简介：本文讨论了ＧＰＳ／捷联惯性组合导航系统的原理和特点，针对其理论仿真和工程实现中的衔接问题，提出了一种半实时算法。该算法既继承了理论仿真方便、直接的优点；又充分利用了实测数据。系统调试成功后，可以直接将全套软件转换到导航计算机中。文中给出了半实时算法的原理和方案，讨论了组合卡尔曼滤波器的实现和ＧＰＳ仿真器、航迹仿真器、惯性器件等的设置。最后给出了有关结论。

简介：利用地球物理场进行辅助匹配导航是组合导航技术研究领域的新方向,该技术为水下潜器无源定位提供新的手段。迭代最近等值线算法作为重要的匹配导航算法之一,但存在实时性不强、搜索速度慢等缺点。考虑到以上两方面缺点,采用固定初始序列长度的方式对算法采样结构进行改善并推导出单点迭代公式,同时采用滑动窗搜索方式缩小搜索范围提高算法速度,最终实现实时ICCP算法设计。基于MATLAB平台下实现了实时ICCP算法重力匹配仿真系统,仿真系统采用0.4′×0.4′重力异常数据库。由仿真结果可以看出,该实时ICCP算法能够实现单点迭代,匹配结果能实时跟踪真实航迹且匹配精度能达到一个重力图网格。

简介：【摘要 】 在 Linux实时进程调度算法中 ， RM算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法 ， EDF算法是以最后期限的顺序来指定优先级的动态调度算法 ， 这两种算法在 Linux内核调度算法中都得到广泛应用。在深入分析以上两种算法优缺点的基础上 ， 提出将两种算法优点合并 ， 根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级 ， 得到一个新的高效 RAD( Rate And Deadline) 算法。

简介：依据阻尼对车辆悬挂各指标传递特性的影响在频域上存在一定一致性的特点,提出了一种频域半主动控制算法.该算法只需在车身上安装一个加速度传感器,通过简单的规则判定悬挂振动频率所属频带范围,并实施相应的阻尼控制,即可显著改善车辆的乘坐舒适性和操纵稳定性.与天棚控制相比,频域控制算法振动抑制效果好,所需传感器少,因而具有更好的性价比和可靠性,适用于工程应用.

简介：分布式实时系统作为一种典型的实时系统应用受到了关注，目前提出了许多分布式实时系统的调度策略。本文针对诸如静态分配调度算法，动态算法，预测算法，容错调度算法。反射式动态调度算法等系列算法进行了综合的分析。

简介：现有实时任务调度算法的性能指标相对比较单一,如只考虑利用率问题,忽略了任务丢失率这项关键性能指标.因此,本文提出同时考虑到节点的利用率和任务丢失率,使用预测信息来进一步提高系统的实时性能,在反馈控制实时系统模型中增加一个预测模型,并使用模糊控制策略实现实时任务调度.最后,通过实验验证所提模糊控制实时任务调度算法性能.

简介：雷达数据压缩在数据实时传输过程中起着重要的作用,压缩算法的好坏直接影响到传输的效率。基于对导航雷达实际数据的分析,以及对LZW字典查询压缩算法的理解,对实际数据进行相关性的预处理,并在基本算法功能的基础上,提出一种改进的空间换时间的字典查询方法,在提高压缩比的同时大大提高压缩速度,并与其他算法以及WinRAR软件进行结果对比。利用实际数据进行验证,完成了数据的实时采集、压缩,实现了数据实时传输,通过雷达图像的实时显示对传输效果进行验证,达到了预期目的,取得了很好的效果。

简介：摘要介绍目前国内外半刚性基础材料拌合质量实时监控的发展现状；介绍目前半刚性基层材料拌合质量标准；介绍本系统开发实现过程。

简介：针对复杂结构半主动控制造价高、难以实现工程应用的缺点，对传统模态半主动控制算法改进并提出基于部分反馈的LQG模态半主动控制算法。算法中设计的Kalman滤波估计器可直接从结构的部分反馈信息对截断模态响应向量进行估计。通过在一安装有MR阻尼器的平板网架结构振动控制数值仿真表明，该算法对外部激励有很好的适应性，控制效果可以接近传统Clipped-optimal半主动控制算法，同时由于控制方程维数和所需传感器个数的降低，将更适合于复杂结构的工程应用。

简介：针对抑制式模糊C-均值聚类算法所存在的不足，提出了一种改进算法——半抑制式模糊C-均值聚类算法。通过对抑制式模糊C-均值聚类算法的良性扩展，在保持收敛速度变化不大的前提下改善了聚类的效果。实验表明，该算法是有效的。

简介：虚拟现实系统中实时地形渲染是构建虚拟自然仿真环境的基础。基于高度图的地形渲染技术提高了地形实时可视化的速度，适用于多种虚拟地形环境的生成。文章分析了基于高度图的均匀网格和多细节层次的两种地形渲染算法，给出了具体实现并提出了有效的改进方法。该改进算法采用Z字形绘制和索引顶点数组来提高对均匀网格的渲染效率；在多细节层次算法中增加了地形边缘的细节层次，使地形轮廓更为细腻真实；并借助十二叉树实现地形快速可见性裁剪。

简介：摘 要：随着工程结构的复杂化和非线性特性的增加，准确预测结构的动力响应成为工程领域的重要挑战。本文提出了一种基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法。该方法利用粒子滤波算法的非线性建模和不确定性建模能力，有效克服了传统方法在面对复杂结构和非线性系统时难以获得准确结果的问题。首先，通过建立结构的数学模型和物理方程，将结构的动力行为描述为一个状态估计问题。然后，引入粒子滤波算法，实现对结构状态的估计和预测。实验结果表明，基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法具有较高的准确性和可靠性。它能够捕捉到复杂结构和非线性系统的动力特性，并考虑外界激励和结构系统的不确定性，从而提供更精确的动力响应预测结果。未来的研究可以进一步改进粒子滤波算法的性能，提高预测的精度和效率，推动该方法在结构工程领域的广泛应用。

简介：  摘要：随着计算机视觉和多媒体技术的发展，视频图像拼接与融合技术在虚拟现实、增强现实、全景监控等领域得到了广泛应用。为了实现实时、高效的视频图像拼接与融合，本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的视频图像实时拼接与融合算法。该算法采用模块化设计，通过硬件描述语言（HDL）实现各个功能模块，并在FPGA芯片上进行验证。实验结果表明，该算法能够实现高清视频图像的实时拼接与融合，具有较高的性能和稳定性。

简介：为解决复杂场景中目标检测实时性差和鲁棒性低问题,提出了一种基于软级联支持向量机（SVM）分类器的行人检测算法。该算法采用梯度方向二值模式（ORBP）为特征描述子,基于自适应特征选择与多级分类阈值构建软级联分类器。为确保样本选取的完备性,通过模糊估计随机构建正负样本集,结合快速特征点与中值流实现目标追踪。试验结果表明,在复杂场景中,该算法实时性优且鲁棒性高。

简介：微机械陀螺作为小型化光电稳定平台中的核心传感器,由于存在随机漂移,直接影响了其使用精度。小波算法以其多分辨特性,适合于非平稳信号的去噪,应用小波分析算法,实现了微机械陀螺的实时滤波。通过仿真及实验验证了算法的效果。结果表明,应用小波分析算法可以将漂移均方差降低为处理前的5%以内。

简介：摘要:本研究聚焦于自动控制领域中的优化控制算法及其实时实现方法。通过对现有文献的综述和深入分析，我们探讨了各种优化控制算法，如模型预测控制（MPC）、PID控制、遗传算法等的应用及性能评估。同时，我们关注了实时实现方面的挑战，包括计算资源需求、算法复杂性和实时响应性。研究结果强调了不同算法在不同应用场景下的优势和限制，并提出了针对实时实现的改进策略。最后，本文总结了优化控制算法与实时实现的研究现状，为自动控制领域的进一步发展提供了有益的指导。

简介：摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。

简介：摘要：随着农业现代化和智能化的发展，农机电控系统在提高农业生产效率、降低资源消耗、增加农产品质量方面发挥着重要的作用。实时监测与反馈控制是农机电控系统的关键技术，它可以通过对作业环境和设备状态的实时监测，实现对农机设备的精确控制和优化。因此，对实时监测与反馈控制算法的研究具有重要意义。基于此，本篇文章对农机电控系统的实时监测与反馈控制算法进行研究，以供参考。

简介：一个好的核函数能提升机器学习模型的有效性,但核函数的选择并不容易,其与问题背景密切相关,且依赖于领域知识和经验。核学习是一种通过训练数据集寻找最优核函数的机器学习方法,能通过有监督学习的方式寻找到一组基核函数的最优加权组合。考虑到训练数据集获取标签的代价,提出一种基于标签传播的半监督核学习方法,该方法能够同时利用有标签数据和无标签数据进行核学习,通过半监督学习中被广泛使用的标签传播方法结合和谐函数获得数据集统一的标签分布。在UCI数据集上对提出的算法进行性能评估,结果表明该方法是有效的。

简介：摘要：本论文旨在研究嵌入式系统中的实时图像处理与算法优化。嵌入式系统广泛应用于许多领域，如无人机、智能监控和医疗影像。在这些应用中，实时图像处理是至关重要的，需要高效的算法和优化技术来满足实时性和计算资源限制的要求。本文对实时图像处理中的常见算法进行了深入分析，重点研究了算法的优化方法，包括并行计算、硬件加速和算法参数调整等。通过实验和比较，本研究提出了一种有效的算法优化方案，能够在嵌入式系统中实现高效的实时图像处理。实验结果表明，所提出的算法优化方法在性能和计算资源利用率方面取得了显著改进。