机动目标的跟踪与反跟踪

以WGS－84标准的地心坐标系作为统一坐标系,通过建立机动目标的跟踪模型,实时预测机动目标的轨迹,并提出了机动目标的跟踪与反跟踪策略。首先考虑了单目标跟踪问题,提出了基于改进的MeanShift算法的目标跟踪模型,使用此模型提取聚类点,并对这些聚类点进行B样条曲线拟合,得到光滑的航迹。其次考虑了两目标跟踪问题,建立了基于最近邻及改进MeanShift算法的目标跟踪模型,利用最小二乘法对航迹数据进行二次曲线拟合,分析机动目标加速度变化规律,并通过判断拟合曲线上的点与球面位置关系,提出了两种着落点预测方法。最后分析了机动目标如何反雷达跟踪的问题,提出了反跟踪策略。     

基于曲线拟合和SVM的眼动信号分类算法研究

为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了“扫视保持”环节.该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类.实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3％,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4％、5.9％、1.0％.实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性.     

PR状态方程二元相互作用参数的拟合及对柴油中氢气溶解度的预测

通过Aspen Hysys模拟计算了温度(323~623)K和压力(4~10)MPa条件下,氢气在0~#柴油、直馏柴油、催化柴油和焦化柴油中的溶解度。计算结果对比实验数据,得到氢气在4种柴油中溶解度的平均误差分别为17.49%、11.48%、20.09%和14.00%。因二元相互作用参数与柴油性质以及温度之间存在着一定的关联,为了得到更加准确的溶解度数据,提出了计算PR状态方程中二元相互作用参数的关联式,并用Matlab进行关联式参数的拟合和氢气溶解度的计算,得到溶解度数据的平均误差分别为8.12%、7.51%、5.73%和6.10%,有效地提高了数据的准确性。因此,提出的二元相互作用参数的计算关联式可以为更加准确地预测氢气在柴油中的溶解度提供有效的方法。     

利用曲线拟合对触觉数据的压缩

为减轻离线触觉数据压缩带来的失真变形,提出利用曲线拟合的压缩方法.在假定触觉数据所对应原触觉信号能用分段二次参数曲线表示的前提下,通过反向采样过程来构造触觉数据拟合曲线,该曲线由分段二次曲线组成,在连接处达到切线连续,且每段二次曲线对原触觉信号具有二次多项式逼近精度.为避免保存拟合曲线的所有系数以进一步提高数据减少率,对拟合曲线系数进行了迭代求解,从而只需编码保存部分系数即可解码.实验结果表明,该方法在保持高数据减少率的前提下减轻了压缩失真变形.     

基于隧道磁阻传感器的三维电子罗盘设计

针对现有电子罗盘在地磁场检测时易受到外界磁场干扰而导致测量精度不高的问题,设计了基于隧道磁阻传感器( TMR)的三维电子罗盘并完成样机制作。研究了实际环境中电子罗盘的误差特性,经椭球拟合校正后,采用基于椭圆假设的椭圆拟合方法对误差进行补偿,补偿后其方位角精度可达0.85°,有效降低94.81%的方位角误差。实验结果验证了TMR传感器在电子罗盘应用的可行性。     

山西省近50年风速变化及突变特征分析

利用线性拟合、M-K方法对山西省22个气象观测站1960—2010年的逐日风速资料进行了倾向、突变、逐年代变化等特征分析。研究表明,近50年来山西省平均风速存在明显的下降趋势,平均风速由20世纪60年代的2.16 m/s下降到21世纪初的1.86 m/s;不同时间段呈现不同的变化特征,1979—1989年风速出现显著下降,年均递减率达到0.046 m/s,变率远超出其他时段;对近50年山西省平均风速进行M-K检验后发现,在1982年出现明显的突变点。山西省四季平均风速均呈下降趋势,四季风速下降速率最快的为春季,冬季次之,夏季风速下降速率最慢。同样,四季风速均发生突变,突变时间点分布在1980—1985年间。除8月外,山西省各个月份风速也呈下降趋势,且均出现突变现象。     

基于Matlab的高斯曲线拟合求解

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据处理等领域应用广泛,而高斯函数在自然科学、社会科学、数学以及工程学等多领域应用极广,因此实现高斯函数的快速、准确拟合具有重要意义.论文介绍了曲线拟合的基本概念和高斯曲线拟合的基本原理,并在Matlab R2012a环境下进行仿真,通过仿真结果可以发现,用Matlab可以快速、准确地进行高斯曲线拟合.     

基于遗传优化的BP神经网络法在甲烷检测中的应用

针对传统的最小二乘法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在误差大、计算复杂,传统的BP神经网络法拟合红外传感器的输出特性曲线时存在网络收敛速度慢、易陷入局部极小的问题,通过分析改进的最小二乘法和改进的基于遗传优化的BP神经网络法的拟合效果,指出改进的BP神经网络法拟合度较高,并给出了改进的BP神经网络法在甲烷体积分数检测中的实验结果。结果表明,该方法能够拟合出理想的曲线,有效提高了红外传感器的检测精度及响应速度。     

一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。     

基于示波法和高斯拟合的血压测量方法

流行病学调查及大规模前瞻性研究表明,高血压是心血管疾病的独立风险因素,采用电子血压计进行自助式日常血压监护,是预防严重心血管事件的重要途径。提出了一种设计电子血压计的新方法:首先确定振荡波中各个单波的峰值点;然后确定拟合振荡波包络线的最佳拟合曲线;进而查找包络线的最大值,选定积分区间,提出的积分公式和最大值的位置,确定舒张压和收缩压的位置,最后确定舒张压和收缩压。比较该方法与听诊法测得的血压,结果证明使用所介绍的方法测得的血压精度符合AAM I标准、BHS(B)级标准。说明该方法是适用的,使用该方法所设计的电子血压计可以用于血压的日常监护。