基于Elman神经网络的冲击地压信息融合方法

对于冲击地压数据的不准确性,采用多传感器信息融合方法来精度处理采集到的实验数据.应用法国ROCK600-50三轴实验设备,获取需要处理的应力数据.对应力数据先后采用加权平均法与Elman神经网络进行融合比较,确定方法可行性,进而分析此方法的融合结果和融合误差范围.重复7组仿真实验对比,最后得出岩石形变到破裂三个区间的融...     

一种快速有效的实时光功率监测数据处理方法

提出了一种快速有效的实时光功率监测数据处理方法,它利用加权平均法抑制光功率采样数据的跳变.不同时期的光功率采样数据的权数不同,当前的采样数据权数为1/2,第一次的采样数据权数为1/2n-1.对所有的采样数据进行加权平均得到的加权平均值即作为实时的光功率数据.本方法比简单累次算术平均处理方法速度更快,对光功率采样数据跳变的抑制效果也非常明显.     

基于矢量水听器线谱法目标方位估计

利用矢量水听器收集到的声压和振速信息,研究基于互谱法分析单目标的强线谱来进行目标方位估计。提出了单线谱法和多线谱法两种目标方位估计方法。其中,在分析多线谱法方位估计时,采用了直接平均和加权平均两种处理方法对多线谱进行处理,旨在提高目标方位估计精度。在原理阐述的基础上,通过仿真和湖试实验进一步分析比较了两种方位估计方法。     

等厚干涉实验数据的计算机处理

牛顿环和劈尖上产生的干涉现象,是属于典型的等厚干涉的应用的例子,本文采用计算机编程处理实验数据,不仅可以激发学生的学习兴趣,而且对学生进一步掌握C语言,对计算机的学习也有一定的帮助。     

一种新的去除红外图像疵点的加权平均算法

疵点的出现严重地影响了红外摄像器件的成像质量。常用的平均值处理算法或者滤波算法,不但不能有效地处理较大的疵点,反而造成图像失真。提出了一种新的加权平均算法,综合运用标号法和平滑法,并在求均值的过程中对数据加权,处理效果较好,能够有效去除红外摄像系统中的大小疵点,而不影响图像的失真度。     

基于支持向量机的多环芳烃光谱定量分析

目前，环境问题备受人们关注，有效解决多环芳烃污染已成为全球关注的焦点。基于此，提出一种基于支持向量机的多环芳烃光谱定量分析方法，通过FS920荧光光谱仪采集多环芳烃光谱数据，获取三维光谱灰度图。对多环芳烃实验样本数据采用多项式平滑法原理实施平滑处理，制备多环芳烃，通过支持向量机(SVM)对多环芳烃光谱定量检测，得到被检测溶液的荧光光谱图，对其光谱特性分析，最终实现光谱定量分析结果。实验结果表明，所提方法能准确地对多环芳烃光谱进行定量分析。     

牛顿环条纹宽度与可见度的研究

为了更深刻地认知牛顿环条纹,推导了牛顿环条纹的宽度公式;分析了当折射率N增加时相邻两级亮、暗条纹的距离都会减小的原因;研究了同一波长对应的同一级亮、暗条纹的宽度的差异;论证了明、暗条纹的宽度都会随级数k增加而减小的规律;比较了用钠光灯测量平凸透镜的曲率半径R时两种处理双波长问题的方法;讨论了钠光灯双波长对条纹可见度的影响;最后指出了牛顿环条纹可见度最小时对应的级数k是平凸透镜曲率半径R的函数。     

光子多普勒速度测量系统的数据处理技术

光子多普勒速度测量（PDV）系统是一种新型的激光测速系统,可广泛用于冲击波、爆轰波以及其他短时高速运动的测量。数据处理是PDV测速技术重要的组成部分,旨在从含有大量噪声的测量数据中获得靶面等运动体的速度信息。在分析PDV系统测速原理的基础上,分别采用条纹法、短时傅里叶变换法和小波变换法对激光冲击强化实验中自由靶面运动的PDV数据进行了处理。针对其中的去噪、奇异点、小波基的选择等问题,提出了一些独特的处理方法。同时,对3种处理方法的误差、实时性、有效性进行了比较。     

采用图像分割方法进行木材表面缺陷的定量检测

随着木材加工业的集约化发展以及对木材表面加工质量高水平的苛求,传统的人工检测方式已经难以满足木材产品的加工生产。在了解木材表面缺陷的分类、缺陷产生原因和木材缺陷表面图像的特征的基础上,对比分析平均值法、最大值法和加权平均值法3种图像灰度化方法效果,并选定加权平均值法对木材缺陷图像进行灰度化预处理。在Matlab 6.5GUI编程框架下实现木材缺陷检测系统,通过选取Isodata聚类迭代法、Otsu最大方差法、最大熵法和Sobel边缘分割法为基础的4种阈值化图像分割方法对木材缺陷特征的分割效果和分割速率进行实验对比分析。实验结果表明,运用Isodata聚类迭代法的图像分割方法能够快速准确分割图像实现木材缺陷检测。     

多传感器数据融合提高水声定位精度

水下水声环境具有复杂性和不确定性,造成单个传感器接收信息不全和不可靠,定位水下目标精度不高,采用多传感器联合定位成为一个趋势。针对采用多传感器数据融合提高水声定位精度,提出了两种数据融合的方法,优化加权平均法和自适应加权平均法,当待融合数据为两个时,通过理论分析得出了计算加权因子的公式。由数值仿真得到了两种方法的融合精度,结果表明优化加权平均法和自适应加权平均法都可以有效地改善定位精度,但是后者的效果明显优于前者。     

Weighted haze removal method with halo prevention

In this paper, we propose an efficient method to remove haze from a signal image based on the atmospheric scattering model and dark channel prior. Our approach applies a weighted technique that automatically finds the possible atmospheric lights, and mixes these candidates to refine the atmospheric light. Then, difference prior, a novel prior processing method, is employed for the estimation of the transmission that mitigates the halo artifact around the sharp edges. This method requires a low computational cost and is suitable for real-time applications. The experimental results show that our approach obtains the comparable results as compared with previous methods.     

一种有效的增益误差校准方法

本文针对增益误差对空间谱估计性能的影响，提出了一种基于算术平均值的平滑校准方法，并将它与其它核准方法进行了比较，理论分析和实验仿真均表明了本文提出的方法具有更好的稳健性能和校准效果。     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.     

改进的多项式图像配准方法

针对多项式方法进行图像配准的一些缺点,本文将正交多项式应用到图像配准方法中,并提出一种加权的正交多项式方法,然后对这些方法进行了讨论和比较。结果表明:正交多项式方法进行图像配准具有很强的灵活性;加权的正交多项式方法具有很好的局域性。最后利用实验结果对这些方法进行了验证和比较。     

Motion-based object segmentation using hysteresis and bidirectional inter-frame change detection in sequences with moving camera

We present an unsupervised motion-based object segmentation algorithm for video sequences with moving camera, employing bidirectional inter-frame change detection. For every frame, two error frames are generated using motion compensation. They are combined and a segmentation algorithm based on thresholding is applied. We employ a simple and effective error fusion scheme and consider spatial error localization in the thresholding step. We find the optimal weights for the weighted mean thresholding algorithm that enables unsupervised robust moving object segmentation. Further, a post processing step for improving the temporal consistency of the segmentation masks is incorporated and thus we achieve improved performance compared to the previously proposed methods. The experimental evaluation and comparison with other methods demonstrate the validity of the proposed method.     

改进邻域平均法在MRI图像去噪处理中的研究

对磁共振成像图像的去噪声处理是医学图像预处理中的重要环节。为了克服均值滤波算法不能兼顾去噪和保持图像边缘细节的不足,提出了改进邻域平均法。先根据相似者相容的原理得到待像素与各模板的关系,从而判断该像素是否为孤立噪声点。然后对孤立噪声点用灰度相近T邻域平均法进行处理,并对非孤立噪声点采用加权平滑模板进行处理。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,还保留了图像的边缘和细节。     

基于ARMA-AKF的HRG随机误差建模分析

针对半球谐振陀螺(HRG)随机误差影响惯性测量单元测量精度的问题,提出了一种改进的基于自回归滑动平均(ARMA)模型和自适应滤波(AKF)的随机误差处理方法。该文对预处理的数据进行了自相关和偏相关特性分析,判断随机误差的适用模型,以及利用贝叶斯信息准则(BIC)准则估计ARMA模型的阶数,通过长自回归模型计算残差法获取模型参数,引入加权自适应因子在线调整一步预测误差阵和量测噪声矩阵用于改进滤波方程,并比较了5项主要误差系数值。结果表明,改进的算法能够有效抑制随机误差,为HRG的随机误差建模补偿提供了新方法。