基于OpenMP的Kriging插值算法研究

随着多核处理器的普及,并为了充分利用多核PC机的特性,计算机技术逐渐向多核架构及多核计算技术发展。为提高对湖南地区100mX 100m小网格气温插值的速度,采用以OpenMP为标准的基于共享存储的并行编程模型对Kriging插值算法进行改进。在不同核的多核PC机中,采用100mX 100m小网格和500mX 500m小网格地形数据对平均气温进行插值,不仅有效减少了插值时间和提高了算法的加速比,而且集成到业务系统中大大提升了系统的反应时间及性能。     

Kriging算法在温度场计算中的应用分析

地质统计学中的Kriging算法是利用空间变异结构进行插值预报的算法,该算法不仅可以获得更好的插值效果,而且能够通过期望方差提供结果的预报误差．文中结合Kriging算法在火烧油层实验模型的温度场计算中的应用,探讨了该算法中相关模型和回归模型等因素对插值结果的影响以及存在的问题．     

精确的互相关算法在超声波流速测量中的应用

互相关算法能够比较准确地计算出声波在流速正反2个方向上的传播时间,进而得出时间差,并根据时间差求出流体的流速。但离散的互相关函数峰值的精度取决于采样间隔的大小,间隔减小精度会相应提高,但在实际的应用中计算量也会大幅度提高。在以单片机为核心的测量仪表中,这种规模的计算通常是不会被采用的,找到一种更简便的计算方法是解决问题的关键。在离散的互相关函数峰值附近,利用抛物线算法可以得出更精确的互相关函数峰值。这种方法允许采样间隔较大,计算时间可大幅度缩短,使同一测量精度的计算时间从3.7 s缩短到0.9 s左右。     

基于混合并行的Kriging插值算法研究

普通Kriging方法是进行空间降水插值的一种有效方法。然而一方面由于海量数据插值计算量大,另一方面该算法的时间复杂度大,为减少空间降水插值的计算时间,采用OpenMP和MPI混合并行技术,实现Kriging并行算法。在Windows操作系统上搭建并行计算环境,实验数据表明,该并行算法能有效地节省计算时间。     

基于密度聚类分析的粒子测速算法

提出了一种具有密度预测分析的粒子图像测速算法(Density clustering particle image velocimetry,DCPIV).在对粒子图像进行预处理时,根据图像中粒子分布的复杂性以及流体运动的连续性,首先使用密度聚类法对粒子图像按密度进行划分,然后对不同区域的密度图进行相关处理,并将此结果作为粒子相关或者粒子追踪的预测值进行处理.最后,使用合成的粒子图像进行了方法验证,结果表明:该方法能够解决实际操作时粒子分布不匀的问题以及由于旋转所引起的误匹配问题,并且处理结果具有较高的精度.     

Kriging空间插值最优估计模型的研究

空间插值对土地价格、降雨量、人口分布,等进行估计是最常用也是最有效的方法。空间插值的理论假设是空间位置上越靠近的点,越可能具有相似的特征值;而距离越远的点,其特征值相似的可能性越小。Kriging插值方法以统计学理论为基础。如果采样点数据比较少的情况下,可设计出对Kriging插值的半变异函数进行拟合的实验方案,并从中选出误差最小的估计模型。     

PIV在分离机械内流场测量研究中的应用

将粒子图象速度场仪(PIV)引入到碟式分离机内部复杂流动的测量中,分析了针对流体机械内流测量的三维PIV系统的结构特点,探讨了对碟式分离机特殊结构下测试光源、示踪粒子以及图象采集系统、数据分析与处理等的设计,概括了目前在流体机械测量方面已取得的研究成果。最后预期了PIV测试技术未来的发展方向。     

粒子图像测速技术中的自适应选窗技术

针对粒子测速系统固定窗口分析对复杂流场适应能力较低的问题,提出了一种改进的处理方法:利用加权平均的方法对后续图像的预测处理,根据窗口内数据的相关程度与粒子分布浓度来对分析窗进行迭代选择.最后,利用标准粒子图像对该方法进行了仿真验证,证明了其可靠性与实用性.     

基于不规则网格的传感数据Kriging插值算法

传感器网络节点数量的有限性和部署的随机性使其监测区域存在测量空洞,导致传感数据集不完整。为此,提出一种基于不规则网格的传感数据Kriging插值算法,对监测区域做不规则划分,以适应节点随机部署的特性。通过近点邻域搜索算法,确定待插值点的邻居节点,并据此求解Kriging矩阵,实现快速插值。基于英特尔-伯克利传感数据集的实验结果表明,该算法具有较高的插值精度。     

基于Kriging方法的空间散乱点插值

给出的一种距离加权插值方法借鉴地质统计学中的Ｋｒｉｇｉｎｇ方法,在空间数据场满足给定的统计分布特征的前提假设下进行插值。通过对帽状曲面函数的插值结果的观察,可以看出该方法可以获得良好的插值效果。     

基于PIV的旋流杯油雾速度场测量研究

尝试采用粒子图像测速仪(PIV,particle image velocity)对旋流杯出口油雾速度场进行测量,并研究了激光强度和油雾粒径分布对测量结果的影响.结果表明,激光强度对油雾速度场结构无明显影响,但在旋流杯出口射流主体处速度值有一定差异,这是由于产生的激光亮斑超出了相机的动态范围造成的.此外,当旋流杯出口油雾粒径分布较为均匀时,PIV测量油雾速度值与PDPA测得的速度值较为接近,误差在8％左右,该误差对于研究油雾速度场结构及其变化规律是可以接受的,这在一定程度上拓展了PIV的应用领域,提高了油雾速度场的试验效率.     

基于混合插值样条的保边缘图像插值算法

结合混合插值样条(BIS)性质的特点,给出一类新的自适应图像插值算法。该方法可满足任意正实数倍的放缩要求,由于采用单核处理,而且插值像素点时无需求解方程组,因此计算复杂性较小。同时采用弹性边界的方法可以有效保持边缘像素原有特征。实验结果表明,该方法与三次多项式样条方法相比,具有更清晰的边界。     

基于边缘保持的CT图像插值放大算法

由于医学硬件设备和辐射剂量的限制,为了获得高分辨力、高质量的CT图像以协助医生进行诊断和治疗,通常需要从软件方面将CT图像放大或局部CT图像放大,考虑到CT图像边缘在CT图像处理中的重要性,提出一种基于边缘保持的CT图像插值算法,该算法包括两个步骤,第一步对原图像进行边缘提取以及沿边缘方向进行边缘插值放大;第二步进行图像平滑区域的双线性插值放大。该算法能很好地保护图像的边缘细节,文中给出了放大实例,实验结果证明了算法的有效性。     

基于OTSU的图像插值算法

在图像畸变矫正和图像缩放过程中,需要使用插值算法对像素点进行插值.为了更好地保留图像的纹理细节,以及降低算法时间复杂度,论文提出一种基于OTSU的图像插值算法.利用被插值点四邻域像素的方差来划分图像区域,并采用OTSU算法确定阈值,对图像平坦区域采用双线性插值,而图像纹理细节部分采用双三次插值.实验结果表明,该算法很好...     

基于双线性插值的图像缩放算法的研究与实现

数字图像的缩放被广泛的应用在各个领域,但是使用StretchBlt函数生成的图像很容易出现失真现象,因此这里提出了双线性插值算法来改善这个问题,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于粒子滤波的速度轨迹补偿

在膛内测速中,恢复经过特殊信号处理得到的速度缺失段时,会受到烟雾、火光和冲击波等因素的干扰,此干扰会导致实际获取的运动目标在出膛口时刻的多普勒信号能量特别微弱,速度出现相应的缺失,降低了测量的精度.针对此干扰,采用基于粒子滤波（PF）对速度轨迹做补偿的方法,避开速度缺失段对速度曲线进行采样插值,首先对插值后缺失段速度进行拟合,的方法得到缺失段速度模型,然后再利用此模型对速度进行恢复优化.由于膛口速度是判断目标出膛时刻的关键影响因素,而速度缺失段通常出现在运动目标出膛口时刻,因此采用基于粒子滤波（PF）对速度轨迹做补偿的方法对速度缺失段的恢复显得至关重要.     

基于多普勒测速的水下传感器时间同步算法

时间同步是水下传感器网络的关键技术,由于海洋中采用水声通信时传播时延高且存在多普勒频移,导致使用射频通信的陆上时间同步算法无法直接应用于水下环境.基于多普勒测速原理和节点在水下的移动性,提出一种新型的时间同步CD-Sync算法.利用具有聚类特性的分簇模型选择合理的簇首节点,并与水面信标节点进行簇内同步,且在同步过程中,...