欠定分离机制下基于特征滤波的居民负荷非侵入辨识算法

通过非侵入采集模式下电流信号的欠定求解实现了负荷分解,获取了各独立负荷的完整电流,在负荷分解基础上实现了状态辨识。利用居民用户的负荷操作习惯将难以求解的欠定问题优化建模,转化为一维欠定问题,将求解模型建立为单位时间间隔仅从采集信号中分离两路信号。依据电流频域信号的稀疏性通过两步迭代收缩阈值算法得到最优解,使每个投入运行的负荷均可独立分解。通过先验方式获取用电网络各负荷的特征电流形成特征滤波器组,对分解电流进行频域滤波,通过对滤波后频率分量的量化判决实现负荷辨识。利用实际采集的用电数据验证了算法的有效性,能够有效实现负荷分解,并准确判断负荷状态。     

基于复数域偏最小二乘法与等值法的多谐波源责任划分

基于线性回归的谐波阻抗估算方法是常用的谐波阻抗估算方法之一。为确保谐波阻抗估算结果实部与虚部良好的相关性,基于混合建模思想,通过构建复数域偏最小二乘法的准则函数,给出了单因变量复数域偏最小二乘法的严格数学推导及简化求解过程。针对公共连接点处多谐波源情形,基于实测录波数据,通过分析各馈线电流波动量之间的关系,构建了用于筛选关注谐波源谐波电压和电流线性良好数据的指标因子;进而利用复数域偏最小二乘法估算相应的等值谐波阻抗;最终根据所提等值法实现各谐波源责任的定量划分。通过仿真及实测算例验证,体现了所提方法的可行性及有效性。     

基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法

提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化,利用匹配滤波克服背景干扰,消除噪声影响,达到灰度均衡,实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例,利用直方图自动选择阈值,完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试,该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明,提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法,准确率高、复杂度低,对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。     

结合SURF与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

针对传统的CAMShift目标跟踪算法,在出现颜色干扰,遮挡等复杂背景中容易跟丢的问题,提出了一种结合SURF特征匹配与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法。该算法利用CAMShift算法跟踪得到的候选目标与模板目标的色度和梯度方向的综合直方图比较计算得到的Bhattacharyya系数作为判定依据,当系数大于给定阈值时,采用SURF算法对搜索窗口和上一帧跟踪结果进行特征匹配,重新计算目标的大小和位置。同时为了避免目标快速运动时跟踪失败和减少SURF匹配的计算量,利用Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新以确定下一帧搜索窗口的中心位置。实验表明,该算法在图像背景复杂,出现颜色干扰以及部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度与结合SURF的CAMShift算法相比有显著提高。     

基于Terrasolid软件的激光雷达点云数据处理

随着空间数据应用领域的不断扩展,空间数据的获取和处理成为研究学者的热点问题。20世纪70年代机载雷达测量技术以一种主动式、快速、精确的新型遥感测量方法应运而生,本文主要研究激光扫描数据后处理技术中的滤波分类方法,并通过Terrasolid软件进行点云数据处理,结合具体实例进行粗差剔除,滤波分类等操作。在此过程中,通过设定不同的滤波分类参数进行精度比较,以实现最好的滤波分类效果。     

Reconstructing the microstructure of polyimide–silicalite mixed‐matrix membranes and their particle connectivity using FIB‐SEM tomography

Properties of a composite material made of a continuous matrix and particles often depend on microscopic details, such as contacts between particles. Focusing on processing raw focused‐ion beam scanning electron microscope (FIB‐SEM) tomography data, we reconstructed three mixed‐matrix membrane samples made of 6FDA‐ODA polyimide and silicalite‐1 particles. In the first step of image processing, backscattered electron (BSE) and secondary electron (SE) signals were mixed in a ratio that was expected to obtain a segmented 3D image with a realistic volume fraction of silicalite‐1. Second, after spatial alignment of the stacked FIB‐SEM data, the 3D image was smoothed using adaptive median and anisotropic nonlinear diffusion filters. Third, the image was segmented using the power watershed method coupled with a seeding algorithm based on geodesic reconstruction from the markers. If the resulting volume fraction did not match the target value quantified by chemical analysis of the sample, the BSE and SE signals were mixed in another ratio and the procedure was repeated until the target volume fraction was achieved. Otherwise, the segmented 3D image (replica) was accepted and its microstructure was thoroughly characterized with special attention paid to connectivity of the silicalite phase. In terms of the phase connectivity, Monte Carlo simulations based on the pure‐phase permeability values enabled us to calculate the effective permeability tensor, the main diagonal elements of which were compared with the experimental permeability. In line with the hypothesis proposed in our recent paper (?apek, P. et al. (2014) Comput. Mater. Sci. 89 , 142–156), the results confirmed that the existence of particle clusters was a key microstructural feature determining effective permeability.     

卡尔曼滤波在单目相机运动目标定位中的研究*

单目相机运动目标定位是视觉跟踪的基本任务之一,视觉传感器对目标点位置的获取至关重要。根据单目相机针孔模型,将运动目标图像二维坐标,通过几何关系映射为相机坐标系的三维坐标。标定相机高度和旋转参数,在此基础上求得目标位置坐标。当运动目标被遮挡时,以匀变速运动为模型,根据先前位置信息确定加速度和速度,并对加速度进行自适应更新,建立运动目标状态方程,利用卡尔曼滤波算法预测目标位置。以预估位置代替真实位置,继续估计后续运动状态,在预估位置搜索运动目标,实现运动目标遮挡定位跟踪。实验结果表明,该定位方法具有可行性,当运动目标发生遮挡时,能够完成对目标的定位和跟踪。     

自适应窗口形状的中值滤波

中值滤波去除噪声的同时,难免出现含有线形图像的边缘轮廓信息跟随丢失的情况。为了达到滤除图像噪声最大化,有用信息损失最小化的目的,根据图像边缘特征选择或设计了适当大小和形状的窗口来进行中值滤波等操作。一方面,创新性地提出将Hough变换应用到车轮裂缝CT图像的滤波窗口形状的选择上,针对单一方向轮廓的图像,利用Hough变换检测出裂缝的方向,从而采用与裂缝形状相应的窗口对裂缝进行有针对性滤波,将该方法与传统方法进行了对比实验,并将60层滤波后切片图像堆栈得到了三维图像;另一方面,针对含有多个方向轮廓的图像,为了进一步改善滤波效果,提出根据像素梯度设计斜向滤波器,对多方向的线对进行滤波,数据显示经改进方法滤波后图像的峰值信噪比(PSNR)较传统的中值滤波提高了4~6,结构相似性(SSIM)提高了1%~2%左右,最后用683层荞麦切片CT图堆栈得到三维图像,对比滤波前后图像,可知该方法滤波效果良好。     

弹药筒超声自动检测方法与系统

提出了一种基于弹药筒下母线入射的恒定横波折射角方法,实现对不同规格弹药筒的微细裂纹检测,通过仿真和实验验证检测的可靠性。设计了用于弹药筒等小径筒体的多工位高速超声自动化检测系统,分析检测系统中缺陷信号和干扰信号的特征,提出一种扫描信号滤波报警算法,最终实现了弹药筒上料、检测、分选全过程自动化。结果表明,该系统能检测的最小缺陷深度为0.05 mm,检测速度可达1 200件/h,误判率仅为1％。     

基于可学习EKF的高超声速飞行器航迹估计

临近空间高超声速目标因具有高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁.此类目标具有非惯性的航迹形式、并可进行复杂的策略性机动,给其航迹估计带来了新的挑战.为应对目标的机动特性,提升航迹估计性能,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法.首先,通过分析目标机动特性,建立了参数化的目标机动模型.然后,考虑目标复杂机动特性对航迹估计造成的影响,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了可学习扩展卡尔曼滤波方法.通过使用已有航迹数据进行训练,所嵌入的两个循环神经网络,可发现目标机动的隐含规律,并对目标复杂机动所引起参数与模型不确定性的进行在线识别与动态补偿.最后,以某临近空间高超声速目标的航迹估计为例,选取典型机动场景,对所提出方法与EKF、AEKF等传统方法进行了对比分析. 分析结果表明,所提出的可学习扩展卡尔曼滤波方法可有效应对目标复杂的机动,具有比EKF、AEKF方法更高的估计精度和更优的估计动态性能.