基于滤波重构和卷积神经网络的心电信号分类

计算机自动分类心电信号能够减轻医生工作压力并大幅提高诊断速度和准确率。文中针对传统算法中特征提取过程复杂及抗干扰能力弱的问题,提出了一种结合滤波重构和卷积神经网络的心电信号分类算法。该算法首先通过传统信号滤波和心拍序列重构去除原始心电信号中的噪声干扰,然后构建卷积神经网络来自动学习心电信号特征并完成分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2017数据集上的分类实验结果表明,该方法的平均F₁(查准率、召回率的调和平均)达到了0.8471,优于人工特征提取和常规卷积网络方法,且具有很强的抗干扰能力。     

视频监控行人流量统计系统的设计

针对当前行人统计方式落后、非实时性、统计数据滞后等问题,文中提出采用智能视频监控、图像识别的方式实时统计行人流量。系统根据积分通道思想统计行人目标特征,通过Adaboost算法训练分类器对图像帧中的行人目标进行定位、识别。文中在已识别目标的基础上采用CPU多任务模型改进核相关滤波算法对目标进行实时跟踪、统计得到行人流量。测试结果表明,系统能实时识别、跟踪、统计行人目标,整体功能稳定,平均识别率为93%,改进多任务模型使得跟踪速率提高约20%。     

光照变化下基于逆向稀疏表示的视觉跟踪方法

针对光照变化引起目标跟踪性能显著下降的问题,该文提出一种联合优化光照补偿和多任务逆向稀疏表示的视觉跟踪方法。首先基于模板与候选目标的平均亮度差异对模板实施光照补偿,并利用候选目标逆向稀疏表示光照补偿后的模板。而后将所得多个关于单模板的优化问题转化为一个关于多模板的多任务优化问题,并利用交替迭代方法求解此多任务优化问题以获得最优光照补偿系数矩阵以及稀疏编码矩阵。最后利用所得稀疏编码矩阵快速剔除无关候选目标,并采用局部结构化评估方法实现目标精确跟踪。仿真结果表明,与现有主流算法相比,剧烈光照变化情况下,所提方法可显著改善目标跟踪精度及稳健性。     

基于快速滤波算法的卷积神经网络加速器设计

为减少卷积神经网络(CNN)的计算量,该文将2维快速滤波算法引入到卷积神经网络,并提出一种在FPGA上实现CNN逐层加速的硬件架构。首先,采用循环变换方法设计行缓存循环控制单元,用于有效地管理不同卷积窗口以及不同层之间的输入特征图数据,并通过标志信号启动卷积计算加速单元来实现逐层加速;其次,设计了基于4并行快速滤波算法的卷积计算加速单元,该单元采用若干小滤波器组成的复杂度较低的并行滤波结构来实现。利用手写数字集MNIST对所设计的CNN加速器电路进行测试,结果表明:在xilinx kintex7平台上,输入时钟为100 MHz时,电路的计算性能达到了20.49 GOPS,识别率为98.68%。可见通过减少CNN的计算量,能够提高电路的计算性能。     

基于格拉布斯准则和改进粒子滤波算法的水下传感网目标跟踪

水下无线传感网络(UWSN)执行目标跟踪时,因为各个传感器节点测量值对目标状态估计的贡献不一样以及节点能量有限,所以探索一种好的节点融合权重方法和节点规划机制能够获得更好的跟踪性能。针对上述问题,该文提出一种基于Grubbs准则和互信息熵加权融合的分布式粒子滤波(PF)目标跟踪算法(GMIEW)。首先利用Grubbs准则对传感器节点所获得的信息进行分析检验,去除干扰信息和错误信息。其次,在粒子滤波的重要性权值计算的过程中,引入动态加权因子,采用传感器节点的测量值与目标状态之间的互信息熵,来反映传感器节点提供的目标信息量,从而获得各个节点相应的加权因子。最后,采用3维场景下的簇-树型网络拓扑结构,跟踪监测区域内的目标。实验结果显示,该算法可有效提高水下传感器网络测量数据对目标跟踪预测的准确度,降低跟踪误差。     

学生t量测分布下鲁棒粒子滤波算法的设计与实现

野值是一种异于总体数据的非高斯量测值,在实际传输中野值的加入常使信号出现厚尾特性。粒子滤波是基于贝叶斯框架的适用于非线性/非高斯系统的一种滤波方法。如果在量测噪声中存在野值会使粒子滤波的精度下降。该文利用学生t分布建模量测噪声模型,结合变分贝叶斯(VB)递推方法设计一种新颖的边缘粒子滤波(MPF-VBM),它在滤波同时可对量测噪声的包括均值在内的全部参数进行实时估计。进一步,利用该估计算法,在量测噪声时变条件下研究了噪声关联的粒子滤波算法(MPF-VBM-COR)。通过对典型单变量增长模型的仿真,验证了所提两种算法相比于已有算法在状态估计上具有更优越的鲁棒性。     

基于各向异性扩散的红外图像噪声滤波算法

抑制红外焦平面阵列探测器噪声时,为了有效保持边缘细节,在塔基(Tukey)扩散模型的基础上,提出了一种基于各向异性扩散的滤波算法.算法由微分法提取边界点集,利用信号和噪声的空间分布特性对图像进行预处理,从而改善了Perona-Malik(P-M)方程的病态性.建立了新的扩散系数且该系数在理论上满足Charbonnier等人构造准则.通过给定边界条件实现了有利于保持边缘的目的.该算法已在基于DSP FPGA的硬件平台上实时运行,较好地抑制了噪声,又有效地保持了边缘,处理后的图像具有良好的视觉效果.     

反射型导模共振滤波器设计

导模共振滤波器由于其高峰值反射率,低旁带反射,窄带以及带宽可控等优良特性引起了人们极大的关注,采用亚波长光栅的导模共振效应可以实现传统基于高低折射率介质的多层膜滤波器所无法实现的特殊功能,在弱调制模式下,其共振带宽可以被压缩到零点几纳米,但是由于介质表面和空气层的菲涅耳反射,使得偏离或者远离共振区时的反射率偏高,根据等效介质理论,亚波长光栅在远离共振区可以被看为均匀的薄膜,本文通过对导模共振光栅进行单层、双层以及三层抗反射设计,有效的降低了导模共振光栅的旁带反射率,从而在可见光波段获得了性能优良的共振滤波 关键词： 导模共振 平面波导 傅里叶模式理论 窄带滤波     

提高多光源汇聚光斑中心定位精度的形态学滤波方法

在激光指令传输中,为形成较大的光覆盖区域并增大光源的作用距离,将多个特性相同的激光器矩阵排列,构成组合光源。针对点阵多激光管光源在开放环境下成像光斑具有多个光能中心的特点,采用形态学滤波中的开启、闭合运算,去除背景噪声斑点,平滑光斑内部的小光斑叠加和干涉造成的不规则条、孔,使得能以简化的分割和定位算法,快速获得接近实际的完整光斑边界,光斑中心定位精度的均方差不大于1.2%。该方法能快速、高精度定位这种叠加光斑的中心,为远距离激光对准和测控提供了可靠的精度和时效保证。