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1.
针对目前铝电解行业对于槽似在电阻的采集不够准确并且延时较高的问题,本文提出一种基于卡尔曼滤波的区间式槽似在电阻采集算法。该算法以卡尔曼滤波为基础,用预测值与采样值的均方差表征它们的高斯白噪声功率,使其能够在电阻平稳的状态下有着较强的跟踪性能;再结合一阶惯性滤波的强滤波特性和卡尔曼滤波的强跟踪优势,设置适用的滤波区间,确保组合算法在槽似在电阻波动较大的情况下能够滤除掉噪声的影响,并在电解槽稳定后能对槽似在电阻进行快速收敛跟踪。结果表明:与一阶惯性滤波相比,改进后的卡尔曼滤波在电阻平稳的状态下其均方根误差减少50%,在电解槽反生针振和摆动情况之后的收敛时间减少90%。 相似文献
2.
磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像通常存在椒盐噪声(Salt and Pepper Noise,SPN)以及对比度低的问题,为了增强MR图像,分别在空域和频域针对不同侧重点分步进行滤波.对于多数滤波算法去除高水平SPN不理想的情况,提出了自适应加权重复值滤波算法(Adaptive Weighted Duplicate Filter,AWDF),通过连续放大窗口直到两个连续窗口的最大值和最小值分别相等来确定自适应窗口大小,用窗口内最大重复无噪像素的均值替代噪声像素.将其应用于不同噪声水平下的MR图像的预处理中,再在频域应用同态滤波.仿真结果表明,用自适应加权重复值滤波器和优化的高斯同态滤波器相结合的办法处理MR图像,能够在去除高水平SPN的同时提高图像对比度,增加图像细节,对图像的PSNR和SSIM等都有较大提高,图像增强效果显著. 相似文献
3.
针对目前除雾算法实时性差、除雾后影像色彩失真严重等问题,从带雾图像本质出发,对导向滤波和自动白平衡算法进行深入研究,提出一种基于导向滤波和自动白平衡融合的除雾新算法.该算法首先对暗通道后的图像进行导向滤波计算,其次将自动白平衡算法应用于导向滤波处理后的图像中,最后获得除雾后的图像.研究结果表明,该方法能有效解决先前除雾方法引起的色彩暗淡和颜色失真等问题,获取的地物特征更明显,有效提高除雾速度.研究成果解决了遥感图像的全天候使用问题,为遥感图像的除雾算法提供了一种新思路. 相似文献
4.
为解决锂电池荷电状态(SoC)难以精确估计的问题,提出了极化电压修正模型(VCM)和改进天牛须优化扩展Kalman滤波算法(IBAS?EKF)共同实现电池SoC的精确估计.在建立3阶RC电池模型和参数辨识的基础上,使用Elman循环神经网络对模型极化电压实现在线修正和优化,形成VCM模型;采用改进天牛须搜索算法优化扩展Kalman滤波算法的系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵,形成IBAS?EKF锂电池SoC估计算法.在测试平台上进行城市道路循环工况试验,结果表明:基于VCM模型的IBAS?EKF锂电池SoC估计算法的各项误差指标均低于传统的SoC估计算法,估计误差在0.6%以内,效果满足实际工程要求. 相似文献
5.
滚动轴承早期故障特征信息十分微弱并夹杂着环境噪声的干扰,使其信噪比极低,造成微弱故障难以提取.针对这一问题,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filter,ALIF)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先对采集到的振动信号应用ALIF进行分解得到若干个窄带本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),根据相关系数-峭度准则筛选出两个较为敏感的IMF分量进行重构降噪;然后对重构降噪后的信号采用MCKD算法增强故障特征中的冲击成分;最后对应用ALIF-MCKD增强后的信号进行包络谱解调分析,提取出故障特征从而判断轴承故障发生位置. 相似文献
6.
差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现,当滤波器阶数过高时,会带来计算量的激增,这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时,动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明,动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。 相似文献
7.
传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
8.
为提高智能体系统对攻击的免疫力,研究了测量攻击下的适应力分布式状态估计方法。每个智能体对系统状态进行连续的本地线性测量。由于不同智能体的本地测量模型相互异构,对系统状态可能不具有本地可观测性,且攻击者能够操控部分智能体的测量数据,随意改变其测量结果。而智能体的目标是协同处理本地测量数据,并正确估计出未知的系统状态。因此,该问题的挑战在于在不对真实测量数据和恶意智能体的测量数据进行分辨时,如何设计算法估计得到真实的系统状态。为了解决这个问题,设计了适应性分布式最大后验概率估计算法。在该算法中,只要恶意智能体的数量小于某个特定值,所有智能体都能够收敛到系统状态。首先,根据卡尔曼滤波给出集中式最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)估计方法,并与分布式一致性结合,进而得到分布式最大后验概率估计方法。然后,考虑到测量攻击,从估计一致性的角度,利用自适应饱和度增益设计了适应性分布式最大后验概率估计方法。最后,通过仿真实验验证算法的有效性。 相似文献
9.
本文针对某特种车倒车影像控制器设备在CE102和RE102测试项中的测试结果超标问题,结合测试结果,分析了测试结果超标的原因以及设备电磁兼容设计的关键点;然后结合电磁兼容设计原则,改进了电磁干扰的抑制方法,对辐射源和抗干扰能力薄弱处加强了滤波和屏蔽,对壳体加强了接地处理;最后进行测试验证,结果表明,改进后的方法可有效解决CE102和RE102测试结果超标问题。本文所用方法容易实施且具有通用性,可为类似军用电子设备的电磁兼容设计提供参考。 相似文献
10.
针对跟踪过程中遮挡因素以及目标尺度变化因素导致的目标跟踪漂移问题,文中提出了一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法。该算法首先通过背景感知相关滤波器获得目标的初步位置信息;其次在背景感知相关滤波器的基础框架下训练尺度相关滤波器,以有效估计目标尺度变化,从而准确调整搜索区域的大小;然后根据响应图波动情况进行遮挡判定,利用平均峰值能量指标与最大响应值判定目标遮挡情况,自适应调整模型学习速率大小;最后,设计相应的模型更新策略,来提高模型性能。在OTB100 Benchmark数据集上进行测试,实验结果表明,该算法与背景感知相关滤波器相比,其成功率提高了6.2%,精度提高了10.1%,因此该算法能有效地处理遮挡、尺度变化等问题,提高了跟踪模型的成功率与准确率,同时具有实时的跟踪速度。 相似文献