小波滤波在表面形貌评定和分析中的应用

为提高表面形貌评定的准确性,将小波滤波应用于表面形貌分析,提出根据滤波截止波长确定分解次数的方法.比较不同小波基对表面形貌评定基准及其参数的影响,并与国际标准建议的高斯滤波器进行比较分析.结果表明,小波基准线曲线光滑自然,形态完美,是一条算术平均中线,优于传统评定基准线.     

基于高清晰测量的多孔洞表面三维形貌分析

提出了一种基于双正交小波滤波方法来分析高清晰测量数据,实现了多孔洞表面三维形状误差和波纹度的分离.对连续表面和多孔洞表面进行仿真研究,以连续表面的滤波结果作为标准值,对于多孔洞表面的高斯滤波的三维波纹度参数SWa和SWt的偏差分别是153.7%和58.3%,而双正交小波的偏差分别只有0.50%和9.69%,从而验证了双正交小波变换在解决多孔洞表面形貌分析问题中的有效性.在发动机缸体顶面形貌分析中应用双正交小波滤波方法,有效地解决了传统滤波器的边界扭曲,得到了准确的三维形貌评定结果.     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

基于CUDA的高速并行高斯滤波算法

为加快表面三维形貌分析中高斯滤波算法的执行速度,提出了一种基于计算统一设备构架(CUDA)的高斯滤波算法来实现高速并行处理.分析高斯滤波算法原理和CUDA并行计算体系,将CUDA并行计算技术引入到表面分析领域.针对高斯滤波数据间依赖性弱和CUDA采用单指令多线程(SIMT)执行模型的特点,总结出适合于CUDA的并行高斯滤波算法流程.实验证明:该方法与CPU串行处理方法相比,其加速比达到40倍以上,可以有效提高数据处理能力.     

基于快速傅里叶变换的三维非高斯粗糙表面数值仿真

实际工程粗糙表面多数符合非高斯分布,非高斯粗糙表面的数值仿真和生成对于研究两表面间润滑、接触行为具有重要意义。基于有限脉冲滤波技术,利用快速傅里叶变换算法,生成具有给定峰度、偏态和自相关函数的非高斯粗糙表面。当非高斯粗糙表面生成时,将其高度分布视为随机序列,用幅值和相角两个分量来表示,通过分别求解这两个分量使粗糙表面具有给定的表面粗糙度参数。结果表明,对于各向同性和各向异性表面,生成表面的自相关函数与给定的自相关函数吻合良好,并具有给定的峰度和偏态。     

面向精密装配的零件形状误差评价参数确定方法

针对传统的以最小包容原则为基础的形状误差评价方法不足以定量描述形状误差分布和装配精度关系的现状,提出了面向装配精度的零件表面形状误差评价参数的确定方法.首先通过分析实际加工表面的检测参数确定非高斯模拟的输入参数,以非高斯平面模拟方法生成切削加工表面,以小波滤波获得表面形状误差,建立并提取能够表征表面形状误差分布的表征参数;将滤波后的表面通过接触点搜索的方法来模拟装配,计算装配后的第二个零件的空间方位变化的分布参数;通过相关分析确定零件形状误差表征参数和装配后零件空间方位分布参数的关系,确定形状误差评价参数,实现表面几何分布表征参数与装配精度关系的定量描述,为优化装配工艺从而提高装配精度提供科学依据.      

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

采用平方根高斯核积分滤波的目标跟踪算法

为进一步提高目标跟踪精度，提出了一种新的平方根高斯核积分滤波算法(SGKQF)。选取比例因子重构高斯-厄米特积分点，利用高斯核构造的线性方程组计算相应权重，从而建立单变量高斯核积分规则；采用张量积方法将其扩展到多变量积分规则，以实现对多维积分的数值近似；将其引入非线性高斯递推滤波框架中，为增强算法的稳定性，在滤波过程中使用协方差的平方根形式，得到SGKQF算法。将所提算法应用于纯方位目标跟踪系统中，仿真结果表明，在选取合适高斯核带宽的条件下，相对于传统GHQF算法，SGKQF对目标位置和速度估计的精度分别提高了8.7%和11.8%,可获得更高的滤波估计精度。     

基于自适应模糊阈值小波的图像去噪

针对小渡变换多分辨分析(MRA)的特点，本提出一种多尺度分级的自适应模糊权重中值滤波的去噪方法．首先，利用开关控制策略的模糊理论建立隶属函数，用高斯自适应模型对噪声点进行预检测，然后在每一级小波变换过程中应用自适应模糊中值滤波(AFWMF)算法进行噪声滤波．实验表明，常规的小波去噪方法只能去除图像中的高斯噪声。该方法既能去除高斯噪声也能去除非高斯噪声．与中值滤波方法相比，该方法在去噪的同时能保留大量的原图像边缘、细节等重要信息，具有更好的去噪效果．     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

随机粗糙表面近红外光散射特性数值研究

为了研究随机粗糙表面的近红外光散射现象,采用线性滤波法生成高斯分布随机粗糙表面,使用基于矩量法的蒙特卡罗方法计算波长为1.064μm的S和P线偏振入射光照射下的良导体和电介质表面的散射分布、散射峰值及其位置等.数值计算结果表明,良导体和电介质表面的散射特征具有显著差异.该结果对提高激光雷达目标识别能力具有重要意义.     

非线性非高斯结构系统识别的粒子滤波方法

采用粒子滤波方法（PF方法）在非高斯噪声条件下对非线性系统进行参数识别。传统扩展卡尔曼滤波（EKF）方法具有高斯噪声假设与非线性系统线性化的缺陷,PF方法可以克服EKF方法的缺点;因此在系统识别中具有很强的鲁棒性,更适合进行非线性结构系统参数识别。数值仿真结果发现PF方法的系统识别精度高于EKF方法,证明PF方法在非线性非高斯结构系统识别中的有效性。     

一种基于局部统计特性的自适应混合滤波器

基于图像的局部统计特性，结合线性、非线性滤波技术和图像序列处理技术，构建了一种新型自适应混合滤波器．该滤波器算法能够有效地滤除混合噪声，与同类算法相比，有更好的滤波稳健性、实时性，并具有较高的实用价值．     

Stochastic Optimal Estimation with Fuzzy Random Variables and Fuzzy Kalman Filtering

By constructing a mcan-square performance index in the case of fuzzy random variable, the optimal estimation theorem for unknown fuzzy state using the fuzzy observation data are given. The state and output of linear discrete-time dynamic fuzzy system with Gaussian noise are Gaussian fuzzy random variable sequences. An approach to fuzzy Kalman filtering is discussed. Fuzzy Kalman filtering contains two parts： a real-valued non-random recurrence equation and the standard Kalman filtering.     

船舶航向跟踪系统自适应滤波反步终端滑模控制

针对船舶航向非线性系统,提出了一种基于自适应滤波反步法的终端滑模控制器. 系统由二阶非线性野本模型和舵机响应模型串联组成,考虑了模型不确定性和外部干扰等未知项,并由模糊系统对未知项进行在线逼近. 首先引入二阶低通滤波器,避免了对虚拟控制律的解析求导,从而简化了反步控制器的设计,而且滤波器的低通特性可大大减小测量噪声的影响;然后利用滤波反步法的结果设计了终端滑模面,并最终得到了使系统跟踪误差有限时间收敛的终端滑模控制器. 根据Lyapunov理论证明了闭环系统所有误差变量均是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提方法的有效性.      

三维Minkowski空间中的圆纹曲面

在三维闵可夫斯基(Minkowski)空间中定义了以类时曲线为脊线的圆纹(canal)曲面,并对温加顿(Weingarten)圆纹曲面进行了分类.与三维欧氏空间类似,首先以类时曲线的伏雷内(Frenet)标架为基础,结合圆纹曲面的几何定义,得到了伪正交标架下以类时曲线为脊线的圆纹曲面的参数方程.然后,建立此类圆纹曲面的基本理论,包括第一、第二基本量,高斯曲率和平均曲率等.在此基础上,得到了高斯曲率和平均曲率之间的关系,并对Weingarten圆纹曲面进行了详细的讨论.得到了三维Minkowski空间中以类时曲线为脊线的Weingarten圆纹曲面是管道曲面或者旋转曲面的结论.     

基于NURBS曲面曲率分析的钣金件自由特征识别技术

提出并实现了一种面向钣金件自由曲面模型的形状特征识别技术.算法由曲面区域分割、领域独立凸凹特征的搜寻和面向钣金成形的形状特征识别3个步骤构成.输入几何模型数据是基于IGES格式的CAD模型,其中曲面是以NURBS形式表示的裁剪曲面.利用NURBS符号运算分析曲面的曲率特性,并将其分割成各种曲率域.通过基于规则的方法,将符合特定几何及拓扑关系且具有高层工程意义的连续曲率域集合识别为对应的形状特征.最后,通过2个实例验证了该方法的可行性和有效性.