基于无线传感器网络的DV-Hop定位算法的改进

在无线传感器网络的定位算法中,距离向量-跳段(DV-Hop)是典型的无需测距算法之一,但其定位精度不高。为提高算法的定位精度,通过对DV-Hop算法的理论分析,找出该算法产生误差的主要原因。针对该算法存在的缺陷,新算法巧妙利用无线信号在同种介质中传播速度的不变性,用计数器来测量锚节点间的传送时间以及锚节点与未知节点间的传送时间,并利用该时间比例来修正未知节点的估计距离。通过仿真实验表明:新算法减少了定位误差,提高了定位精度。     

基于MEMS声传感器阵列的车辆鸣笛声抓拍系统设计与实现

基于MEMS(Micro Electrical Mechanical System)声传感器阵列及光学相机,设计并实现了车辆鸣笛声抓拍系统。结合车辆鸣笛声的时域与频域特点实现鸣笛声的识别,结合最小化最大旁瓣级原则给出生成声传感器阵列的具体方式,结合波,束形成技术及互谱矩阵实现区域内声源波达方向估计,以可编程逻辑门阵列(Field Programable Gate Array,FPGA)作为算法实现平台,完成数据采集与数据处理模块设计,结合工业计算机及光学相机,实现车辆鸣笛声抓拍。通过测试,验证了所设计的系统对鸣笛声抓拍的有效性。     

基于RAW格式的图像双光源白平衡

白平衡是照片处理过程中决定性的一步,它根据不同的光源消除色偏,确保原始的图像能够再现。现有白平衡算法中最为经典有效的有灰色世界法和RGB最大值法,它们都是在单光源的前提下进行白平衡处理的,可是很多情况下照片是在双光源或者混合光源的情况下拍摄的。因此,本文在研究单光源白平衡算法的基础上,直接对RAW格式的图片进行白平衡处理,提出了基于RAW格式的图像双光源白平衡算法。实验表明我们的算法能获得满意的处理效果。     

一种新的基于统计的词典扩展方法

在建立统计语言模型时,往往会遇到词典的词汇量不够的问题。对于医学等专业领域的语料,这一问题尤为严重。针对这一问题,本文提出了一种新的基于统计的识别新词方法——右边缘扩展法。该方法对分词后的语料中产生的连续单字词进行关联范数估计,利用右边缘扩展的方法判断词的边界。在实验中,我们将右边缘扩展法与基于Witten-Bell back off方法的两两合并法相结合,循环地调整词典,优化语言模型。实验结果表明,该算法具有很高的识别正确率与检出率,可以有效地识别出语料中出现的新词汇,尤其是专业术语。     

基于残差灰色估计交通事故数量挖掘算法仿真

在交通事故优化预测的研究中,交通事故量是根据历史数据进行挖掘推断的,不同历史阶段的数据对挖掘模型的影响程度存在差异,一旦历史数据时间间隔过长,将造成基础决策数据跨度较大,形成数据冗余干扰.传统的挖掘算法模型一旦受到这种大跨度的时间数据属性的干扰,将造成挖掘数据时间属性存在较大偏差,数据冲突加剧,导致计算的失准.提出了一种残差灰色估计算法用于交通事故发生数量的挖掘.将历史数据进行有序处理,建立残差灰色估计数学模型.通过估计状态转移方法,对预测误差进行补偿.克服了传统算法的弊端.实验证明,上述算法能够避免由于历史数据时间过长造成的预测时间偏差的缺陷,保证了预测的准确率.     

低速飞行模拟转台变结构控制设计

针对飞行模拟转台在低速运行时的控制问题进行研究。由于摩擦力矩对飞行模拟转台在低速运行的影响较大,为了使转台在低速运行时具有精确的跟踪能力,采用变结构控制方法设计了控制器,并利用干扰观测器对摩擦力矩进行估计,从而在不增加系统硬件设备及改变转台结构的情况下对摩擦力矩进行补偿。仿真表明,该方法可以使飞行模拟转台在低速情况下具有良好的跟踪能力,干扰观测器可以准确地对摩擦力矩进行估计,并有效地补偿了摩擦力矩的影响,验证了该方法的有效性。     

石英热释光年代测定中测量条件优化研究

本文基于石英热释光特性分析,通过实验方法分析石英在不同辐照剂量下375 ℃热释光峰的最佳预热温度和校正石英热释光灵敏度变化的最佳试验剂量,并依据实验结果对常规流程加以改进。最终,验证基于最优测量参数的改进流程对等效剂量测量准确度的提升。实验结果表明,若等效剂量较小,325 ℃热释光峰的信号较弱,选取较低的预热温度即可压制其对375 ℃热释光峰的影响。若等效剂量较大,则石英测片应先通过预热温度测试,根据再生剂量和试验剂量的最优预热温度进行等效剂量测量。石英测片再生剂量的取值处于0～1 000 Gy范围内时,200 Gy的试验剂量能对石英测片的热灵敏度变化起到校正作用,且10次重复测量结果的相对偏差小于5%。通过上述最优预热温度和试验剂量设置,分别降低325 ℃热释光峰残余信号干扰和校正石英热灵敏度变化。改进流程下400 Gy和700 Gy等效剂量测量值的相对偏差由常规流程的14.74%～47.15%和33.47%～197.71%均降低到±4%以内。本文为石英的375 ℃热释光峰年代测定准确度和年代测定范围的提升提供了重要参考依据。     

基于MAP算法和高阶倒谱归整的电话语音识别方法

介绍一种融合最大后验概率算法和改进的高阶倒谱归整的抗噪声语音识别方法。将最大后验概率算法用于特征空间来估计电话通道特性(通道差的估计),用分段高阶倒谱归整进行后续补偿,可以同时减少电话语音中卷积噪声和加性噪声的影响。实验结果验证了该方法的有效性,与传统的倒谱均值减相比,训练库中识别率从46.3%提高到87.5%。     

二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计

针对二次调频-伪码调相复合信号的伪码盲估计难题,提出一种基于三次相位函数和频谱搬移的伪码盲估计算法。首先利用平方法消去伪码和信息码的相位突变,针对平方法带来的噪声恶化问题,采用对三次相位函数累加平均的方法估计二、三阶系数,利用估计的高精度系数重构指数项,对原复合信号进行降阶,再对降阶后的信号取实部可得正弦载波与伪码调相的复合信号,最后采用频谱搬移的方法可恢复出原伪码序列。仿真结果表明,该算法具有可行性,当信噪比大于等于1 dB时,伪码估计的正确率大于0.9,表现出较好的性能。     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.