信息过滤技术及Visual J++实现

信息过滤技术的目的是滤除信息垃圾、建立主动服务机制.论述了信息过滤技术中的原及其实现方法.采用话题为基本单位,分析了信息的特征,建立的用户兴趣模型;根据用户反馈来动态地了解用户的兴趣变化,提出了潜在语义标引的过滤算法,并依据用户设定的不良信息库更有效地过滤出用户所需要的信息.利用Visual J++(VJ)实现了信息过滤软件基本功能,实验证明上述过滤算法的有效性.最后给出了在信息过滤技术中正在研究的几个问题.     

一种基于混合策略的孤立点检测方法

孤立点检测面临数据不平衡和代价敏感两个问题。利用改进的一类支持向量机对数据集进行重构,并结合代价敏感支持向量机提出了一种混合策略检测方法。首先在传统的一类支持向量机优化过程中设定不同权重,通过刻画超平面消除部分正常样本进而平衡数据集;重构过程保留了孤立点信息,同时能克服数据混叠现象。通过代价敏感支持向量机对样本进行训练,利用受试者工作特征分析作为评判依据搜索最优参数,进而调节阈值获得孤立点检测模型。仿真实验结果表明,本文方法能提高检测精度,同时有效降低总的误分类代价。     

基于多元信息的绝缘子红外故障诊断

绝缘子在制作不良、污秽等故障情况下表现为温度升高,红外成像技术是绝缘子温升故障检测的一种新手段。针对绝缘子的温升故障,提出了基于多元信息的图像识别和故障诊断方法。通过对图像预处理,利用边缘检测和数学形态学算法去除红外图像中的复杂背景,将绝缘子准确的识别出来,再结合红外图像的温度信息,判断绝缘子的温度是否超出设定的阈值,实现绝缘子的故障诊断。利用红外摄像仪获取故障绝缘子的红外图像,验证了本方法的可行性。     

基于多小波变换的GPR图象去噪方法研究

探讨了多小波函数及其预处理方法对探地雷达(ground penetrating radar-GPR)图象去噪性能的影响，在Donoho D L和Johnstone IM提出的小波阈值去噪方法的基础上提出了一个改进的阈值函数，并对实际的GPR图象进行阈值化处理和对比分析，结果表明选取合适的预处理方法，采用DGHM和STT多小波对GPR图象去噪可获得比其他方法更好的效果。     

基于DSP的实时电视跟踪系统设计与研究

基于数字信号处理器 ( ADSP2 1 0 2 0 ) ,建立了一种主从式实时电视跟踪系统。分析了系统工作原理、构成及主控计算机与 ADSP2 1 0 2 0处理从机之间的控制关系 ,研究了快速中值滤波预处理方法、目标搜索和跟踪过程中波门的设定准则。采用矩持阈值分割方法提取目标 ,采用质心跟踪算法及基于线性微分拟合的记忆外推跟踪技术跟踪目标。     

基于向量空间模型文本过滤算法

文本过滤是指从大量的文本中寻找满足用户需求的文本的过程.本文详细地论述了基于向量空间模型的文本过滤算法,该算法由训练和自适应过滤两个阶段组成,在训练阶段,通过主题处理和特征抽取建立初始的过滤模板,设置初始阈值;在过滤阶段,则根据用户的反馈信息自适应地调整模板和阈值,以获得最佳的过滤性能.     

一个简单有效的LTE随机接入前导检测系统

简要介绍了LTE中PRACH的基带发射与接收系统,提出了一种简单有效的LTE随机接入前导检测系统,使用降采样技术和频域计算相关的方法来降低计算复杂性,便于系统的硬件实现.采用信号预处理和噪声平滑操作使检测系统适合低信噪比背景下的前导测量,明显改善了接收机的漏检概率.分析了多天线非相干合并后AWGN功率级随机变量的概率密度函数和累积分布函数的特征,分别针对2个和4个接收天线提出了线性近似虚警概率的阈值设定方法,使得阈值设定简单有效,并通过MATLAB对虚警概率和不同SNR下的漏检概率进行仿真,验证了提出系统的有效性.     

两类阈值对图像小波边缘提取的影响研究

对Mallat的多尺度小波变换边缘提取算法中阈值的选取[1] 作了改进 ,提出了对整幅图像设置链平均幅度阈值 (Tm)的下限和链长度阈值 (Tn)后 ,再采用矩形自适应法选取链平均幅度阈值 (Tm)来对局部模极大值进行删取 ,在不同尺度上提取图像边缘 ,而后综合形成图像的真正的边缘。实验表明 ,这种对链平均幅度阈值 (Tm)先设定下限再采用矩形自适应法选取阈值的方法 ,是一种更加有效的边缘提取方法。     

一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法——在交通场景中的研究与应用

研究并实现了一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法,并将其应用在交通领域。主要从倾斜校正,帧图像配准,无缝拼接三个方面进行了研究与论证,实验结果表明,这种改进的自适应阈值SSDA的图像配准方法,减少了计算量并提高了视频拼接的效率,有利于交管部门对路况信息数据的回放和存储,减少数据量。     

H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降, 通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)可以提升滤波算法的自适应性, 但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足, 针对上述问题, 在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)的基础上, 提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则, 直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重, 进而减小状态估计误差。仿真结果表明, 所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性, 同时相比较需要计算渐消因子的STF算法, 该算法在计算量和收敛速度上具有优势。     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。     

时域递归滤波算法中k系数确定方法的研究

时域递归低通滤波是高精度光电实时跟踪控制系统在复杂背景条件下提高信噪比,检测运动弱小目标的主要方法,属于自适应的非线性滤波。这种非线性滤波的关键在于实时确定滤波算法中的k系数。这个k系数是预测偏差的函数,它能够根据目标运动的情况实时校正滤波算法。通常在确定这个系数时有不同的算法,通过比较这些算法在硬件上实时实现的差别,确定出适用于光电实时跟踪控制系统比较理想的时域递归低通滤波方法。     

基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法

针对传感器精度下降时的航迹关联问题, 提出了一种基于数据质量评估的自适应序贯航迹关联算法。将实时数据质量评估结果引入关联门限的调整, 结合熵值法和效用函数法对传感器性能和局部滤波质量两项指标分别进行评估, 构建了两项指标与算法显著性水平之间的模糊关系, 实现关联门限的自适应调整。仿真表明, 在局部传感器精度下降的场景下, 改进算法的关联性能优于对比算法, 且良好的关联效果有益于融合精度的提升, 在目标机动的情况下也具有良好的适应性。     

自适应最优块匹配视频稳像算法

传统的块匹配视频稳像算法不能完全去掉运动前景影响,在处理过程中需要预先设定判定相似度的阈值,容易造成计算误差,搜索算法搜索位置太多,加大了运算量。本算法首先对相邻两帧图像的匹配块进行x 和 y 方向独立的块搜索,自适应地确定最优匹配位置,然后根据每次搜索最优匹配位置剔除运动前景目标块,调整步长进行下一步搜索,直到搜索步长为零时停止,最后计算出相邻帧间的移动向量进行运动滤波,补偿抖动。处理结果显示本算法可以在视频大幅抖动,含有运动目标时和全局运动时进行准确稳像。     

空间域相关法抗X波段航海雷达同频干扰

根据X波段航海雷达图像中海杂波的空间相关特性,提出了一种用于检测与抑制同频干扰噪声的方法。首先采用恒虚警率法确定合适阈值,利用相关法检测出干扰噪声线在雷达图像上的位置,然后利用一种改进型拉普拉斯线性增强模板实现干扰线上噪声点的定位,进而采用分段插值方法对检测出的噪声点进行修复以滤除噪声。利用实测雷达数据测试所提算法性能,结果证明:与均值、中值等传统滤波算法相比,所提方法在高海况条件下既能简单快速有效地检测到同频干扰噪声,又能更好地保留原海浪信号的回波信息,满足了海浪信息反演对信号回波质量的要求;在低海况条件下,也能有效去除同频干扰噪声。     

基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测

为了实现红外复杂背景下弱点目标的有效检测,提出了形态学Top-hat变换和改进的非线性扩散(以Perona-Malik (PM)的研究为基础)模型相结合的滤波算法,用于增强红外弱小目标信号、抑制复杂背景和噪声。该方法首先利用形态学滤波中的Top-hat算子对图像进行目标增强,然后对形态学滤波后的图像采用改进的PM滤波器进行进一步滤波达到抑制背景突出目标的目的,最终通过阈值分割实现弱小目标的检测。对比实验结果表明,该算法能够在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下实现红外弱小目标图像的背景及边缘有效抑制、使图像的信噪比提高20%,检测能力在原有算法上提高了40%。     

引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法

针对传统的基于离散傅里叶变换（discrete Fourier transform, DFT）的信道估计算法中滤噪性能不够理想的问题,提出了一种在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法,采用阈值法对噪声进行两次降噪处理。仿真结果表明,该算法在高信噪比和低信噪比下均可提高信道估计的性能,其归一化均方误差(normalized mean square error, NMSE)指标优于传统算法。     

基于典型散射差异指数的PolSAR图像Lee滤波

为提高滤波后极化合成孔径雷达图像的边缘清晰度和保持目标的极化特性,提出了基于典型散射差异指数(typical scattering difference index, TSDI)的PolSAR图像Lee滤波算法。算法根据滤波像素和邻域像素之间的TSDI,采用自适应阈值法筛选出滤波像素的同质像素,然后用同质像素进行Lee滤波。针对筛选阈值,首先利用Parzen窗估计同质区域TSDI概率分布,然后根据估计结果计算阈值。用美国AIRSAR系统和UAVSAR系统采集的极化数据进行实验。实验结果表明该算法相对于精致Lee滤波算法相干斑抑制更加彻底,同时图像边缘清晰度和目标极化特性保持更完好。