异类传感器实时信息融合的STMHM算法

异类传感器实时信息融合由于两类设备的数据率不同和数据误差的限制,一直未得到有效解决,提出一种空时二维多假设模型(STMHM)算法来解决该问题。设计的融合数据模型,将异类传感器的测量数据映射在二维直角坐标系下;按照新的融合数据模型分别构建两类传感器的目标量测空间和融合空间;设计量测空间时间初始化方法和目标实体空间的滤波算法;通过仿真验证表明:该算法能够实现异类传感器的信息融合,初次融合成功的确认时间在3～5个主动传感器扫描周期。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

pH传感器温度补偿模型研究

水质pH值在线监测对提高水产品健康养殖至关重要,本文将无线传感器网络与pH值传感器相集成,设计了pH值监测的无线传感器网络系统。为克服pH值测量过程中温度对测量结果的影响,提出了一种pH传感器温度补偿模型,该模型通过pH传感器和PT100铂电阻温度传感器分别测量溶液的pH值和温度,利用最小二乘法对pH值和电压进行线性分析,建立pH传感器的温度补偿模型。实验结果表明,该补偿模型测量精度高,能够实现较精确的pH值在线监测。     

锡膏激光扫描三维测量系统光强自适应调节技术

根据锡膏激光扫描三维测量系统在测量PCB电路板时底板和锡膏对激光光强的散射效果不同,设计并研制了一套光强自适应调节光源。该光源以程控电源为基础,分析光条中心提取效果与激光光强的关系,应用小波分解与频带能量比相结合的光强自适应调节算法实现测量系统光强自适应调节功能。进行了相关实验,实验结果表明该光源能够很好地实现锡膏激光扫描三维测量系统的激光光强自适应调节,并能选出最适合测量的激光光强,具有很好的适用性。     

曲线曲面小波变换的边界连续性保持

现有的小波分解边界连续性保持方法由于将去除的节点全部插回,摒弃了数据压缩特性.为此在曲线小波分解边界处理方面提出2种基于数据压缩的连续性保持方法:一是插入与Cr连续相关的节点,然后调整相应的控制顶点与高分辨曲线的控制顶点保持一致;二是不插入节点,直接调整与Cr连续相关的控制顶点.在曲面方面,提出了曲面分裂法和T曲面法:通过插入重节点把曲面分裂成边界部分和中心部分并对边界部分插入节点,再调整相应的控制顶点与高分辨曲面的重合;构造了T网格,使其边界部分与高分辨曲面一致,中心部分与低分辨曲面一致.最后把T曲面方法推广到周期曲面小波变换边界处理上.实验结果表明,文中方法既保证了小波分解后模型的边界连续,又保留了数据压缩特性.     

一种基于偏最小二乘法的室外光照估计算法

针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型;在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.     

一种NTC热敏电阻校正方程的试验研究

为了校正NTC热敏电阻的校正方程,提高测温精度。通过对传统的指数方程进行线性变换,得到一种新的NTC热敏电阻温度计R-T特性关系,对此关系进行多阶最小二乘拟合,利用误差评判原理,确定最适合的NTC热敏电阻的校正方程。并且实际验证了此校正方程的测温精度可以满足更高精度要求的需要。     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

基于小二乘-卡尔曼滤波的wMPS系统跟踪定位算法研究

wMPS(workspace Measuring Position System)是一种新型的基于平面交会原理的网络式测量系统,在静态测量研究的基础上,研究了动态跟踪测量的问题。为了减小运动引入的测量误差,利用运动方程提高测量精度,采用了最小二乘法对接收器的位置进行静态估算,将其结果作为伪观测值,然后利用卡尔曼滤波做进一步处理,该方法避免了观测方程中的非线性误差,实现了接收器在运动过程中的高精度跟踪定位。通过试验对最小二乘法和最小二乘-卡尔曼滤波法进行了比较,结果表明最小二乘-卡尔曼滤波法的估值精度远高于最小二乘法。     

基于最小二乘支持向量机的声波测距系统消噪处理

针对声波测距系统噪声复杂,淹没在噪声中的回波难以检测的问题,以机器统计学习理论为基础,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立系统模型,实现了声波测距系统异常值的预测和噪声的消除,并与传统的时间序列分析方法建立的自回归滑动平均求和模型(ARIMA)的消噪效果进行了仿真对比。仿真结果表明,利用最小二乘支持向量机建立的模型预测精度高,能有效地抑制声波测距系统中的噪声。