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1 引言为了克服数字通信尤其是无线通信中所产生的码间干扰,一般需使用均衡器。最简单的均衡器是用FIR滤波器实现并采用最小均方误差(LMS)算法的线性横向均衡器(LTE),其优点是结构简单,易于实现,缺点是收敛速度较慢。为了提高收敛速度,可以对信号作正交变换,然后在变换域中通过自正交等方法降低相关阵的条件数来提高收敛速度,比如文[2]提出的就是一种基于小波变换的自适应均衡算法。研究表明,经小波变换后信号的自相关阵近似呈稀疏带状分布,小波变换的这一优点使得它在自适应信号处理中 相似文献
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目的 多目标跟踪是计算机视觉一个重要的研究方向,为了解决多目标跟踪中错跟和漏跟导致跟踪精度低的问题,提出一种融合目标相似性和作用力的多目标跟踪算法。方法 首先将多目标跟踪问题转化为一个最大后验概率问题,其次将最大后验概率问题映射到网络流中,利用最小代价流寻找最优路径,这样获得的最优路径就是目标轨迹。为了计算网络流中目标节点之间的代价,从以下两方面考虑:1)将目标的外观、运动和位置信息三者结合,计算目标间的相似度;2)考虑目标与目标的相互影响,参考社会力模型中个体之间的吸引力来计算目标节点之间的作用力。结果 在 MOT15、MOT16 和 MOT17 共 3 个公开数据集进行实验评估并与 12 种方法进行比较,实验结果表明,本文算法在 MOTA(multiple object tracking accuracy)、MT(mostly tracked tracklets)、ML(mostly lost tracklets)、FP(false positives)、FN(false negatives)等指标上明显优于 OACDASM(online association by continuous-discreteappearance similarity measurement)、STURE (spatial-temporal mutual representation learning)、IQHMOT (identityquantity harmonic multi-object tracking)和 GCNNMatch(graph convolutional neural network match)等典 型算 法 。 在MOT15 数据集中选取 ETH-Bahnhof、TUD-Stadtmitte 与 PETS09-S2L1 3 个视频序列进行消融实验,验证增加目标作用力之后的数据关联结果,消融实验结果表明,增加目标作用力之后可以改善目标跟踪的精度和其他指标,尤其在遮挡不明显的视频序列中。结论 本文在目标多特征的基础之上增加目标节点间作用力,加强了目标间的数据关联,减少错跟的目标数量,有效地提高了目标跟踪的精度。 相似文献
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由空间频域上的非均匀采样数据重建图象的方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
本文深入研究了由空间频域上的非均匀采样数据重建图象的“双线性插值加二维快速傅里叶反变换”方法。它的基本思想是首先确定一个均匀的栅网,然后应用双线性插值交给定的非均匀采样的数据插到这一栅的各个结点上,再对结点上的数据应用二维快速傅里叶反变换,本文提出了确定的原则,讨论了双线性插值,并分析了关于二维快速傅里叶反变换的一些重要问题,将这种方法应用于合成孔径雷达(SAR)成象的处理中,得到了满意的结果。 相似文献
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