基于动作识别和步幅估计的步行者航位推算

针对步行者的运动特点,采用和传统航位推算不同的思路,提出低成本步行者航位推算方案.通过分析安装在步行者身体上的加速度计输出采样,采用支持向量机识别步行者运动状态,并采用滑动窗长度可变的峰值捕获算法测算实时步频.为提高峰值捕获正确率,使用Daubechies 4作为基函数的小波滤波器对加速度计的原始输出进行平滑.通过实验拟合出步幅与步频的关系模型,并以此估算步行者实时步幅作为步行者实时移动距离,再结合电磁罗盘的航向角输出,完成步行者航位推算.经实地实验验证,该方案具有较好的定位效果.     

基于Gaussian-MRF的DTI图像的正则化

为了对DTI图像进行正则化,采用了Gaussian-MRF模型。正则化方法根据Bayes准则对图像灰度值进行最大后验（MAP）估计,估计采用模拟退火方法进行,退火温度采用指数冷却进度表。通过对不同加权梯度下的同一层图像（一共7幅）同时进行正则化实验,结果表明该方法能够改善图像的噪声性能。把本正则化方法的结果与对张量场直接进行正则化的结果进行比较,表明采用本方法能够更加有效地减小噪声影响。通过把指数冷却进度表和对数冷却进度表的结果进行比较,表明采用指数温度能够在更短的时间内获得更好的正则化效果。