CT和信息缺失CBCT图像变形配准方法研究

研究一种应用于自适应放射治疗中的CT和信息缺失锥形束CT(cone-beam CT,CBCT)图像的图像变形配准方法。通过构建及求解联合迭代重建与配准的能量函数,将CBCT全部投影图像信息以迭代前向投影与反投影的形式融入变形配准模型,同时完成CT与CBCT在投影域和图像域的匹配。分别利用5套临床头颈部肿瘤病人图像模拟CBCT截断和1套胸腹部肿瘤病人图像数据对算法进行了验证,实验结果表明,该方法能有效、精确完成CT和信息缺失CBCT图像之间的变形配准。图像变形配准是自适应放疗中的关键技术,对于减少放疗分次间病人的CBCT受照剂量以及提高放射治疗计划重设计精度具有较好的临床应用价值。     

基于KAZE的自适应模糊图像配准算法

为了提高图像配准算法对于模糊图像的配准性能,提出一种融合非线性尺度空间和空间余弦相似度的自适应模糊图像配准算法。该算法将非线性尺度空间理论应用于图像的局部特征提取,采用KAZE算法提取图像的特征点,以构成M-SURF特征描述符;利用空间余弦对图像特征点进行匹配,并且根据不同的图像特性进行自适应阈值匹配,以得到便于寻求最优变换关系的合理数量的匹配点对;最后采用RANSAC算法滤除误匹配点对,以提升算法精度。实验结果表明,该算法可以有效地提高模糊图像配准的匹配准确率和精度,准确率和精度比KAZE算法最大可以提高25%和7.909像素,具有更好的配准性能。     

数字变电站中电子式变压器自适应控制与校正方法

针对现有电子式变压器控制方法动态性能不佳且数据校正精度较低等问题,提出了数字变电站中电子式变压器自适应控制与校正方法.首先,采用模糊逻辑控制器自动调节比例积分控制器的增益参数,以实现电子式变压器的自适应控制.然后,利用改进的快速傅里叶变换算法对采样数据进行截断叠加,并结合卷积窗算法修正主频谱,以有效抑制高次谐波及谱间干扰对幅值和相位的影响.最后利用MATLAB软件对方法的性能进行试验论证.结果表明,与其他方法相比,方法具有更好的动态性能与电能质量.     

基于自适应卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统的研究

为了提高子滤波器滤波精度和优化信息融合算法,提出一种基于在线调节因子的自适应卡尔曼滤波算法。首先讨论采用卡尔曼滤波技术的理论依据,设计SINS/GPS紧组合导航系统。提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法通过构造自适应参数因子,并利用量测噪声协方差阵与自适应参数的比值实现在线修正量测噪声协方差阵。通过MATLAB仿真,与传统基于标准卡尔曼滤波算法的紧组合导航系统相比,其各向位置误差和速度误差均得到明显降低,从而达到提高组合导航定位精度和优化信息融合算法的目的。     

基于多级匹配的三维医学图像配准

三维医学图像配准是医学图像处理领域的热点问题,是临床诊断和治疗的关键步骤。针对传统三维图像配准技术效率和精度较低的不足,提出一种多级匹配的三维配准算法。该算法将互信息作为相似性测度,依次采取基于形状特征变换、刚体变换、仿射变换和层次B样条这4种空间变换方式,实现精度由粗到细的配准,选择粒子群法(PSO)实现全局优化以避免局部极值的产生。配准评估参数表明,该算法精度高,配准效果好。     

基于非刚性ICP的三维人脸稠密对应算法

三维人脸稠密对应是三维人脸分析研究的前提和基础。目前大多数的稠密对应技术是基于模板形变的方式,非刚性最近点迭代（iterative closest point, ICP）是应用最为广泛的一种,该算法通过逐步形变一个高分辨率的三维人脸模板来逼近目标人脸（扫描人脸数据）。但该类方法通过牺牲边缘精度来保持边缘区域的拓扑结构,以保证人脸之间的稠密对应。针对这一问题,提出了一种结合拓扑结构损失项的非刚性ICP算法,使得保持边缘区域拓扑结构的同时不会大幅度牺牲配准精度。实验结果表明,该算法比目前广泛使用的算法配准精度更高。     

自适应有限元软件技术与电场计算

介绍了自适应有限元软件技术和几种误差判据方法。该技术是一种智能化软件技术，靠软件自身根据场域中的场量分布细分有限元网络，可大大提高有限元软件的计算精度，增强软件的自动化程度。     

一种基于修正相角差的傅氏测频算法

基于相角差的传统傅氏测频算法所采用的相角差无法正确反映真实相角差,导致计算结果存在原理误差。提出了一种基于修正相角差的傅氏测频算法。利用相角差作为中间量,通过修正因子对相角差进行修正,消除传统傅氏算法的原理误差。算法保留了傅氏算法不敏感于噪声和谐波的良好特性。同时,采用基于二次插值技术的采样序列迭代修正方法,克服传统测频算法速度与精度无法兼得的矛盾。仿真结果表明相比于传统傅氏算法,在相同的硬件环境下,该算法的运算速度及测量精度均有提高。     

多特征关键点的自适应尺度融合特征点云配准

针对点云在噪声、遮挡及相似特征多个干扰条件下容易产生错误配准的问题，提出一种基于多特征的关键点提取算法和自适应尺度的融合特征的点云配准方法。在关键点提取时，同时计算多个特征，使关键点更具描述性和鲁棒性。特征描述时，在自适应尺度的基础上使用FPFH和RoPs特征两种特征分别进行初始配准和错误点对剔除，最终各自得到多个相似的转换矩阵。完成上述求解后，将两者得到的矩阵组成集合进行聚类并对矩阵数最多的类取平均值处理作为最终的结果以完成特征的融合。实验研究表明，在忽略极少数无法具体化的错误配准点的情况下，真实场景下所提算法的RMSE、ATI和ERR分别为0.46 mm, 1和0.37;使用数据集测试得到的正确率为99.3%,均表明该算法的精度和鲁棒性较高。     

基于SURF算法的HIFU治疗前后超声图像配准研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,医生通常将治疗前后的超声监控图像直接相减,得到治疗区域的图像来判断治疗效果。由于治疗后病人的体位可能会变化,导致治疗前后采集的图像发生偏移,通常需要先将HIFU治疗前后的超声监控图像进行配准。提出了一种基于加速鲁棒性算法(SURF)和超声监控图像散斑特征的快速图像配准方法。首先利用经典的SURF特征检测器分别提取治疗前和治疗后超声图像中的特征点,采用欧式距离匹配提取的特征向量,通过超声图像的固有属性散斑特征的分布规律优化配准参数并用RANSAC算法去除错误匹配点对,最后利用最小二乘法求出图像之间的映射关系完成配准。实验结果表明,该算法能自动搜索治疗前后超声监控图像中的对应特征点,比传统的人工筛选特征点效率更高,且利用散斑特征的分布规律优化后的SURF算法相比标准的SURF算法配准精度更高。     

一种基于频率补偿的改进插值谐波分析算法

针对传统单峰谱插值谐波测量算法在非同步采样时由于频谱泄漏造成测量精度不足的问题,提出一种基于频率补偿的改进算法,并且分析传统插值算法的测量误差,改进了修正公式。该算法通过三个步骤实现,第一,基于汉宁窗插值校正频率,然后利用相对频偏进行频率补偿得到准同步化序列。第二,采用准同步化序列基于汉宁窗再次插值校正频率,将两次计算得到的相对频偏相加用于修正频率,进而减轻频谱泄漏的影响。最后,为了提高幅值和相位的测量精度,利用准同步化序列基于平顶窗直接估计,无需推导反演公式。仿真实验结果表明,该算法的测量精度相比于传统的单峰谱插值算法提升显著,在噪声环境下相比于四谱线插值、相位差算法,该算法具有更高的精度和抗噪性能,验证了所提出算法的有效性和准确性。     

基于分数阶锂电池模型的FOMIAEKF算法SOC估计

以分数阶微分理论为依据,建立分数阶二阶RC等效电路模型,采用自适应遗传算法(AGA)结合脉冲放电实验对模型的参数进行辨识,并对整数阶模型和分数阶模型的精度进行对比.针对分数阶模型的特点以及扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法的不足,提出了基于分数阶模型的多新息自适应EKF算法,通过与健康状态(SOH)联合估计来实时修正荷电状态(SOC)模型参数.结果表明,搭建的分数阶模型可以更好地描述锂电池的特性,分数阶多新息自适应扩展卡尔曼滤波器(FOMIAEKF)算法和联合估计方法可以有效提高估算的精度和跟踪的速度.     

氧化锌避雷器泄漏电流检测的优化FFT分析

氧化锌避雷器泄露电流检测的实现,是通过谐波分析提取全泄露电流的各次频率阻性分量,依据其变化可判断该装置在电网中的运行情况。快速傅里叶变换(FFT)算法进行谐波分析时很难做到整数周期截断和同步采样,由此引入的频谱泄露和栅栏效应会影响谐波分析的结果,采用加窗和校正算法可以改善谐波频率、幅值和相位的提取精度。选用一种利用距谐波频率点最近的幅值最大和次大的两根离散谱线的比值以修正谐波参数的比值公式校正算法,同时利用窗谱函数推导出了谐波频率、幅值和相位的修正公式。这种算法能够有效降低频谱泄露和栅栏效应以及干扰给谐波分析带来的不利影响。基于该FFT的优化算法,推导了加汉宁窗函数的实用修正公式,通过仿真比较了不同窗函数修正算法的计算精度,并在实验环境下验证了加汉宁窗的比值校正算法的有效性和易实现性,且已应用于氧化锌避雷器泄露电流检测的实际工程中,利用该校正算法精确检测泄漏电流谐波阻性分量,对氧化锌避雷器运行性能进行诊断。     

一种面向复杂环境的自适应激光里程计设计

针对在复杂环境下使用传统三维点云配准算法构建的激光里程计精度低且建图易发生漂移的问题，本文设计了一种面向复杂环境的自适应激光里程计。首先通过三维激光雷达采集原始点云数据，经过点云预处理环节后，采用地面分割方法完成点云数据分割并获取路面点云丰富度信息；然后，使用NDT算法将前后两帧点云数据极大限度的进行拉近，实现点云数据的粗配准；最后，在环境判断结论指引下选择合适的ICP算法完成三维点云的高精度配准并根据输出的点云变换关系构建激光里程计。通过在数据集以及不同环境下的大量实车测试，得出该激光里程计在室内结构化环境中的平均位移误差为0026 m，在室外非结构化环境中的平均位移误差为01 m。结果表明，本文构建的激光里程计能够更好的适应复杂环境从而得到更加精确的三维点云地图与SLAM轨迹。     

一种基于载波相位测量的阵列天线自适应校正技术

针对卫星导航阵列抗干扰处理过程中的阵列校正问题,本文采用一种基于载波相位测量的阵列天线自适应校正技术。利用阵列天线各阵元分别接收同一颗卫星信号,分别进行捕获、跟踪、观测量提取等,获取指定卫星各通道载波相位,求取载波相位差,计算各通道间误差,对阵列天线幅相不一致性进行校正,从而降低幅相不一致性对抗干扰算法性能的影响。相比于传统阵列天线自适应校正算法,具有以下优点：1）可针对每颗卫星进行单独校正;2）可综合校正射频通道不一致性、天线阵子安装误差、AD采样不一致性造成的通道相位不一致;3）可实时对卫星来向的通道误差进行校正。仿真证明,该方法具备较好的幅相误差抑制效果。     

基于自适应人工神经网络的无刷直流电机换相转矩波动抑制新方法

分析了无刷直流电机换相转矩波动产生原理，提出了基于自适应人工神经网络控制的转矩波动抑制新方法，该方法对两个三层前馈式人工神经网络进行离线和在线训练，采用误差反传算法修正神经元间的权值。其中一个网络用于在线估计电机换相参数，另一个网络利用估计出的参数对换相过程中端电压瞬时调节，形成一个电压自校正调节器。该调节器通过调节端电压使换相过程中相电流下降和上升的速率近似相等，保持回路中总电流幅值不变，实现对换相转矩波动的抑制，该方法不需预知系统的精确参数，且对环境变化有自适应调节功能，试验结果表明该方法有较高的精度和鲁棒性。     

离散状态事件驱动仿真方法及自适应预估校正算法

在电力电子系统分析中,需要对带间断和刚性的常微分方程组进行仿真计算。然而,采用传统的时间离散算法来求解此类方程组时会遇到诸多困难。Kofman等基于离散事件系统规范(DEVS)提出了量化状态系统(QSS)算法,它不是对时间进行离散,而是将状态量进行离散。QSS算法可以有效求解带间断和刚性的常微分方程组。基于离散事件算法思想,提出适合于电力电子仿真的离散状态事件驱动(DSED)仿真方法;同时,为提高DSED方法的精度,提出基于DSED的预估校正算法;为大幅减少计算量,通过研究计算步数与状态量幅值和频率的关系,提出自适应方法。仿真算例证明了所提算法的有效性。     

基于改进Harris-SIFT算子的快速图像配准算法

提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。     

基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测

为解决传统点预测方式难以量化光伏发电功率不确定性的问题以及提高预测精度,提出一种基于自适应滚动匹配预测修正模式的光伏区间预测方法.通过结合小波能量的谱聚类方法对历史光伏数据集进行聚类,构建不同类别的模型输入和区间输出并采用宽度学习系统进行训练;建立不同类别、不同置信区间、不同预测功率区间的stable误差分布,并结合优...     

考虑频率变化暂态过程的自适应测频算法的研究

针对电力系统微机自动安全控制装置对频率信号精度的要求 ,全面分析了频率变化暂态过程时的误差情况 ,研究推导出了基于傅氏测频算法的理论频率修正系数 ,给出了实用的自适应调整策略。通过数字仿真验证了该自适应测频算法的有效性和实用性。