光纤陀螺信号的数字处理方法

光纤陀螺（FOG）有着广泛地应用,如何有效地提高精度具有重要意义。根据FOG信号漂移的数学模型,分别采用了经典傅立叶分析的FIR低通滤波器和小波变换的阈值去噪对某型FOG的输出信号进行了消噪处理。实验证明了小波阈值在消除陀螺漂移和基座动态干扰应用中的优越性。     

基于卡尔曼滤波算法的微型SINS误差剔除的研究

针对卡尔曼滤波器在基于MEMS传感器构成的捷联惯导系统（SINS）误差补偿中的应用,系统分析了微惯性器件组成的载体在运动中所受到的干扰,通过对这些干扰的分析得出其误差模型,采用噪声协方差分析方法,利用卡尔曼滤波对其误差进行补偿。此外,在卡尔曼结构基础上,引入了姿态阵修正,进一步减小了捷联系统外部误差与姿态角误差对载体位置精度的影响。仿真和载体试验结果表明：系统具有较高的精度和较好的可靠性。     

一种基于流媒体的实时调度控制算法QFEC

Internet视频业务的普及和用户越来越高的服务需求推动了实时流媒体业务的迅速发展,流媒体业务的服务质量(QoS)成为业界研究的热点.由于网络的复杂性,流媒体的实时调度控制算法是解决流媒体QoS的关键.结合FEC编码技术和Kalman数字滤波技术,提出一种基于QoS的改进FEC调度传输控制算法——QFEC.该算法根据接收方的状态合理调度流媒体业务,并结合Kalman滤波器原理完成传输速率控制.通过算法状态分析,以及实验数据和性能分析表明,该调度算法能够维持视频数据良好的连续传输,降低视频流的丢包率,显著改善流媒体业务的QoS.     

Wigner-Ville变换在抗箔条干扰方法中的研究

在雷达跟踪空中目标时,受箔条干扰信号的影响,会造成雷达探测的数据不完整、不精确、不可靠.针对这一情况,本文应用Wigner-Ville变换理论,给出了一种对雷达回波信号进行滤波的算法.通过仿真实验证明,应用Wigner-Ville变换能较好地抑制箔条干扰信号,可进一步提高雷达系统的跟踪精度和可靠性.     

基于单片机的在线颗粒分析仪智能控制系统设计

针对国内粉末生产过程中粒度分布检验的滞后性,提出了在线颗粒分析仪智能控制系统设计。通过控制采样速度和喂料速度实现样品的在线分析,并实现分析数据的实时采集和传输,实现在线监控。实验结果表明,该系统测试范围达到4-300μm,可持续工作8小时,延时小于1分钟,测试准确度,重复性均达到在线控制的需要。     

RBF神经网络的混合微粒群学习算法

在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度.     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

自适应分层粒子群稠密视差图估计

分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。     

数字视频滤波方法研究

一般情况下所拍摄的视频图像往往由于多种原因存在着含有噪声的缺陷,使得图像质量下降,对人们正常使用数字视频造成了影响,对数字视频图像进行滤波处理是非常重要的.通过介绍中值滤波和自适应时域递归滤波的原理,针对两种滤波的局限性,将小波域内自适应中值滤波和自适应时域递归滤波方法相结合对数字视频图像进行滤波处理.经实验证明方法有效地克服了中值滤波和小波滤波的不足,能较好地实时处理数字视频图像,具有一定的工程应用价值.     

基于高斯滤波C-V模型分割算法的改进

在现实世界经常有一些灰度不均匀的图像给图像分割造成了很大的困难.为了解决由于图像灰度不均匀造成的图像轮廓提取的困难,结合邻域算法和高斯滤波的性质的基础上,提出了基于图像局部区域灰度信息的算法,使曲线的演化过程基于图像的局部信息.同时采用了水平集演化规则化模型,避免了水平集函数的不断初始化.实验结果表明,新算法无论对合成图像还是真实图像,都能提取出准确的物体轮廓.