简介:为了解决当前工业仪表示数在采图环境恶劣和样本数据量大的情况下所导致的算法识别不准确的问题,分别从特征学习与机器学习识别的角度出发,提出了基于特征学习与支持向量机的工业仪表状态识别算法。首先,提取仪表图像区域字符的几何特征和颜色特征,对这些提取出的特征进行归一化处理,设计出特征提取分析算子,达到精准提取有用特征数据的目的。然后,基于支持向量机,计算出分类器的最优平面和约束条件,从而建立仪表识别算子,进一步精确识别仪表示数。最后,基于软件开发环境QT实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前仪表识别技术相比,此算法拥有更高的准确性与稳定性,能够准确地根据仪表数字识别出电压,从而确定仪表工作状态是否正常。
简介:研究虚拟数字仪表的软件设计思想,并利用ActiveX控件技术开发虚拟数字仪表控件,使用户可以灵活地设置仪表的显示位数.
简介:为了实现多个目标距离和速度信息的测量,构建了数字相控阵雷达系统的核心部分--雷达信号处理环境.雷达回波信号可由目标回波、噪声、杂波和干扰信号经过线性叠加后获得.考虑到这4种信号种类繁多,故挑选出2种典型组合来构建多目标回波信号,并将其作为雷达信号处理环境的输入.该信号处理环境主要应用脉冲压缩、运动目标显示和运动目标检测3种处理技术.经分析发现,频域方法的脉冲压缩效果要优于时域方法;多目标的距离信息可从使用双延时对消器处理后的运动目标显示结果中测量得到;提出了一种新的运动目标检测技术,该技术能够正确表示运动目标的正负向速度,并同时测量出目标的距离和速度信息.仿真结果表明,在构建的雷达信号处理环境中成功地从杂乱的雷达回波信号当中检测出多个目标,并准确地获得这些目标的距离和速度信息.