水面超声阵列成像实验系统设计

基于超声相控阵成像技术设计了一种新型水面感知系统,该系统可以实现对近岸海域环境中目标物的感知与成像。由发射换能器发出超声波,接收换能器接收回波信号,经放大电路放大,引入滑动平均滤波算法进行数据平滑处理,使用ADC采集模块将其转换为数字信号进行时延估计,然后对目标物使用延时叠加算法成像及Canny算子边缘检测,最后获取目标的大小和方位。实验验证了该硬件电路的可靠性和软件算法的有效性,实现了低成本、高便携性、高可靠性的设计目标,满足了教学要求。     

基于FPGA的数字滤波器设计与仿真

信息技术的快速发展带动了信号处理技术水平的大幅提升。利用可编程逻辑器件和EDA技术实现数字滤波器是现代嵌入式系统普遍使用的技术。探讨一种基于FPGA的FIR数字滤波器设计,首先掌握有限冲击响应FIR数字滤波器的基本原理,同时结合FIR数字滤波器的特点和目标滤波特性进行设计和计算。利用Matlab软件以及窗函数法设计滤波器并设置滤波参数,从而对各部分信号处理模块进行详细设计,使用Actel公司的综合性开发软件Libero v9.0完成FIR数字滤波器的设计、编译和仿真。     

基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法

针对非线性不等式状态约束滤波问题,提出一种基于内点法的不敏卡尔曼滤波算法。该算法在不敏卡尔曼滤波的基础上结合了优化算法的思想,采用内点优化法求解非线性不等式约束条件下的最优解。在算法实现过程中,引入障碍项,用无约束障碍函数近似化受约束目标函数,采用一个相当小的正数即障碍因子,通过序列极小化方法逐渐减小该障碍因子,经过迭代快速搜索出非线性不等式状态约束问题的近似最优解。对具有约束的航路跟踪系统进行实验仿真,实验结果表明新算法在处理非线性不等式状态约束滤波问题时,能够有效地提高状态估计精度,获得较高的滤波精度,且时间复杂度较低。     

计算电场强度对几何变量灵敏度的一种新方法

在有限元方法基础上，提出了目标函数对几何参数灵敏度计算的一种新方法，并推导了有关公式，利用这种方法，在解场的同时，直接计算灵敏度，减小了计算代价。     

基于递归高斯的指纹增强算法

通过对二维gabor函数的逐级分解,将gabor函数分解成高斯函数与三角函数的组合,再通过递归的方法实现高斯滤波,从而达到了快速指纹图像增强的目的.实验结果表明,该算法不仅增强效果与gabor增强相当,且在算法速度上较传统方法具有明显优势,同时,一次滤波可以得到两个不同方向的增强结果.     

基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法研究

针对粒子滤波框架下稀疏表示跟踪算法存在的粒子规模大以及复杂的L1范数最小化计算等问题,提出一种基于方差估计的快速稀疏表示目标跟踪算法。该算法首先在运动估计阶段应用方差估计优化采样粒子的分布;然后利用L2范数代替L1范数对判别目标函数进行稀疏求解计算,并进一步从重构误差的度量形式做出改进来增强L2范数的稀疏性;最后利用在线字典学习(ODL)算法对模板字典进行在线更新。实验结果表明,该算法能够克服干扰实现稳定快速跟踪,提高跟踪效率。     

改进的自适应滤波算法及其在声发射信号中的应用（英文）

为了对声发射信号进行降噪滤波处理,针对突发性声发射信号特有的衰减特性,将自适应滤波技术应用到声发射信号处理中.针对传统LMS自适应滤波器收敛速度与稳态误差的矛盾问题,在对比研究现有算法的基础上,提出一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,以Sigmoid函数为原型,通过函数平移、对称变换构建含有3个参数的表达式,同时针对误差突变的情况,将前后误差e(k)与e(k-1)相乘来联合控制改变步长因子,并阐述了各个参数的选取与调整过程,以均方误差MSE为衡量指标来评价性能.仿真结果表明该算法显著提高了收敛速度,降低了稳态误差,使自适应滤波器的性能得到提升.把改进算法应用到声发射信号中,将实验信号通过EMD包络解调获得其上下包络线,再建立与声发射信号相关的期望函数,最后代入自适应滤波器中进行滤波处理,取得了很好的效果,证明了自适应滤波技术在声发射信号处理中的可行性.     

基于高斯粒子滤波的CPHD多目标跟踪平滑算法

针对在杂波环境下对机动多目标进行检测与跟踪时,跟踪精度低、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯粒子滤波(GPF)实现的势概率假设密度滤波(CPHD)平滑算法。文章从CPHD平滑公式出发,结合GPF的特点,在CPHD的预测和更新步迭代目标状态的均值和协方差,并采用高斯函数来近似目标状态的后验概率密度,提出基于高斯粒子滤波实现的GPF-CPHD平滑器。仿真结果表明,所提平滑器的检测与跟踪性能优于未经平滑处理的CPHD滤波器。     

超声波换能器中轴线上振幅分布

利用无限分割后积分的方法,对圆形发射面发射的波在中轴线上的分布做了理论计算和分析,定量得到中轴线上振幅分布,根据整体趋势,分析得到远近场判据。在此基础上,使用不同尺寸的圆形超声波换能器,通过数值模拟及实测的方法得到中轴线附近超声波波场振幅分布,此结果与理论推导非常吻合。进而又使用换能器阵实测,得到了与单个换能器相近的结果,至此波场轴线上振幅分布规律以及对波源远近场的判据得到了验证,为以后的实验提供理论基础。     

基于变分问题的区间双正交小波的图像去噪

采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和恰当使用滤波器函数,对去噪图像的效果影响极大。文章构造了可用于非线性滤波算法的一族分段次小波阈值参数滤波器函数,它是Donoho的软阈值滤波器函数的推广,证明了滤波后的逼近是Besov空间中泛函的近似最小值。该滤波器函数次数越大,逼近效果越好,也证明了广义软阈值滤波器函数的极限是一理想低通滤波器。仿真结果证实了区间双正交小波比Daubech ies小波有更好的去噪效果。     

一种数字图像相关非均匀位移精度优化方法

对一阶形函数进行分析,发现其不匹配所造成误差与同样窗口大小的均值滤波有着紧密的联系。探索一次和二次均值滤波对数据的平滑效应,发现多次滤波所造成的数据差之间存在一定的可类比性,因此将两次均值滤波形成的数据差作为一次均值滤波数据差的估计,以此为基础对原数据进行恢复,用来抑制由于形函数不匹配所造成的误差。分别将本方法应用到简单正弦函数和混合函数,以及另外模拟了数字散斑图像,并进行了数字图像相关运算,以本方法对位移数据进行恢复,取得了良好的效果。实验结果表明,本方法能够有效抑制由于形函数不匹配所造成的位移测量误差,有助于进一步提高数字图像相关技术对于非均匀变形的测量精度。     

离子轰击引起的场致发射体发射电流跌落的研究

在场致发射器件中 ,发射电流通常会随着工作时间的增加而跌落 .发射电流跌落的机理较为复杂 .本文模拟分析了一次电子从场致发射发射体表面的发射情况 .根据一次电子的电流密度分布和运动轨迹 ,研究残余气体分子的电离 .然后计算正离子在电场中的运动轨迹 ,利用半经验模型分析不同能量的正离子对发射体表面的损伤情况 ,最后估计出在不同残余气压和一次电流下发射电流的衰减     

二维连续型随机变量函数的分布密度

利用分布函数法求二维连续型随机变量函数的分布密度是通用的方法,但这种方法在具体实施中会遇到计算上的麻烦,本文着重对使用变量变换法求二维连续型随机变量的函数的分布密度进行了探讨,并得出了若干结论。     

双粒子亲态比系数的计算

一、引言 在目前广泛应用的配位场理论计算中,已有强场,中间场和弱场方案[1,2]。由于中间场偶合方案既适合利用现有原子结构理论和分子轨道理论的结果对给定体系的能谱进行全面分析,也适合于对大多数d过渡金属配合物进行近似处理,故对该方案的理论、方法及其应用的研究越来越受到人们的重视。     

基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法

针对condensation目标跟踪算法中用先验转移概率作建议分布函数时没有充分考虑最新观测信息的缺点,提出了一种基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法.算法首先利用均值移动跟踪器粗略定位人脸目标,然后再用此跟踪结果去构造建议分布函数进行粒子传播.由于通过该方法所构造的建议分布函数中包含了最新的观测信息,所以它可以使大多数粒子点都能分布在真实状态区域周围,进而提高了粒子传播的准确性.人脸跟踪结果表明,该算法的跟踪性能明显优于标准condensation方法.     

基于RoboMaster竞技赛中机器人视觉识别定位系统的研究

针对RoboMaster竞技赛规则,设计一款具有自主识别与定位视觉系统的移动机器人,用于识别敌方机器人特定目标,从而实现精确定位与打击。系统采用基于C++语言的OpenCV相关算法,运算平台搭建多线程任务并发执行框架来提高系统运算效率,对识别目标的视觉元素、颜色特征及目标形态进行循环二值化阈值滤波算法,获得目标的精确特征参数;使用PnP目标解算方法对特征信息定位的准确性和实时性进行优化,定位数据经串口通信发送给STM32控制系统处理。这些措施有效地提高了比赛中对敌方机器人的特定目标识别定位的精确性与实时性。实验结果表明,采用综合二值化滤波算法的定位技术有效提高了匹配精度,满足了移动机器人快速识别与定位的需求。     

大型切向燃烧炉二次风反切的模型及其数值研究

提出并采用空度方法和修正的非均分QUICK格式对盘山 60 0MW切向燃烧锅炉在不同二次风反切工况下的炉内流场进行了数值模拟 ,并将计算结果与冷模试验进行了比较 .通过详细研究炉内速度场、燃烧器区压力场、实际切圆直径、气流角动量流率和水平烟道速度分布指数等参数 ,比较了不同二次风反切工况对烟气偏差的影响效果 .最后提出了合理的反切方式 .     

粒子滤波在目标跟踪中的状态维数降解

针对标准粒子滤波算法中计算量大的问题,提出粒子滤波在目标跟踪中的状态维数降解方法。试验结果表明,该方法在保证跟踪精度的同时,极大减少了在二维或多维情况下的粒子滤波计算量,提高了粒子滤波的实时性能,取得了较好的跟踪效果。     

基于KPKM算法的动目标检测与跟踪

针对均值偏移算法在跟踪目标发生形变和遮挡时丢失问题,提出了一种自适应目标检测、核函数带宽可变、Kalman滤波预测和重心轨迹跟踪的改进均值偏移算法（KPKM）。该算法利用目标检测中得到的外接矩形和重心作为均值偏移算法的初值,用改进的Kalman滤波器预测目标运动趋势,使本算法能沿着梯度方向快速收敛到目标中心。实验和仿真结果表明,该方法实现了在复杂场景下,对运动目标的精确检测和准确跟踪。     

应用程序化和模块化技术提高图像滤波性能

滤波是一种运用广泛但耗时的图像处理技术。模块化技术利用程序局部性加快矩阵运算。将其应用于滤波处理的实验表明,模块化并不能明显提高滤波性能。PHiPAC程序化技术是提高运算程序性能的指导方针。论文提出了一种结合模块化和PHiPAC程序化技术的加速图像滤波处理方法,同时给出了优化的模块大小。结果表明,此方法能有效地优化滤波处理的数据访问模式,从而使二维和三维图像滤波处理速度提高3至7倍。