基于GPS/北斗共视技术的铷钟驯服方法

在分析了现有铷钟驯服方法的基础上,提出了一种基于GPS/北斗共视技术的铷钟驯服方法,将铷钟的输出频率驯服到时间频率的最高国家基准UTC(NIM)上。试验结果表明,本文提出的方法可以有效实现对铷钟的驯服,经驯服的铷钟频率信号指标良好,能够提供铯钟量级的高精度频率标准。     

原子钟噪声变化时改进的Kalman滤波时间尺度算法

Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在时间保持工作中具有重要的实用价值.本文引入自适应因子改进Kalman滤波时间尺度算法,对Kalman滤波时间尺度算法中状态预测协方差矩阵引入自适应因子,利用统计量实时计算自适应因子的量值,控制状态预测协方差矩阵的增长,降低原子钟状态估计的扰动,从而提高时间尺度的准确度和稳定度.模拟数据和实测数据表明,原子钟噪声强度变化时或噪声强度估计存在误差时改进的Kalman滤波时间尺度算法有效地提高了时间尺度的准确度和长期稳定度.     

改进的中值滤波算法在图像去噪中的应用

 针对标准中值滤波方法存在的不足,结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法,即加权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法,MATLAB实验证实两种方法均能更好地保存原始图像的细节和边缘。比较两种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的脉冲噪声去噪效果明显,对于高密度脉冲噪声去噪效果不理想,但能大大提高中值滤波的运行速度,对数字图像实时处理意义很大;加权自适应中值滤波算法能够有效地消除被污染图像中的高密度脉冲噪声,较标准中值滤波具有更优良的滤波性能,较加权快速中值滤波算法在去噪方面有更好的鲁棒性。     

基于K-S算法的水质硝酸盐含量光谱检测方法研究

应用紫外光谱对水体中的总氮进行测定,常规的测定方法在分析精度上依赖于所建立的光谱数学模型.测量过程中所依据的紫外光谱数据波段较多,模型的建立所依据的测试样本也比较多,因而很容易引入干扰光谱信息.对水质样本的原始光谱进行一阶微分处理后,采用Kennard-Stone算法对41个样本进行优选,选出30个作为训练集,剩余11...     

光栅投影测量系统中的相位误差校正算法

依据光栅图像的相位单调增长特性,提出了一种基于最小二乘法的单调光顺算法进行光栅相位误差校正。详细分析了光栅图像的相位单调特性和相位误差,以光栅图像相位的单调性为约束条件,改进了传统的最小二乘拟合方法,对绝对相位图进行相位误差校正。实验结果表明,该方法降低了投影仪伽马非线性造成的相位误差,误差减少60%以上,校正后的绝对相位具有光滑性良好的优点。     

自适应分层采样辅助粒子滤波在视频跟踪中的应用研究

以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求.     

一种改进的高效稳定内嵌边界算法

在气固多相流数值计算中,内嵌边界方法用于处理固体颗粒和流体之间的相互作用问题。本文将程玉民等改进的移动最小二乘法应用于内嵌边界方法中,克服了移动最小二乘逼近法需要求解逆矩阵的弊端,提高了计算效率和精度。通过直接数值模拟具有精确解的Taylor-Green涡、均匀来流绕过固定圆柱和NACA-0012机翼,验证了本算法可以取得很好的模拟结果。     

ALE中的重映算法

介绍了二维非结构网格上的守恒重映算法，重点是基于SFB／DC思想的通量重映算法。用统一的公式表示不同的单元量重映算法，包括原始的贡献网格法、Barth—Jespersen方法、最小二乘法，不同算法间的区别体现为梯度求法的差异。对于交错网格上速度的重映，介绍了SALE和HIS算法。此外，为保证重映算法的有界性，引入了修补方法。     

基于ARM的视觉导航AGV图像处理方法研究

为了实现更加简单高效的标识线图像的检测与处理,提出了一种优化的基于ARM的视觉导航AGV标识线图像处理方法。首先对采集到的图像进行灰度化处理并使用Otsu算法对图像进行阈值分割;然后采用优化的中值滤波算法进行图像滤波并使用高效的边缘提取策略获取路径边缘特征;最后采用角度判断的方法剔除错误点并使用最小二乘法拟合成路径的中心线。实验结果表明,该方法有较高的准确率和较好的实时性,可以满足工业生产中的实际需求,适用于基于嵌入式系统开发的视觉导航AGV。     

赝标介子η，η‘和非（qq^—）介子的混合研究

利用包含η,η‘的一些辐射跃迁和它们的双光子衰变过程和某些J／ψ→P V（赝标介子和矢量介子）电磁过程的最新实验数据,对赝标介子η,η‘和非（q,q^-)同位旋标量味单态（如τ/η（1440）)的混合问题进行了研究。用最小二乘法拟合两种方案的混合参数,发现若仅考虑η和η‘的混合,则拟合结果不够好。若考虑η,η‘和此非（qq^-)介子（以后用τ表示）的混合,则拟合结果比较好。其结果表明η‘必混有少量非（qq^-)成份,而τ中也混有一定的（qq^-)成份。     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法通过对小窗口内非噪声点的检测来决定是增大滤波窗口还是选择输出。新算法尽可能地减小了滤波窗口,使得图像细节得到更好的保持。数值试验结果表明,新算法能够在有效抑制噪声的同时更好地保持图像细节信息,尤其在高概率密度噪声条件（〉70%）下也能取得较好的结果,比传统自...     

光点定位中的曲面拟合迭代算法

在光电检测系统中,需要对光点信号的位置实现亚像素定位。光纤从一端照明,由光纤另一端出射光点,由面阵CCD摄像机获取光点的灰度分布。基于最小二乘法,采用高斯曲面拟合算法拟合其分布,用高斯拟合函数的极值点作为光点的定位点。实验结果表明,采用多次迭代算法可以提高定位精度;拟合算法的稳定性(标准差)为0.7μm.高斯曲面拟合算法具有重复精度高、稳定性好的特点。     

高斯拟合算法在光谱建模中的应用研究

采用高斯拟合算法对光谱进行特征提取,利用拟合得到的特征参量表征光谱信息,并结合多元校正方法对光谱模型进行优化和解释,建立了样品快速准确的测定方法。实验以玉米活体叶片为研究对象,建立叶片光谱与叶绿素含量之间的关系模型,采用三个高斯峰对原始光谱的1 551个数据拟合后,光谱数据转换为9个高斯特征量(约为整个波段的0.58%),进而利用该高斯特征量来预测叶绿素含量。实验结果显示,采用高斯拟合分别与偏最小二乘法和主成分回归结合建模,其预测集相关系数分别为0.960和0.962;不采用高斯拟合算法而直接采用偏最小二乘法和主成分回归对全光谱建模,其预测集相关系数分别为0.957和0.919。可见,将高斯拟合算法运用到定量分析模型中是可行的,该方法不仅简化了模型参数,而且提高了模型的可解释性。     

基于IPLS-XGBoost算法的可见-近红外光谱鸡蛋新鲜度高效准确检测技术研究

针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、准确率不够高等问题,提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究,以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。将不同储存条件下的鸡蛋作为样本,并分别划分为训练集和测试集,采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。具体地,首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱,将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、偏最小二乘(partial least squares, PLS)、支持向量机(support vector machine, SVM)、多层感知机(muhi-layer perception, MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型,并对比各模型性能指标。分析结果发现,经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1^st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标...     

弹道跟踪数据处理方法研究

测量多弹道要求对飞行弹丸进行跟踪,利用卡耳曼滤波方法和最小二来外推方法都能达到跟踪滤波的目的.本文分别推导出用这两种方法滤波的方程,并通过仿真对二者的效果进行比较.     

改进的KSMS手势跟踪算法研究

Mean-Shift算法是一种基于颜色信息的有效跟踪算法,当背景中存在相似颜色信息干扰时会导致目标跟踪丢失。针对手势识别中的肤色干扰问题,提出了一种改进的基于肤色约束的Kalman滤波和Mean-Shift融合KSMS(Kalman Skin Mean-Shift)跟踪算法。利用Kalman滤波的预测功能,对搜索窗口提前进行预测,从而提高跟踪的准确性。实验结果表明,算法准确可靠,在大面积肤色信息干扰时具有良好的鲁棒性。     

改进的自适应衰减卡尔曼滤波算法

SINS/GPS组合导航系统的融合算法主要是卡尔曼滤波,卡尔曼滤波实现最优估计的前提是系统的模型和随机噪声信息必须准确已知。实际情况下,大部分系统的模型和随机噪声信息不完全可知,这可能会导致滤波器估计精度下降。针对这一问题,根据求解遗传因子的方法不同对传统的自适应衰减卡尔曼滤波进行改进,提出一种改进的自适应衰减卡尔曼滤波。改进后的算法分别适用于系统噪声统计模型不准确可知和量测噪声统计模型不准确可知两种情况,分别对应于两种滤波算法,并且二者具有统一的滤波框架。仿真结果表明,改进的自适应衰减卡尔曼滤波比卡尔曼滤波精度较高,有效解决了因为噪声模型不准确导致的精度下降问题。     

偏振复用光纤通信系统色散均衡器及算法的研究

设计了一种适用于偏振复用相干解调光纤通信系统的色散均衡器,用于补偿信道传输的色散损伤。该均衡器采用半码元间隔的蝶形有限脉冲响应滤波器结构,与此结构配合的自适应算法分别采用最小均方算法和递归最小二乘算法。通过仿真实验,分析了两种算法对残留色度色散和偏振模色散的补偿容限。仿真结果表明,递归最小二乘算法的补偿效果优于最小均方算法,它可以同时补偿1760ps/nm的残留色度色散和104.9ps偏振模色散引起的差分群时延,比同等条件的最小均方算法提升性能2.23dB。     

多种不同物理实验数据处理方法的误差分析和应用研究

以偶然符合法测量符合分辨时间的数据处理为例,对作图法、最小二乘法、奇异值分解的总体最小二乘法、顾及自变量和因变量误差的总体最小二乘法和正交总体最小二乘法5种方法进行了误差分析,并分析了其在物理科学研究和大学物理实验教学中的应用.     

基于偏最小二乘算法的人脸图像超分辨率技术

提出了基于偏最小二乘法回归的超分辨率复原算法.介绍了偏最小二乘法回归算法的原理,研究和分析了基于偏最小二乘法回归的超分辨率复原算法.将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为其特征,并采用分块重叠的方法解决了复原时存在的方块效应.通过对亚洲人脸和欧美人脸的实验结果表明,提出的方法无论是对亚洲人脸还是欧美人脸都能取得较好的复原效果,并且在放大倍数较大的情况下,复原的效果仍然显著.