一种基于多特征聚类的粒子滤波跟踪算法

提出了一种基于多特征聚类的粒子滤波目标跟踪算法.针对目标描述特征的多样性、特征分布描述方法的差异性及特征空间结构的任意性,提出将目标模型多特征表示统一在聚类计算框架下.算法利用基于均值移动的特征空间分析方法来自适应地计算任意结构特征空间中的聚类,在聚类的基础上提出了一种高效准确的目标概率密度估计方法来表示目标模型.利用核密度估计相似度量方法计算参考目标与候选目标的距离,作为粒子滤波系统观测的重要信息.提出了改进的粒子传播模型,有效提高粒子利用率.在大量真实序列图像上,使用LUV颜色特征与LBP纹理特征进行了目标跟踪实验.实验结果表明,提出的算法能获得较高的跟踪精度、鲁棒性强且满足实时性要求,与一些其它典型的算法相比,整体跟踪性能更好.     

一种新的双密度复小波域图像去噪算法

提出一种改进的基于双密度复小波系数组合的图像去噪算法。采用双密度复小波分解噪声图像,将其变换系数按规则重新排列组合,增强了图像的边缘信息。引入贝叶斯最大后验佑计理论下的双变量模型,充分挖掘其系数尺度内和尺度间的双重关联性,有效地提高了去噪性能。仿真实验表明,去噪后的图像克服了常见的伪吉布斯现象,与当前一些图像去噪算法相比较,其客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,且有效地保留了原始图像的纹理和细节信息。     

ATM网络的视频编码

该文研究了ＡＴＭ网络环境下的视频压缩编码技术。给出了ＡＴＭ网络的视频压缩编码方案,它是以基于小波变换的分层编码和基于遗传算法的矢量量化技术为基础,其中主要讨论了视频的运动估计、优先级的分配和信元的构成、丢失信元的补偿和比特率的平滑及缓冲技术。     

一种新的基于统计的词典扩展方法

在建立统计语言模型时,往往会遇到词典的词汇量不够的问题。对于医学等专业领域的语料,这一问题尤为严重。针对这一问题,本文提出了一种新的基于统计的识别新词方法——右边缘扩展法。该方法对分词后的语料中产生的连续单字词进行关联范数估计,利用右边缘扩展的方法判断词的边界。在实验中,我们将右边缘扩展法与基于Witten-Bell back off方法的两两合并法相结合,循环地调整词典,优化语言模型。实验结果表明,该算法具有很高的识别正确率与检出率,可以有效地识别出语料中出现的新词汇,尤其是专业术语。     

一种基于共振峰恢复和Ｍellin变换的非特定人语音特征提取方法

针对非特定人语音识别中的声道长度归一化问题,首先研究一种能够去牛基音激励的,基于自相关估计的共振峰（Ｆormart) 频谱恢复方法,说明了不同说话人发同一元音时的频谱互为尺度化的关系,以及它们与同一说话人发不同元音时频谱的差别,然后结合具有尺度不变性的Ｍellin变换,提出了一种适用于非特定人的语音特征提取方法,在实难中,对从非特定人收集的２０个汉语元音,分别提取了其ＦＦＴ倒谱,Ｍel倒谱,ＦＦＴ－Ｍellin倒谱及本文Ｆormant-Mellin倒谱,并用一种很直观的Ｆ－roato分辨率准则进行了性能评价,结果表明,无论是对纯净的,还是对带附加白噪声的发音样本,本文由共振峰恢复和Ｍellin变换相结合得到的语音特征都具有较高的分辨率。     

一种新的CMOS组合电路最大功耗快速模拟方法

过大的峰值功耗会使芯片承受过大的瞬间电流冲击,降低芯片的可靠性及性能,因此有效地对电路最大功耗做出精确的估计非常重要。由于在实际电路中存在的时间延迟,而考虑延时的电路功耗模型计算量较大,因此用模拟方法求取电路最大功耗非常耗时。为了在尽可能短的时间内对VLSI电路的最大功耗做出较为可信的估计,首次提出了二阶段模拟加速方法。对ISCAS85电路集的实验结果表明,这种估计方法具有最大功耗估计值准确和加速明显的优点。     

用同频色噪声驱动的双稳系统分离弱信号

设计了将线性滤波器与随机共振装置串联处理信号、噪声的装置.这一装置模拟了在周期信号与单色同频噪声作用下的随机共振系统.实验表明,这一设计十分有利于在强噪声弱信号输入下提高输出信噪比,是将弱信号从强噪声背景下分离出来的新的强有力的工具.对上述非线性系统产生随机共振的物理机制也进行了定性的说明.     

分馏塔产品质量估计MIMO软测量

针对加氢裂化分馏塔多个产品的质量指标需同时预报的一类ＭＩＭＯ软测量建模问题,研究了适用于ＭＩＭＯ软测量建模的一种改进的的ＰＬＳ算法。通过采用实摹旨出该算法具有所需训练数据少、允许数据相关、算法收敛快等优点,是处理多变量系统软测量建模的一种有效方法。     

TTC估计系统误差分析及修正

在运动图像序列中利用目标稳定的特征点进行跟踪,从而计算目标尺度变化率以进一步进行TTC（Time-To-Contact) 估计,是目前应用较多的被动测距方法,但由于图像的离散化采样,在图像中进行尺度测量不可避免地带来了很大的误差,本文在对TTC估计系统进行了一系列误差分析后,根据TTC系统的特点对TTC估计结果进行一元线性回归修正,以提高估计精度和抗干扰能力,实验结果证明了该方法的有效性。     

多传感器单模型动态系统多尺度分布式融合估计

近几年来,小波理论和信号的多尺度表示方法都得到了迅速发展,并在包括信号处理和图像处理在内的众多领域中得到了成功的应用,而在这些领域中,目前一个较为活跃的分支是基于小波变换的多尺度表示的统计信号处理。运用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起状态基于多源观测信息的多尺度分布式融合估计和单源观测信息的多尺度分布式估计两种新算法,用计算机仿真研究验证了算法效能。