乐音信号起始时间检测之谱能流法的评价与改进

对乐音信号起始时刻检测的谱能流法进行了验证,详细分析了该算法各环节对检测性能的影响。用中心加权的中值滤波器代替谱能流法中的普通中值滤波器,使算法性能得到提高。     

∑-Δ ADC中数字抽取滤波器的多级实现

设计和实现了一个应用于音频∑-Δ模数转换器的数字抽取滤波器.该抽取滤波器采用多级多采样率结构,由梳状滤波器、补偿滤波器和2个FIR半带滤波器构成.补偿滤波器补偿梳状滤波器的通带滚降,补偿后整个抽取滤波器带内纹波小于0.006 dB,同时补偿滤波器实现了2倍降采样,减少了一个FIR半带滤波器的硬件开销.滤波器系数均采用规范符号编码实现,避免使用规模很大的乘法器单元.数字抽取滤波器采用SMIC 0.18μm CMOS工艺实现,芯片测试表明,该滤波器对256倍过采样率、三阶∑-Δ调制器的输出码流进行处理得到的信噪比达到107 dB,能够满足高端音频模数转换器的要求.     

利用强结构扰动理论确定非线性电路平衡点全局渐近稳定

提出一种新的分析非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法。该方法以强结构扰动理论为基础,结合平衡点的渐进稳定判据,决定平衡点的全局渐进稳定性。与目前该问题所采用的LIYAPUNOV直接法相比,该方法无须判断平衡点的唯一性。     

两种群捕食者-食饵模型解的整体性态

讨论了两种群捕食者-食饵模型解的整体性态。首先,讨论该模型解的整体存在性和一致有界性;其次,运用线性化方法得出该两种群模型的正平衡点和平凡平衡点均是无条件不稳定的,只有半平凡平衡点是局部渐近稳定的;最后,运用Lyapunov函数法得出该食物链模型的半平凡平衡点是全局渐近稳定的。     

一个食饵有病的捕食与被捕食模型分析

建立一个食饵具有疾病的生态-流行病模型,讨论了该模型平衡点的存在性,并利用特征根法对边界平衡点进行局部渐近稳定性分析,通过构造Liapunov函数得到了两个边界平衡点的全局渐近稳定性和正平衡点的局部渐近稳定性的充分条件.     

一类具有阶段结构的捕食系统解的渐近性

目的讨论一类具有阶段结构的捕食-被捕食模型解的渐近性。方法利用代数方程讨论该模型平衡点的存在性,应用Hurwitz判别法则及特征方程对模型平衡点的稳定性进行分析。结果给出了该模型的平衡点局部渐近稳定的充分条件,并且利用计算机进行模拟仿真,得到了直观可视化结果。结论模型的各个平衡点在一定条件下可以是局部渐近稳定的。     

一种基于SET/CMOS电路的二阶低通滤波器

在研究单电子晶体管(single electron transistor，SET)I-V特性的基础上，依据分区处理法，设计了一个SET、积分器电路，并采用级联方法实现了一个SET／CMOS二阶低通滤波器。仿真结果表明，该滤波器的幅频特性增益比采用其它方法描述SET I-V特性所构成的滤波器的幅频特性增益高出1倍多。     

基于矩阵测度的非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法研究

提出了一种新的分析非线性电路平衡点全局渐近稳定的方法.这种方法以矩阵测度为工具,结合平衡点的渐进稳定判据,用一个矩阵的HURWITZ条件和矩阵的测度决定平衡点的全局渐近稳定性.与目前该问题所采用的LIYAPUNOV直接法相比,该方法具有无须判断平衡点的唯一性,无需构造LIYAPUNOV函数,直接明了判别方程。     

食饵种群染病且有垂直传染的生态-流行病模型的分析

建立并分析了一类食饵种群染病且有垂直传染的生态—流行病模型,讨论了该模型解的有界性,应用特征根法得到了平衡点局部渐近稳定的充分条件,并进一步分析了平衡点的全局稳定性,得到了正平衡点全局稳定的充分条件.     

声表面波滤波器衍射效应的校正

本文回顾了迄今已有的减小衍射效应的各种方法,同时借助计算机对SAW滤波器衍射效应进行了校正,并且将Savage的宽带校正法和中心频率校正法结合起来使计算时间比savage的方法减少了一倍.最后进行了实验验证.     

三维激光扫描地形数据获取处理

利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离。提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法。首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点。经试验验证,该方法有效可行。     

A Method for Time-Series Location Data Publication Based on Differential Privacy

In the age of information sharing, logistics information sharing also faces the risk of privacy leakage. In regard to the privacy leakage of time-series location information in the field of logistics, this paper proposes a method based on differential privacy for time-series location data publication. Firstly, it constructs public region of interest(PROI) related to time by using clustering optimal algorithm. And it adopts the method of the centroid point to ensure the public interest point(PIP) representing the location of the public interest zone. Secondly, according to the PIP, we can construct location search tree(LST) that is a commonly used index structure of spatial data, in order to ensure the inherent relation among location data. Thirdly, we add Laplace noise to the node of LST, which means fewer times to add Laplace noise on the original data set and ensures the data availability. Finally, experiments show that this method not only ensures the security of sequential location data publishing, but also has better data availability than the general differential privacy method, which achieves a good balance between the security and availability of data.     

点云数据多种滤波方式组合优化研究

LIDAR获取地物的三维点云数据已成当下的主要方式。针对不同尺度下三维点云数据的噪声滤波顺序问题,提出一种基于PCL不同尺度下最优顺序组合的点云滤波去噪方法,即在对获取的室外三维图书馆模型源数据和室内桌子实体模型源数据预处理的基础上,集成双边滤波、高斯滤波、几何滤波三种滤波方式的优势来实现两种不同类型数据的滤波处理。通过实验给出了两种不同数据类型下最优组合顺序滤波的参数。实验结果表明,本研究中的组合滤波方法具有较好的鲁棒性和保特征性,可为建筑三维点云数据的滤波提供一定的参考。     

基于FPU的高速卡尔曼滤波器公式推导法硬件设计

基于卡尔曼滤波器的传统硬件实现方式, 根据滤波模型和矩阵运算, 将滤波公式进行推导和化简, 然后利用“自底向上”的设计思路, 设计滤波公式需要的底层FPU (float point unit), 从而实现整个卡尔曼滤波系统。以这种方法设计的卡尔曼滤波器, 不仅摆脱了传统实现方式对于平台的依赖性, 增加了系统的可移植性和应用范围, 并且滤波速度比传统矩阵运算法有明显提升。对于匀加速滤波模型, 给出公式推导法和矩阵运算法的详细数据对比, 采用该方法设计的卡尔曼滤波器, 滤波精度保持原来的水平, 滤波速度提升为传统矩阵运算法的2.1 倍。     

基于Matlab的图像曲线数据提取方法

对于文献中图的曲线数据的提取,提出一种通过采集像素点来识别曲线坐标的方法,并通过Matlab软件实现.首先用滤波器去除图片噪声,并确定用于灰度图转化为二值黑白图的阈值,然后通过搜索坐标框在灰度矩阵中的位置来确定真实坐标与灰度矩阵坐标的比例因子,最后获取曲线各像素点在灰度矩阵的坐标,并乘以比例因子得到曲线各点的坐标值.对曲线图像进行处理的结果表明,这种方法提取的数据准确,相对误差在-0.7%～+1.2%范围内,精度取决于原图像像素点的数目.     

一种基于车载信号还原机动车道3D地图的大数据方法

提出一种基于多台行驶中汽车产生数据重建机动车道3D地图的大数据策略.每台在线汽车上的程序实时上传经过优化的汽车3D坐标信息至服务器.优化方法为使用最小二乘法结合卡尔曼滤波器，利用汽车总线信号实时修正汽车的位置，相比GPS信号，经纬度和高度误差均降低50%以上.此外，还使用遗传算法代替卡尔曼滤波器，进一步降低卡尔曼滤波器的经纬度误差达16%.其次，服务器根据来自多台在线汽车上传的数据建立道路表面的3D点云数据库，并使用K-聚类算法进行数据挖掘，可推算出具有多条行车线道路的每条行车线的中心轨迹，以此建立机动车道3D地图.所建立的地图可为汽车能耗优化策略提供数据支持，降低行驶能耗.     

基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。     

数据融合技术在火灾早期探测中的应用

提出基于过程特征信息的火灾早期探测数据融合方法.利用加窗函数的外推算法和最小二乘法,提取CO浓度上升速度与加速度、CO2的浓度上升速度作为火灾辨识的特征层信息,建立一个3输入,3输出的概率神经网络的系统决策层.选取58组具有代表性的火灾状况特征信息作为数据样本,对网络进行训练.仿真结果表明,经过50次训练,最终误差为10-3,方法能够快速、准确地对火灾的阴燃初期进行识别,正确判别明火,且对于干扰信号能够有效滤除.     

基于焦点和角度的多维索引方法

多维索引方法的算法非常复杂且难于实现,有时算法的复杂程度和其性能的提高是不相匹配的.为此,作者提出了一种基于焦点和角度的多维索引结构.基本思想是在对象空间选出焦点集,通过计算得到中心焦点、基本向量集和FAC＿坐标.在检索时,通过估计结果集内数据点与基本向量的夹角范围来实现对数据点的过滤.这种索引方法的最大优点是索引文件较小,所需的存储空间小.因而,这种方法能够更好的适应于维数和数据集的增长.此索引结构与Omni＿顺序扫描算法的过滤效率通过实验进行了对比,实验数据验证了该索引方法的有效性.     

采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.