin spatial andti me resolution…