基于GM(1,1)模型的粗大误差判别方法及其应用

介绍一种基于灰色模型GM(1,1)的粗大误差判别方法。该方法能有效判断小容量或未知概率分布的样本数据和动态测量中的粗大误差。以核磁共振稳态吸收实验中磁场强度与励磁电流的线性拟合为例,运用Origin软件对该方法进行验证,说明该方法在物理实验异常值剔除中的可行性和实用性。     

用Origin软件实现粗大误差的信息熵判别

在数据少或分布规律不明时,基于信息熵理论判别粗大误差的非统计方法能有效判断实验数据中的粗大误差。运用Origin软件进行核磁共振稳态吸收实验中磁场强度与励磁电流的线性拟合实例进行验证,说明信息熵判别方法在物理实验异常值剔除中的可行性和实用性。     

四种判别粗大误差准则的比较与讨论

目前用于判别含有粗大误差的异常值的准则有多种,本文将对格拉布斯准则、莱依达准则、肖维勒准则和t检验准则四种粗大误差剔除准则在实验测量次数落在3~100的情况下的选择讨论,给出测量次数落在区间3~100判断准则的选择意见。     

粗大误差四种判别准则的比较和应用

目前数据处理中异常值的剔除方法有多种,并没有统一的规范标准,分析了判别粗大误差的四种方法的特点,通过综合归纳给出了应用这些判别准则的建议。     

基于琼斯矩阵建模的管道泄漏检测及预警系统的定位误差分析

为了解决分布式光纤油气管道泄漏检测及预警系统中常出现粗大定位误差的问题,需要提高定位精度,在分析系统的检测定位原理的基础上,基于单模光纤的双折射特性等效琼斯矩阵,建立了油气管道光纤预警系统的光学偏振模型,并对模型进行了仿真.指出信号关联的二义性即两传感器获得同一振动源的波形不相关的现象,是造成粗大定位误差的原因.根据该理论模型,提出了利用外加偏振控制器改变激光偏振方向的解决方法,定位实验证明该方法较好地解决了上述问题,提高了现场实验的定位精度.该模型的建立,为预警系统光路的改进和调节提供了理论指导.     

面向快速原型的工业CT图像内外轮廓自适应判别方法

为了实现工业CT切片图像内外轮廓的准确、快速判别,提出了工业CT切片图像内外轮廓的自适应判别方法。该方法能根据轮廓的凸凹性特征自动选取相应的内外轮廓判别方法:首先对单像素宽封闭轮廓的凸凹性进行判断,然后对存在凹点的切片轮廓采用射线法进行内外轮廓判别,不存在凹点的切片轮廓则采用坐标极值法进行判别。实验结果表明,该方法提高了自动判别程度,扩大了轮廓判别的适用范围,提高了判别质量和效率。在面向快速原型制造的具有复杂内部结构的大批量内外轮廓判别时,该方法具有优势。     

利用统计处理方法提高动态光谱的检测精度

近红外光谱法成分检测因其检测方法的优越性,已成为生物医学领域的研究热点。目前国内外相关研究虽然广泛,可是还没有进入实际临床应用的报道。关键是现有检测方法中存在着个体差异,测量条件的影响,使光谱检测精度达不到要求,因此提高检测精度是血液成分无创检测得以实现的关键。文章在最近提出的一种新的近红外血液成分检测方法-动态光谱法的基础上,利用传统的统计处理方法,通过剔除含有粗大误差的奇异点和多次测量统计平均来提高动态光谱检测精度。实验结果表明含粗大误差的奇异点剔除和多次测量统计平均能够提高动态光谱的检测精度。     

大口径光学元件表面灰尘与麻点自动判别

在大口径光学元件表面疵病初检时,灰尘和麻点由于形态类似,不易区分。针对该问题,提出了一种基于模式识别理论的灰尘麻点判别方法。该判别方法以既有的疵病检测系统为基础,根据灰尘麻点的暗场成像特点,选取了合适的特征并根据因子分析理论对特征进行变换,最后基于贝叶斯判别原理对灰尘麻点进行分类。采用自制定标板建立了灰尘麻点训练样本库,并进行多组实验,选取了合适的判别函数,最后进行了对未知样品表面灰尘麻点的区分。实验结果表明,该判别方法的正确率可以达到95%以上。目前此判别方法已经用于惯性约束聚变系统中大口径光学元件表面灰尘与麻点自动区分。     

一种识别关联维数无标度区间的新方法

在计算关联维数过程中, 为了减少人为因素识别无标度区间带来的误差, 提出一种基于模拟退火遗传模糊C均值聚类识别无标度区间的新方法. 该方法根据无标度区间对应曲线的二阶导数在零附近波动的变化特征, 利用分类算法进行识别. 首先对双对数关联积分的离散数据进行二阶差分; 然后利用模拟退火遗传模糊C均值聚类方法对该数据进行分类, 选出在零附近波动的数据; 再剔除粗大误差保留有效数据; 最后进行统计分析识别出线性度最好的作为无标度区间. 应用新方法对两个著名的混沌系统Lorenz 和Henon 进行了仿真, 计算结果与理论值非常符合. 实验表明, 所提出的新方法与主观识别、K-means和2-means方法比较, 可以有效自动识别无标度区间, 减少误差, 计算结果更加精确.     

基于灰色模型和改进Chan的海洋移动传感器定位

为了实现海洋水下传感器网络中的移动节点定位,并改善传统节点定位方法在应用于无人值守和复杂环境的海洋生态监控中具有的定位误差大的问题,提出了一种基于灰色模型预测和改进Chan算法的海洋移动传感器节点定位方法;首先,采用灰色模型对节点在下一时刻的采集数据进行预测,然后将预测值与实际采集值进行比较从而判断出移动节点的状态是否正常;在此基础上,采用改进的Chan算法对处于正常状态的移动节点进行定位,从而提高水下移动传感器节点的定位精度;在Matlab中进行仿真实验,实验结果表明:文中方法能在节点运动速度增加、通信半径变大和锚节点密度增加的情况下,均具有比其它方法更低的节点定位误差,具有一定的优越性。      

近红外反射技术开放式检测棉籽中水分和油含量的研究

研究了近红外漫反射分析技术在棉籽,尤其是毛棉籽的水分和油含量检测中的应用。建立了毛棉籽水分和油含量的近红外分析模型,并随机抽样验证了检测模型的检验精度。水分的相关系数为0.965,含油的相关系数0.953,定标标准偏差分别为0.226和0.391。检测结果达到了代替传统检测方法的要求。另外利用部分样品建立了仁含油和仁出率的近红外检验模型,证明近红外方法也可以应用于其检测。     

Visual tracking based on fragment-based correntropy induced metric

This paper proposes a fast and effective template-based visual tracking method based on a novel distance metric. First, a fragment-based correntropy induced metric (FCIM) is proposed, which exploit the strengths from both the correntropy method and the fragment scheme to handle observation noise (especially, gross errors caused by occlusion). Second, the proposed FCIM method is integrated into the Bayesian inference framework for solving the tracking problem. In addition, a simple on-line template update scheme is introduced to capture the appearance change of the object during the tracking processing. Experimental results and discussions demonstrate that the proposed method is better than other popular algorithms.     

一种改进的弹丸落点声学定位方法

研究了基于传感器阵列的声源定位技术,并在此基础上提出了一种改进的最小二乘声源定位方法。首先,根据风速、风向、温度对声速的影响,建立了观测值修正模型,再根据误差传播特性合理分配权阵,然后用最小二乘法进行定位解算;考虑观测值中可能含有粗差,将IGG3抗差模型加入到数据处理中,以提高系统的抗干扰能力;另外,通过观察残差向量,判断可能出现时序错误的观测值,再对时序不断调整,解决多声源时序混乱的问题。最后,通过对试验数据解算分析,证明本文方法的有效性和可行性。试验结果表明:改进的最小二乘声源定位方法可使定位误差达到4 m以下。本文所提方法不仅能有效降低粗差的影响,而且可准确处理多声源定位中观测值时序关系混乱的问题,可靠性较高。本文的研究内容紧密联系实际,可为声源定位设备的设计和应用提供参考依据。      

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

Robust Properties of the Median of Absolute Differences and Family of Inter-α-Quantile Ranges

Russian Physics Journal - When studying the properties of various physical objects, experimental data often contain gross errors (outliers) which can lead to significant distortions of the results...     

Robust and accurate fundamental frequency estimation based on dominant harmonic components

This paper presents a new method for robust and accurate fundamental frequency (F0) estimation in the presence of background noise and spectral distortion. Degree of dominance and dominance spectrum are defined based on instantaneous frequencies. The degree of dominance allows one to evaluate the magnitude of individual harmonic components of the speech signals relative to background noise while reducing the influence of spectral distortion. The fundamental frequency is more accurately estimated from reliable harmonic components which are easy to select given the dominance spectra. Experiments are performed using white and babble background noise with and without spectral distortion as produced by a SRAEN filter. The results show that the present method is better than previously reported methods in terms of both gross and fine F0 errors.     

Modified finite-volume method based on a cell vertex scheme for the solution of radiative transfer problems in complex 3D geometries

A modified finite-volume method based on a cell vertex scheme was applied to solve radiative transfer problems within a participating medium of complex three-dimensional shaped domain. The computational spatial domain of interest was divided into four-node tetrahedron elements with unstructured meshes while the adopted formulation was combined with a closure relation based on an exponential scheme. The studied medium was assumed to be grey, non-scattering and was bounded by black surfaces. Our results were then compared with those found in other articles on the subject. The approach shows a very good level of performance for wall heat transfer evaluation. Accurate results were obtained on coarse computational meshes and solution errors were found to decrease with grid refinement.     

基于GA参数整定的时变时滞系统灰色预测控制

针对一类数学模型未知且存在时变时滞的复杂系统,提出一种基于遗传算法参数整定的灰色预测控制方法。该方法采用BP神经网络对系统的时变时滞进行辨识,利用灰色预测算法对系统的输出进行预测,进而使用基于遗传算法整定PID控制器对系统进行输出反馈控制。该方法将灰色预测算法与遗传算法相结合,有效提高了控制器的自适应性。通过仿真实例,结果表明该方法能够对具有大时滞、大惯性、模型不确定等特点的复杂系统进行有效地控制。该方法是可行的、有效的。     

稳健估计下的声源定位最小二乘算法

采用声波技术测量落点坐标时,由于多种原因不可避免会产生粗差,严重影响定位结果。针对上述问题,提出了一种粗差探测方法和稳健估计下的声源定位最小二乘算法。该算法按照逐次迭代平差的方法,不断地改变观测值的权,使粗差观测值的权趋于零,从而降低粗差的影响。通过算例对文章算法进行了验证,结果表明:新算法的解算精度明显优于传统最小二乘算法。     

基于正弦灰度变换的X光图像增强

介绍了灰度变换法的几种形式 ,提出了一种正弦非线性变换法 ,对三幅数字X光医学图像进行了处理 ,获得了令人满意的对比度增强效果 ,证明该方法有效而实用