基于二维Gamma分布的激光点云去噪

利用地面激光扫描仪测量时,由于空气中尘埃等因素会产生噪声点,对后期三维建模等应用带来不利影响。在现有研究成果基础上,深入分析散乱点云的近邻域特性,采用基于二维Gamma分布实现点云去噪,并在kd-tree索引支持下对其进行优化,通过邻域均值和邻域距离变化斜率两个约束条件共同移除噪声点。实验结果表明,本文算法能自动识别噪声点,降低人工设置阈值的影响,并与传统的基于正态分布的邻域点去噪算法进行对比,实验效果较优,达到了预期效果。     

一种集成电路测试流程分级动态调整方法

针对集成电路测试过程中测试时间长,影响测试效率的问题,提出了一种集成电路测试流程分级动态调整方法.通过统计样本集成电路中每种测试类型和每条测试向量的测试故障率来建立贝叶斯概率模型,根据其命中故障点的概率高低分级调整它们的加载顺序.随着测试的进行,不断收集测试数据,动态更新测试类型和测试向量的测试故障率,同步调整测试类型以及测试向量的加载顺序.实验表明,使用动态调整后的测试流程可以更早的发现故障电路,显著减少故障电路的测试时间,提高测试效率.本算法是完全基于软件的,不需要增加硬件开销,可以相容于传统的集成电路测试流程.     

分布式编码中广义伽马分布相关噪声模型研究

针对现有相关噪声模型—Laplacian模型不能精确描述相关噪声,导致分布式视频编码(DVC, distributed video coding)系统的率失真性能不高的问题,提出像素域DVC中广义伽马分布相关噪声模型。首先分析了相关噪声的统计特性,发现Laplacian分布的峰值比实际相关噪声分布的低,然后采用广义伽马分布对相关噪声进行拟合,并给出在线估计广义伽马分布参数的方法。实验结果表明,提出的模型能较精确地描述相关噪声,且有效地改善了系统的率失真性能,并减少了解码端计算复杂度。     

SAR脉内分段排序和脉间间歇采样复合转发干扰

提出一种新的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)复合转发干扰.该方法巧妙结合了脉内分段排序和脉间间歇采样转发两种干扰技术,其干扰实施流程为:干扰机对截获的SAR信号全脉冲接收存储,并对其进行分段以及适当的排序,在接下来的一个或多个脉冲重复周期内转发给雷达形成干扰.基于SAR信号模型研究了该干扰对SAR的干扰原理,进一步分析了干扰效果与关键干扰参数之间的关系,并利用仿真进行了验证.研究表明,根据参数设置的不同,该方法能够在SAR图像中形成二维欺骗干扰或压制干扰.     

基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法

为了解决医学图像在采集和传输过程中引入噪 声和干扰导致图像质量恶化从而严重影响医学诊断的问题,提出 一种基于剪切波(shearlet)域改进Gamma校正的图像增强方法。首先,通过剪切波变换,把 图像分解成高频 部分和低频部分;其次,用改进的Gamma校正处理剪切波分解后的低频部分以调整图像的整 体对比 度,采用改进的自适应阈值函数对高频部分进行去噪;最后,把剪切波反变换的重构图 像进行模糊对比 增强,以突出图像的细节信息。实验结果表明,本文算法的峰值信噪比(PSNR )、结构相似度(SSIM)和 绝对均值差(MAE)优于其他对比算法,尤其是PSNR的提升更加明显。这些 客观指标说明,本 文算法不仅能有效地抑制噪声,而且能明显改善增强对比度。从主观方面观察,本文算法与 其他算法相比,能获得更好的视觉效果。     

Phase-Jitter based SER of MPSK Scheme over Generalised Mixture Gamma Fading

ABSTRACT

Extensive literature exists for simple and exact expressions of symbol error rate (SER) over fading channels under different modulation schemes whose boundaries meet at right angles. In cases where boundaries do not meet at right angles, integrals of special function in the expressions make the exact calculation most complex. In such cases only approximate solutions are possible. Also, it is noteworthy to mention that when detection is performed with proper use of the phase (phase-jitter-based approach), noise performance of the receiver improves significantly. This paper applies phase-jitter PDF-based approach to present exact and closed-form SER expression of MPSK scheme over Mixture Gamma (MG) distribution for an arbitrary array of signal points. The proposed expression is generic as MG distribution can be approximated in almost all fading/shadowed fading channel models. As a proof to the authenticity, SERs of MPSK scheme over Rayleigh and Nakagami-m fading channels are deduced from the proposed SER over generalised MG distribution. Further, a significant improvement in SER has been achieved with phase-jitter-based approach as compared to conventional (non-phase-jitter-based) approach. Finally, to confirm the correctness of the proposed expression, results are validated through comparison with the existing results and Monte Carlo simulation.     

A novel approach to motion segmentation based on gamma distribution

We provide a new motion segmentation method in image sequences based on gamma distribution. Motion segmentation is very important because it can be employed for video surveillance, object tracking, and action recognition. The Gaussian mixture model (GMM) has been widely used as a distribution model for motion segmentation. However, we found that the gamma distribution model is more suitable than the GMM for the optical flow based motion segmentation. Experimental results show that the proposed method is very effective in producing accurate motion segmentation results in image sequences.     

第三方软件动态测试模型的研究

基于敏捷方法的测试模型大多都是发生在软件研发过程中,这种测试模型虽然客观上适用于快速迭代的软件测试过程,实际上却还是有一定的局限性,比如代码具有传递性。本文基于敏捷方法测试模型提出了一种新的动态测试模型,这种测试模型不仅节省了大量的时间以及成本,同时还为后续设备投入使用提供了有力的保证。     

基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法

该文提出了基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法,该算法可应用于第三代移动通信系统。实验证明:这种算法可以有效检测实际移动通信环境中高斯或非高斯对称分布的背景噪声。     

基于Bayesian Bootstrap小样本产品性能可靠性评估

性能可靠性已经成为现代电子产品重要的质量指标。对于现代电子产品的性能可靠性评估,传统经典统计方法面临着数据不足的问题,而Bayes方法容易引起争议,为此将BayesianBootstrap方法引入到产品性能可靠性数据的统计分析中,提出了基于Bayesian Bootstrap仿真的性能可靠性评估方法。该方法又称随机加权法,是一种通过数字仿真技术扩大样本量的方法,它完全依赖于样品本身的数据,不需要任何主观假设。首先介绍了Bayesian Bootstrap方法的基本思想,给出了利用该方法计算性能可靠性参数的期望与方差的算法,并分析了其适用范围,最后通过具体实例验证了该方法的有效性和实用性。     

Gamma Poisson混合业务流的自相似性及排队性能研究

参考MMPP的构造过程,提出模型参数更为简化的Gamma Poisson混合模型,通过仿真计算的方法考查业务流的自相似性,研究分析单排机情况下的排队性能。经与几种典型模型的对比分析,结果表明,Gamma Poisson混合模型能更适合于对实际业务流的建模。     

ATM网的双Gamma自回归视频模型

本文提出了一种新的ＶＢＲ视频业务模型;三态马尔科夫链下的双一阶自回归Ｇａｍｍａ序列（２－ＧＡＲ（１）,该模型的Ｇａｍｍａ分布特性有较好地描述ＶＢＲ业务比特流的分布,由自相关函数决定的模型系数更充分地描述了自相关函数的行为,利用三态马尔科夫链的两个补充过程可以较理想地描述场景切换下的视频业务模型,文中对这一模型进行了较详细的分析,给出了确定模型参数的方法,并得出了一些重要结论。     

基于LDRA Testbed的单元测试用例设计及案例分析

随着测试工具功能的逐渐强大,软件测试技术有了进一步的提高。其中单元测试是软件测试的基础,是发现软件缺陷,保证软件质量的必要步骤。本文以LDRA Testbed测试工具为基础,以单元测试的基本概念出发点,详细说明了单元测试中几种常见情况的用例设计方法,并且对实际案例进行分析,使得满足测试中相关覆盖率要求。测试结果表明LDRA Testbed进行单元测试时可以有效提高软件质量。     

并行测试的一种新策略--测试段划分

由于测试响应观察及测试 置入只占用了测试时间的一部分,我们采用测试段划分策略来进一步利用测试调度资源。这样,原来在测试设计调度过程中冲突的子电路对采用测试段划分策略以后可能只是部分冲突了。文中提出了一种新的测试调度算法。该算法通过记录以往的冲突信息,提高了测试调度调度最优解的搜索效率。     

一种基于混合Gamma分布的自动目标识别混合EM算法

提出一种基于高分辨距离像的混合EM算法用于自动目标识别,采用混合Gamma分布对目标主要散射点的特征进行建模。混合Gamma分布的参数分为两类:1)可以通过EM算法进行更新Gamma分布的混合系数和尺度参数;2)不存在解析更新表达式的Gamma分布的形状参数。提出的算法可为两部分:1)原始EM算法的加速算法;2)利用共轭梯度法估计Gamma分布的形状参数,并对更新表达式进行推导。数值仿真结果验证了提出方法的有效性。     

改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强

由于光在水下传播会发生吸收和散射,导致采集 的水下图像出现模糊、对比度低、色偏、光照不 均匀等问题。针对以上问题,提出了一种改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强算法 。首先基于G 通道对R和B通道进行补偿,并对RGB 三通道进行直方图拉伸后使用灰度世界(Gray World) 算法得到颜 色校正图像;然后使用改进的伽马函数改善颜色校正后图像光照不均匀问题,得到光照均匀 图像,并进 行归一化处理;再对光照均匀图像使用限制对比度的自适应直方图均衡化(contrast limite d adaptive histogram equalization,CLAHE)算法得到对比度提升图像;最后采用多尺度融 合算法对以上得出的3幅图 片进行融合,得出增强图像。实验结果表明,提出的算法对不同水下环境的图像均有较好的处理 效果,图像质量评价指标得到明显提高。     

基于虚拟仪器的自动测试系统设计

为满足接收机的自动化检测需求,提出了一种基于虚拟仪器技术的接收机测试系统方案。介绍了测试系统原理,其硬件部分主要用来模拟接收机的各种输入信号,对输出信号进行测量,软件部分采用ATLAS语言进行编程,实现了对接收机的自动测试功能。实际应用表明,该系统操作简便、测试准确,满足接收机测试要求。     

基于声波法的舰船排气红外温度场的仿真重建研究

根据声速与温度的关系,提出了一种基于声学法的舰船排气红外温度场重建方法。通过布置在烟囱边界的声波传感器,测量各声波传递路径的时间,进而解算温度场。分析了测量误差对重建结果的影响,结果表明基于声波法的温度场重建方法在5%的测量误差水平内具有良好的重建效果。该方法为红外辐射强度以及红外制导武器锁定距离的计算提供了重要支撑,为舰船实现红外隐身动态控制奠定了基础。     

基于堆叠降噪自编码器的配电数据清洗方法

准确高效的异常数据识别与缺失数据恢复是电力网络稳定运行的基础.提出了一种配网网络状态监测异常数据清洗方法.首先,利用堆叠降噪自编码器(SDAE)学习正常数据和异常数据特征,去除噪声后获取损失函数曲线.然后,采用Bootstrap方法估计置信区间,设置异常数据识别门限,通过多分类支持向量机完成异常类型识别.最后,针对缺失...