不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

单相交流输入永磁同步电机功率变换电路研究

针对单相正弦交流电源供电的永磁同步电机控制系统的功率变换电路进行研究。对滤波电容、整流管BR的电流以及控制系统主电路的参数进行了分析和计算,并推导出关键参数的计算公式,通过实验验证了电路参数计算方法的可行性。该研究对功率变换电路的设计具有一定的参考价值。     

城市快速路路段行程时间估计方法

为有效提高城市快速路路段行程时间估计精度，本文提出一种基于自适应滤波和网格虚拟车的行程时间估计方法。首先，利用自适应平滑滤波插值获得固定检测器之间的速度数据，实现固定检测器之间的时空速度场重构。然后将重构的速度场细分为若干网格单元，通过计算虚拟车在重构时空速度场的虚拟轨迹估计路段行程时间。最后，选取城市快速路感应线圈实测数据进行实例验证。实验结果表明，本文方法在自由流、平稳流和拥堵流3个运行时段下，均方根误差分别为0.15、0.35和1.06,平均相对误差均低于10%,具有较高的估计精度。     

基因识别及其算法研究

针对基因识别问题,基于DNA序列的3周期这一性质,首先给出了DNA序列功率和信噪比的快速算法并讨论了不同物种基因类型的阈值确定方法;在此基础上,建立了基于背景噪声抑制和频谱平滑的SNR频谱预处理模型,经过预处理后的频谱不仅大幅度抑制了背景噪声,同时保留了SNR频谱的模式特征.在编码序列识别上,对经典的EPND预测算法进行了改进,使用改进的EPND算法对经过预处理后频谱进行基因识别,实验结果显示这种基因识别模型具有优异的基因识别性能,比传统直接使用基于滑动窗口DFT的EPND识别算法在敏感度、特异性等评价指标上提高了2%-12%左右.     

灰色Verhulst神经网络组合预测区域空域流量

能够对区域空域的流量做出准确的预测,可以为空中交通管理部门协调航班运行,减缓空域内航路的拥堵提供重要依据.运用灰色Verhulst模型与神经网络的组合模型对区域航班流量进行预测,并结合华东地区飞行流量的数据样本训练并测试模型.结果显示,由组合模型得出的流量预测值与实际值较吻合,说明组合模型比单种预测方法能够更为准确地对区域空域流量做出预测.     

电涡流位移传感器测量模型及其在叶尖间隙测量中的空间滤波效应

基于电涡流位移传感器测量原理,建立叶尖间隙的有限元模型.根据涡轮发动机等旋转叶片设备叶尖间隙的结构特征与测量需要,建立了具有矢量特性的叶片点阵模型.分析叶片厚度、叶片转速、传感器敏感区大小、信号采样速率引起的空间滤波效应,以及对叶尖间隙测量结果的影响.研究结果表明,一定叶片厚度情况下,叶片转速、传感器敏感区、信号采样速率存在最低要求,这一结论可为叶尖间隙测量系统设计提供重要理论依据.     

基于多特征和改进稀疏表示的高光谱图像分类

为了实现对高光谱图像的分类,提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征,求解稀疏系数,同时增加一个2范式约束,利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明:所提MFISR方法对小样本的检测效果显著,分类性能稳定且较优。     

基于DS理论和指数平滑的滤波算法研究

针对图像椒盐噪声检测中的不确定性问题,利用基于证据理论的椒盐噪声检测算法,并联合Holt双参数指数平滑法对噪声图像进行滤除.依据椒盐噪声的极端性和不连续性,在检测噪声过程中利用证据理论的不确定性判据给出两种准则,并最终给出决策融合方法来判别噪声.此外,根据预检测结果给出噪声点的消除方法,实现图像消噪功能.仿真实验验证了本文方法的有效性.