考虑环境特征的无人机气象探测数据关联规则挖掘方法

针对无人机气象探测数据提取时效性较低、难以与实际数据关联的问题,研究考虑环境特征的无人机气象探测数据关联规则挖掘方法。基于机翼类型和发动机性能,确认最优气象探测环境,基于关联规则算法,建立无人机探测数据挖掘模型,对照高程变化规律,分析气象探测环境参数特征与无人机气象探测数据关联度,挖掘无人机气象探测数据。实验结果表明：以20 h的无人机气象探测时间为标准,在气象数据词条不断增长的基础上,本文方法能够将挖掘时间控制在4.8 s以内,并在相对湿度数据关联过程中,能够与实际数据较为接近,保证气象数据挖掘的时效性,具有实际应用价值。     

一种高配准率的基于隔行隔列的序贯相似性检测算法

运用信噪比峰值法、全局质量指标计算法、平均结构化相似度指标以及隔行隔列的序贯相似性检测算法对图像进行处理,再通过非线性过滤的方法对图片进行进一步的除杂。通过观察图像频谱中的噪声分布,根据噪声点的在频率域的分布情况,本文选用合适的滤波器来过滤图像中的噪声。通过实验结果对比,基于隔行隔列的序贯相似性检测算法能够有效的降低图像噪声,同时更好的提高了图像的准确度和清晰化效果。