基于数据比较的变抽样率数据采集

提出了一种通过对采样数据预处理降低抽样数据量的数据采集算法，给出了相应的硬件原理框图。并使用MATLAB仿真软件对一个二阶系统的冲击响应曲线进行了抽样比较。比较结果表明该算法能够很好地跟踪系统的冲激波动，在系统输出波动不大时自动切换为低抽样率工作．降低了采样数据量．在工业过程监控、参数测量等领域都具有很大的应用价值。     

一种基于自适应结构的片上运动检测算法与实验

在CMOS图像传感器应用系统中,运动检测是降低系统功耗的一种重要手段.本文提出一种基于片上自适应结构的运动检测算法.该算法在不影响检测精度的情况下,通过抽样检测和两位比较,将需要运算的数据量降低到了传统算法的2.5 ‰;同时,算法实现了检测位和阈值的自适应结构以及抽样频率的可编程化,从而使运动检测能够适应更复杂的应用环境.实验结果表明,该算法能够满足实时性要求,检测精度可达99 %以上,对光线的适应能力强,并具有低功耗、抗噪声的特性.     

一种适于时差法超声流量计的自适应采样方法

针对超声流量计高精度、低功耗的要求,提出一种自适应采样方法,克服了周期性采样的不足.该方法以相邻二次采样的时差变化率作为动态控制采样周期的主要指标,可根据流体流动情况自动调整采样周期.通过对自适应和周期性采样算法的实验数据进行比较分析,自适应采样方法不仅能在流体波动环境中显著提高计量精度,而且还可以在流体处于稳定时降低系统功耗.     

基于压缩感知的多发多收高分辨SAR成像算法研究

压缩感知理论指出,稀疏信号可以通过以低于奈奎斯特采样的测量数据重建出原始信号。针对高分辨率SAR成像在奈奎斯特理论下所面临的高速A／D采样、大数据量存储、传输等问题挑战。本文提出了一种基于压缩感知理论的多发多收高分辨率SAR二维成像算法。该算法减轻了高分辨率SAR成像的压力,采用压缩感知处理降低了A／D采样速率、数据量...     

基于粒子滤波器的盲辨识和盲均衡新方法

提出了一种新的基于粒子滤波器的盲辨识及盲均衡算法。在对信道进行辨识时，通过对信道均值的采样来代替对真实信道的采样，避免了对信道的后验密度进行采样，从而降低了算法的复杂度。算法还采用先验密度作为重要性函数，以便于对重要性函数进行采样。仿真结果表明，该算法收敛速度快，所需的数据量少，在信噪比较低时也能完成对信道的盲辨识和盲均衡。     

基于误差采样的Nystrm谱聚类图像分割算法研究

谱聚类算法在聚类过程中要计算样本相似度矩阵,构造数据量大,并且要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,计算比较耗时。Nystrm扩展方法通过部分采样数据来逼近原始特征空间,可以有效降低谱聚类算法的计算复杂度。采样点的选择是决定Nystrm扩展方法精度的重要因素,通过对Nystrm扩展方法的误差进行分析,结合图像特征信息,设计了一种新的采样方案。利用均匀采样方法对图像进行初步采样,并通过迭代的方法最小化采样点与像素点之间的误差,得到最终采样点特征值。通过在Berkeley图库上的图像分割实验表明了算法的可行性和有效性。     

基于有限新息率采样理论的超宽带信道估计

提出利用有限新息率采样理论解决超宽带信道估计问题,建立了可用于超宽带信道估计的框架,此框架的抽样率低于奈奎斯特速率.通过实例展示了科用奈奎斯特速率抽样而工作在低于奈奎斯特抽样率的算法性能,减少了功耗,也降低了硬件的复杂性.     

一种有效的宽带雷达信号压缩算法

针对宽带雷达回波信号采样数据量大、传统小波压缩算法保真度不高的特点,利用小波多层次变换系数之间的关系,提出了基于小波变换的自适应贪婪算法,并将其应用于宽带雷达回波信号数据压缩.将该算法与传统的小波多层次方法在对宽带信号的压缩性能上进行了比较,结果表明,基于小波的自适应贪婪算法对数据压缩保真效果优于传统的小波方法.     

基于图像欺骗的ISAR干扰系统设计与实现

逆合成孔径雷达(LSAR)欺骗式干扰已成为电子对抗领域的一个热点问题,其中宽带射频信号的高速采样和大量数据的实时处理是工程实现中的难题.文中针对国内X波段ISAR成像雷达,基于图像欺骗干扰算法,设计实现了欺骗式干扰系统.主要采用FPGA并行控制数据传输与计算,解决了系统设计与算法实现中高速采样带来的大数据量问题.研究结果对实际工程中ISAR干扰机的研制具有一定借鉴意义.     

一种基于IMM的自适应跟踪数据率算法

针对交互式多模型(IMM),提出一种自适应跟踪数据率的算法.该算法利用IMM模型更新概率对各模型产生的采样间隔时间进行混合估计,产生系统的自适应采样间隔时间.在保证跟踪精度的基础上,有效地降低了跟踪采样次数.仿真结果表明了方法的有效性.     

基于ATmega64L的128点实时FFT

利用ATmega64L单片机的大容量flash存储器和高速数据处理能力,研究了按时间抽取基2FFT算法在ATmega64L单片机中的实现方法,实现了以ATmega64L为核心的手持式振动信号采集器128点浮点格式采样数据的嵌入式实时快速傅里叶变换。验证了该方法对采样数据进行精确有效的快速傅里叶变换(FFT)分析的有效性和准确性,从而实现对设备运行状态及故障的初步诊断。     

基于实测数据的原始数据压缩对InSAR系统测高影响研究

为了研究原始数据压缩对InSAR系统干涉测高的影响。该文应用4组典型高程起伏的ERS-1/2实测数据,对Block Adaptive Quantization (BAQ) 与 Amplitude-Phase (AP) 两种有重要工程应用潜力的算法对干涉测高影响进行研究。试验结果表明:BAQ算法在设计时,要合理选择数据分块尺寸;同时,对于测高精度要求较高且垂直基线较短的系统,量化位数应至少为4 bit。AP算法在设计时,要合理分配幅度和相位量化位数。对于平均比特率为3 bit/sample,AP算法最优方案为幅度2 bit、相位4 bit,其性能介于3 bit BAQ和4 bit BAQ之间。     

一种改进的区间型不确定数据模糊聚类方法

针对区间型不确定数据的特点,该文提出一种改进的模糊C均值聚类算法(IU-IFCM)。首先对区间型数据进行特征变换,由p维特征映射成由2p维特征组成的实数据,然后考虑区间中值与区间大小关系,设计一种样本距离计算方法,通过模糊C均值实现对区间型样本聚类。理论分析与对比实验表明,该算法的划分系数(PC)及正确等级(CR)值比其它方法平均提高10%以上,表明有更好的聚类精度,对当前大数据环境下不确定数据的分类提供了一种新的解决方案。     

基于DPCM算法的测井数据压缩

由于现实中测井数据数据量大,数据传输实时性强,这就要求传输效率要尽可能地高。但是目前大多数油田仍采用直接传输采样数据的方式。因此提出了一种基于DPCM算法的测井数据传输方式。针对编码方式的特点,设计了编码流程图。对测井数据进行了相关的预处理,再进行编码实现。经仿真实验后发现,差值编码能够有效地去除数据之间的冗余,在保证编码压缩后的测井数据与原始测井数据误差不超过5%的情况下,经压缩后的测井数据量为原始测井数据量的1/2,因此测井数据的传输效率提高到了2倍。     

海量数据过滤系统中匹配算法的研究

模式匹配算法是数据过滤系统的重要组成部分,其效率直接影响到海量数据过滤系统的性能.为了应对当前不断增加的网络数据量对网络安全造成的威胁,提出了一种新的模式匹配算法——改进的AC-BM算法,并将其应用到海量数据过滤系统中.改进后的算法明显减少了匹配时间,提高了海量数据过滤系统执行效率.     

基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法

如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。     

Efficient Surface Reconstruction From Noisy Data Using Regularized Membrane Potentials

A physically motivated method for surface reconstruction is proposed that can recover smooth surfaces from noisy and sparse data sets. No orientation information is required. By a new technique based on regularized-membrane potentials the input sample points are aggregated, leading to improved noise tolerability and outlier removal, without sacrificing much with respect to detail (feature) recovery. After aggregating the sample points on a volumetric grid, a novel, iterative algorithm is used to classify grid points as exterior or interior to the surface. This algorithm relies on intrinsic properties of the smooth scalar field on the grid which emerges after the aggregation step. Second, a mesh-smoothing paradigm based on a mass-spring system is introduced. By enhancing this system with a bending-energy minimizing term we ensure that the final triangulated surface is smoother than piecewise linear. In terms of speed and flexibility, the method compares favorably with respect to previous approaches. Most parts of the method are implemented on modern graphics processing units (GPUs). Results in a wide variety of settings are presented, ranging from surface reconstruction on noise-free point clouds to grayscale image segmentation.     

基于CALIPSO数据反演云相态的方法研究

依据云粒子对偏振激光的消偏原理,基于星载激光雷达CALIPSO的数据,利用其层积分衰减的后向散射β与层积分的退偏振比δ之间的二维阈值关系及其空间相关性提出了一种云相态识别的新算法.应用该算法对2010年3月3日中国区域内的一轨CALIPSO数据进行了云相态的反演实例实验,并对实验反演结果与CALIPSO相态产品进行了对比分析.结果表明该算法具有更高的云相态识别精度.     

遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。