基于无先导卡尔曼滤波的RBFN训练算法研究

提出了应用无先导卡尔曼滤波器（UKF）来训练径向基神经网络（RBFN）的新方法。与广义卡尔曼滤波器（EKF）和双重卡尔曼滤波器（DEKF）对函数的一阶近似不同,UKF对非线性函数采用二阶近似展开,而且最重要的一点是不必求取系统的雅克比矩阵,从而大大减小计算量。本文对时间序列预测及分类问题进行了仿真,结果证实了该方法的有效性和快速性。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

联合Mean-shift与粒子滤波器的实时视频目标跟踪算法及实现

粒子滤波器由于摆脱了高斯分布的约束条件,已经成为一种主流的、面向目标的非线性运动跟踪算法,广泛应用于视频压缩与检索、智能视频监控、智能人机交互等领域,其缺点是计算复杂度高、计算量庞大,无法满足实时应用的需求。针对粒子滤波器在计算量、实时性及粒子退化方面存在的问题,提出了将Mean-shift算法嵌入粒子滤波器,对重要性采样分布进行优化,以较少的采样粒子实现视频目标跟踪。仿真实验结果显示,联合Mean-shift的粒子滤波算法在目标跟踪过程中具有较好的实时性与鲁棒性。     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

形态滤波器在交通视频检测中的应用

介绍交通视频检测的基本过程,分析了交通视频图像的特征,研究了三种形态滤波器——中值滤波器、普通形态滤波器、顺序滤波器对交通视频图像的处理能力．顺序滤波器的使用依赖于二值图像中噪声与目标的分布参数P．提出了选择交通视频图像分布参数P和滤波窗大小的基本方法．实验证明,选用合适参数P的顺序滤波器能够大大减少计算量,快速地处理交通视频的二值图像,基本满足在各种气象条件下的实时采集交通数据的要求。     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

联邦滤波器的最优性

Carlson应用方差上界技术和信息分配原理论证了当主滤波器和局部滤波器的维数都相同时联邦滤波器的全局最优性,并且信息分配系数选定后是不变的。为了实现当主滤波器维数大于局部滤波器维数时的全局滤波和局部滤波的最优性,该文提出了一种解析补偿和动态最优信息分配系数确定的方法。结果表明:解析补偿方法附加计算量小,同时可作为一种性能指标用于软故障检测;信息分配系数确定的新方法由于实现了联邦滤波器局部滤波的最优性,从而提高了软故障检测灵敏度。     

离散参数随机过程非线性滤波的稳健性及其应用（一）

离散参数随机过程非线性滤波的一种重要类型是次序统计滤波器（OSF）,而研究次序统计滤波器的有效途径则是考察次序统计量的稳健性性质,作者通过概率分布距离空间上统计量泛函的弱连续性及统计量泛函的影响函数,研究次序统计量的稳健性性质,考察在各种概率分布类型下中值滤波器与最大值滤波器的低通、带通特性,并将它们成功地应用于图像处理。     

CNN-PDE非线性图像滤波器

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的.     

二维分数阶非线性薛定谔方程的守恒数值方法

非线性薛定谔方程在许多领域有重要应用,尤其分数阶非线性薛定谔方程研究日益火热。主要研究二维分数阶非线性薛定谔方程的守恒数值求解方法。首先,为了减少存储量和运行时间,引入分数阶微分矩阵,应用加权和偏移Grunwald-Letnikov空间差分格式,对二维分数阶非线性薛定谔方程进行空间离散;然后,利用紧致隐式积分因子方法的优点(指数矩阵可以在预处理阶段计算和存储,在时间循环过程中可以直接应用,且对扩散项的精确计算与非线性项的隐式处理解耦,只需在每个时间周期内求解每个空间网格点的局部非线性代数方程组),对二维分数阶非线性薛定谔方程进行时间离散;最后,数值算例验证了方法的守恒性、准确性和有效性。     

An image filter algorithm using level set based on discontinuous PDE

An image filter based on nonlinear discontinuous partial differential equation (PDE) is presented. It models a class of morphological image filters called the level set method for gray image processing. We discuss the theoretical aspects of this PDE. The switch signal is controlled by the discontinuous right hand of PDE. We propose a discrete algorithm for its numerical solution and corresponding filter implementation. The study provides insights via several experiments. These types of filters are very useful in numerical image analyses.     

自适应模糊多级中值滤波器

结合模糊关联存储方法（FAM）,提出了修改后的多级中值滤波器－－自适应模糊多级中值滤波器（AFMMF）,该滤波器克服了传统多级中值滤波器（MLMF）的一些缺点,实验结果显示,在处理“短线”噪声的过程中,AFMMF能更好地保留边缘,取得了更好的效果。     

A new method for adaptive color image filtering

An adaptive color image filter (ACIF) is proposed in this note. Through analyzing noise corruption of color image, efficient locally adaptive filters are chosen for image enhancement. The proposed adaptive color image filter combines advantages of both nonlinear vector filters and linear filters, it attenuates noise and preserves edges and details very well. Experimental results show that the proposed filter performs better than vector median filter, directional-distance filter, directional-magnitude vector filter, adaptive nearest-neighbor filter, and a-trimmed mean filter.     

Ultra-high suppression microwave photonic bandstop filters

A bandstop radio frequency （RF） filter can enhance the capabilities of RF communication systems by removing unwanted signal components such as distortion, or interference. In modem cognitive radio systems, frequency agile filters are desired to block interferers with dynamically changing frequencies and powers. These filters should be tunable over a broad frequency range, and they should be capable of suppressing very strong signals with a high resolution. To simultaneously meet these requirements with traditional RF filters are highly chal- lenging. Microwave photonic （MWP）, a technology that primary deals with the generation, distribution, and processing of high speed RF signals using photonic techniques and components, is promising for creating frequency agile RF filters. However, traditional MWP filters are lacking the high resolution and peak suppression exhibited by state-of-the-art RF electrical filters. We recently introduced a new class of MWP notch filter which is free from this limitation. This scheme allowed the creation of anomalously high suppression MWP notch filter from virtually any kind of optical resonance, irrespective of its type （gain or absorp tion）, or its magnitude. This enabled, for the first time, simultaneous optimization of the MWP filter resolution, peak attenuation, and frequency tuning range. In this paper, we present the analysis of notch filter response creation using the novel sideband processing technique. We then show the applicability of this technique to a wide range of optical filters. We compare simulated and experimental results of the notch filter response created using three types of optical filter commonly used in MWP signal processing, namely stimulated Brillouin scattering （SBS）, an integrated optical ring resonator （ORR）, and a phase-shifted fiber Bragg-grating （FBG）.     

多级全方位细节保持层叠滤波器

以层叠滤波器理论为基础,通过对信号进行阈值分解和引入全方位结构元,提出了一种用于处理噪声图象的多级全方位细节保持层叠滤波器。通过在滤波算法中引入细节检测单元,使得滤波器的第2级可以针对噪声污染图象的不同区域,自动选择相应的滤波器单元,从而达到滤除噪声、保持图象边缘细节的效果.仿真实验验证了这种滤波器的有效性。     

基于数字图像处理的环境气象颗粒物监测仪 采样滤膜结构分析

采用传统的公式法和介质饱和法对颗粒物监测仪采样滤膜进行测试,并提出利用Matlab编程的数字图像处理（DIP）方法,对采样滤膜的SEM显微图像进行图像二维孔隙率的计算,同时对孔径分布进行统计分析。实验和图像处理所得的孔径分布情况表现出客观一致性,结果表明DIP方法对滤膜的孔径分布分析有一定的可信度,可以作为一种对滤膜的制备工艺设计与产品性能检测的分析方法,并进行应用研究。另外,由于二维图像的限制,图像统计获取的孔隙率数值要小于计算法与实验数据,需要寻找转换二维孔隙率与三维真实孔隙率的有效方式。     

4种保边滤波器在图像去雾算法应用中的性能比较研究

在雾霾等能见度低的天气条件下,大气粒子的散射作用造成拍摄的图像质量严重下降.在众多基于物理模型的图像去雾算法中,各种滤波器被广泛得到应用.对4种具有边缘保持特性的滤波器在图像去雾算法的应用进行了研究.实验结果表明,Guided-image滤波器具有更好的保边特性,且处理速度快,更适用于图像去雾.     

基于可逆记忆CA融合时间延迟的图像加密算法研究

针对当前的元胞自动机加密系统不具备记忆功能,使其安全性\加密速度不理想;且目前的图像加密算法都忽略考虑时间延迟现象,无法体现加密的真实过程。对此,提出一种可逆线性记忆元胞自动机(cellular automata-CA)与时间延迟函数,采用二者相融合的加密算法来克服上述问题;并将非线性耦合置乱方法引入算法中。首先迭代一维线性分段映射所得到的一维数组,该数组通过非线性耦合置乱方法后得到一个置乱数组,并利用该数组对初始图像进行置乱处理,改变像素位置;然后将时间延迟引入到Logistic映射中,利用可逆线性记忆元胞自动机的演变规则对二者相融合所生成的时间延迟伪随机数组进行迭代,得到迭代数组。利用该迭代数组根据像素扩散机制对置乱图像进行扩散加密处理,改变其像素值。借助MATLAB仿真软件来验证算法。结果表明:提出的图像加密新算法具有优异的加密性能,加密机制高度安全,其密钥空间巨大,抗攻击能力大幅度提升。     

一种基于区域信息的图像高斯噪声滤除方法

提出了一种滤除加性脉冲噪声的模糊加权平均滤波器，其加权系数是一个携带了原图像信息的隶属度函数，同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．新的滤波器优点是简单快速，和neuro-fuzzy滤波器相比又无需训练学习时间．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器．