简介：摘要：在数字图像的采集过程中，由于环境光的影响，输出的数字图像会存在一定程度的噪声。实现数字图像中噪声的精确估计，对于图像处理有着重要意义，如模板匹配中参数的自适应、图像去噪、边缘保持的图像增强等。本文提出了一种适用于复杂纹理背景的图像噪声估计方法，基于噪声的二阶敏感特性，完成噪声参数的初始估计，基于二值化阈值迭代，完成噪声的精确估计。

简介：摘要：针对未知信号检测中的功率与位置双未知，以及在多源信号下的信号混叠问题，采用循序渐进，从单目标的检测再到多频多源信号检测，最终研究同频多源信号的协同检测方法。具体针对信道衰落影响下，研究单目标未知信号的多接收点协同估计方法；在单目标未知信号估计的基础上，研究多源多频信号下的协同检测方法，研究在多接收节点的多源接收信号混叠条件下的未知信号的发射功率和位置联合估计。

简介：摘要：本论文研究财务审计中的估计与判断问题。估计与判断在财务报表审计过程中起着至关重要的作用，涉及到财务数据的合理性、可靠性和真实性。本研究从理论和实证研究两个层面入手，分析了估计与判断的概念、原理和方法，并探讨了其在财务审计中的应用。研究发现，估计与判断问题主要存在于风险评估、资产负债表调整和损益表调整等环节，对财务报表的真实性产生了重要影响。因此，在财务审计中，加强对估计与判断问题的认识和处理，能够提高审计质量和风险控制水平。

简介：摘要：现在随着时代的发展，脉内特征在雷达辐射源技术识别中有着重要的研究意义。本章对脉内特征进行了简单的介绍，主要是脉内有意调制与个体特征调制介绍说明了随着目前这两种基本的情况，脉内有意特征提取方式主要是由决策论与基于统计的方式实现的，但目前应用较多的是基于统计的方法，因为在实际应用过程中，特征的提取过程比较简单，更节省时间。而个体特征提取利用脉内无意调制，主要通过对雷达设备本身不可以被隐藏的特征信息进行提取。

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简介：摘要：随着工业机器人的不断发展，提高抓取机器人的智能化程度已经成为国内外学者的重要研究方向。当前工业领域主流的机械臂是通过复杂的点到点的示教作业来完成对目标物体的抓取。虽然示教方式具有易操作、成本低等优点，但这种方法会受到待抓取物体位置固定的制约，当物体位置变化时，机械臂无法自动获取到目标物体新位置的信息，会导致抓取失败。为了避免待抓取物体位置发生变化时抓取困难的问题，使机械臂可以自主获取到作业区域内任意位置和任意角度的目标信息，需要引进一种基于机器视觉的目标检测方法。

简介：摘要：随着工业机器人的不断发展，提高抓取机器人的智能化程度已经成为国内外学者的重要研究方向。当前工业领域主流的机械臂是通过复杂的点到点的示教作业来完成对目标物体的抓取。虽然示教方式具有易操作、成本低等优点，但这种方法会受到待抓取物体位置固定的制约，当物体位置变化时，机械臂无法自动获取到目标物体新位置的信息，会导致抓取失败。为了避免待抓取物体位置发生变化时抓取困难的问题，使机械臂可以自主获取到作业区域内任意位置和任意角度的目标信息，需要引进一种基于机器视觉的目标检测方法。

简介： 摘要：电池荷电状态（SOC）和电池健康状态（SOH）是电池管理系统（BMS）中最为重要的环节，其直接影响了电池的功能性和安全性。但实际应用中SOC和SOH估计受多重因素影响，导致其估计精度不高。本文基于经典的“开路电压查表法+安时积分法”和“等效循环法”，将卡尔曼滤波算法应用于改进开路电压查表法，同时结合容量增量法，共同辅助修正等效循环。有效的提高了SOC和SOH的精度。

简介：摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，对压力仪表的应用也越来越广泛。压力仪表在我国工业、农业及国防领域具有十分重要的地位及应用价值，被广泛应用于多个行业，其技术及性能均在不断完善，因此计量精准性显得尤为重要。为进一步保证计量结果的精准性，需在检测过程中注意多方面的事项，明确当前对压力仪表现场计量产生影响的因素，并将重点放在污物排放、检测技术指标要求及禁油设备等方面，不断提高压力仪表计量准确性，为各行业的发展提供有效的测量参数。

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简介：摘要：本文围绕基于深度学习的电力系统状态估计优化研究展开研究，旨在通过深度学习技术优化电力系统状态估计的方法，提高估计精度和系统稳定性。首先，介绍了电力系统状态估计的背景和意义，阐述了当前方法存在的问题。接着，提出了基于深度学习的电力系统状态估计优化方案，并详细分析了其原理和优势。通过对实际数据的仿真实验，验证了该方法的有效性和可行性。

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简介：摘要：移动通信系统中的信道估计与信号调制技术是当今无线通信领域中的重要研究方向之一。信道估计技术的准确性直接影响到系统的性能和可靠性，而信号调制技术则决定了数据传输的效率和频谱利用率。本文综合分析了当前移动通信系统中的信道估计和信号调制技术的研究现状与发展趋势，探讨了各种技术在不同场景下的应用及优缺点，并提出了一些可能的解决方案和改进策略。

简介：摘要：随着雷达技术的快速发展，目标跟踪和运动估计算法在雷达信号处理中扮演着关键角色。本文在介绍雷达信号处理概述的基础上，讨论了目标跟踪和运动估计算法的不同方法。针对目标跟踪，我们深入探讨了线性滤波器和非线性滤波器，如卡尔曼滤波器和粒子滤波器，在目标跟踪中的应用和优势。对于运动估计，我们涵盖了直接法和间接法，如光流法和基于特征的方法。本研究对于进一步提高雷达信号处理中的目标跟踪和运动估计算法具有重要意义，并为未来研究方向和发展趋势提供了展望。

简介：摘要：大数据时代，针对企业网络的攻击愈发多样。而企业网络是现代企业运行管理的核心载体，网络安全关乎整个企业运行效益。虽然多数企业部署了包括入侵检测系统、防火墙、入侵防御系统、数据库审计设备在内的安全设备，但是，由于相关安全设备处于独立运作状态，所产生的安全情报数据应用概率较低，无法为企业网络安全治理模式的优化提供参考。因此，立足大数据视角，分析企业网络安全治理模式的应用，具有非常重要的意义

简介：摘要：本文提出了线性调频的雷达脉冲分裂信号分选与参数估计设计，借助BLSTM从交错脉冲流中分选出目标雷达的分裂脉冲，然后利用分选后的脉冲流估计雷达信号的真实参数，在针对脉内单次线性调频信号的仿真实验中，取得了优异的实验结果，证明了本方法的可行性。

简介：摘要：场景深度估计是计算机视觉领域中一个关键的问题，它可以被广泛地应用于许多应用领域，如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。本文针对单目摄像机的场景深度估计问题进行了研究，主要探讨了数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出了一种基于深度学习的场景深度估计算法。实验结果表明，本文提出的算法能够有效地估计场景深度，并且在数字识别任务中具有良好的性能。

简介：摘要：本研究旨在探究成本估计准确性对公路建设投标选择的影响。通过对多个案例的分析和定量研究，我们发现成本估计准确性与投标选择之间存在着一定的关联性。该研究对于提高公路建设项目的投标效率和质量具有重要意义。

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