基于贝叶斯推断的风云四号闪电成像仪中虚假信号滤除

多种原因使得风云四号A星(Fengyun-4A,FY-4A)闪电成像仪(lightning mapping imager,LMI)探测到的发光事件中包含大量虚假信号,且目前针对不同的噪声来源采用不同的滤除方法。因此,为寻求一种较通用的、能同时滤除不同来源虚假信号的方法,尝试采用贝叶斯概率推断对2017年8月8日京津冀地区一次雷暴过程中的LMI实测数据进行虚假信号滤除。首先,采用国际上惯用的卫星闪电聚类参数化方案,将时间间隔小于330 ms且空间间隔小于16. 5 km的事件认为是闪电引起的连续信号,不满足此条件的则视为孤立的虚假信号而被滤除。然后,根据连续信号的辐射强度和该位置处的背景亮度与孤立虚假信号之间的差异性,采用贝叶斯概率推断来滤除连续信号中的虚假信号。考虑到贝叶斯推断可能存在误差,进一步根据闪电时空连续性特征设计了信号再判断方法,尽可能地滤除虚假信号且保留真实闪电信号。最后,利用云顶亮温资料及全球闪电定位网(worldwide lightning location network,WWLLN)数据对滤除结果进行初步检验。结果表明:虚假信号约占所有信号的50%;滤除虚假信号后,90%以上的信号分布在云顶低于240 K的区域内,且与WWLLN闪击点具有较好的对应。这种同时考虑信号时空连续性及不同信号间特征量差异性的虚假信号滤除算法,为设计更通用高效的虚假信号滤除算法做出了尝试。     

基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计

针对目前已有的改进相干滤波语音增强系统中噪声互功率谱估计方法运算效率低、准确性不足的问题,提出一种基于软语音存在概率的噪声互功率谱估计方法。通过计算语音信号的固定先验软语音存在概率代替语音活动检测器,得到噪声互功率谱的无偏估计值,以改善估计的准确性,同时还可避免复杂的偏差补偿值计算,使算法计算量得以减小。仿真实验结果表明,所提出的噪声互功率谱估计方法在应用于改进相干滤波语音增强系统时有更好的感知语音质量评价得分,且运算用时更短。     

时变自回归模型在清醒大鼠局部场电位特征分析中的应用

同步和去同步状态是清醒大鼠脑活动的两种典型状态,分析不同状态下局部场电位(LFP)的时频特性差异是提取刺激响应特征的基础。针对LFP信号的非平稳特性,采用时变自回归(TVAR)算法建立LFP状态空间模型;并利用卡尔曼滤波迭代方法对模型系数进行动态更新。然后基于TVAR系数计算LFP的功率谱,对不同状态的LFP信号进行时频特性分析。研究结果表明,利用TVAR模型结合卡尔曼滤波算法获得的时频功率谱与基于短时傅里叶变换方法的结果相比,具有更高的时频分辨率,而且通过对LFP的时频分析可以有效捕捉大脑活动状态的动态变化,对于大脑功能机制的解析具有重要意义。     

一种基于上下文感知的垂直切换决策机制

针对垂直切换决策考虑的因素越来越多而增加了决策复杂性的问题,提出一种基于上下文感知的垂直切换模型,设计出由切换发起、网络过滤、网络选择3阶段组成的新的切换决策机制.通过引入网络过滤,以某项网络选择指标为依据,对当前可检测到的接入网络进行过滤,并最终实现网络选择算法中对候选网络集或者选择指标的优化.该算法可以使网络选择策...     

基于带通滤波和绿色因子的绿色识别方法

为识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,提出了一种基于带通滤波和绿色因子的绿色植物识别方法.首先将自然光条件下采集的大田作物长势监控图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过基于HSV的带通滤波器去掉RGB图像中的大部分背景;然后将处理过的RGB图像进行归一化,并利用ExG实现绿色植物的识别.实验结果表明,本方法能够正确识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,能够较好地克服野外大田拍摄环境造成的识别难题.     

基于Android平台的图像增强算法

针对传统图像增强算法存在的不足, 提出一种基于Android平台的图像增强算法. 首先,采用同态滤波对图像进行预处理, 并用小波变换分解图像; 然后对图像进行对比度拉伸和亮度增强, 消除图像中的噪声等; 再采用小波变换重构图像各分量, 得到增强后的图像; 最后在Android平台上实现图像增强算法, 并用仿真实验测试其性能. 仿真结果表明, 该算法解决了传统图像增强算法的不足, 得到了较理想的主观视觉效果, 加快了图像增强的速度, 可满足图像增强的实时性要求.     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

基于暗通道先验的快速图像去雾

为提高雾天降质图像的清晰度,基于暗通道先验提出单幅图像去雾的快速算法;其主要思想是摒弃复杂的软抠像方法,通过引入多分辨率处理,并结合最小滤波和联合双边滤波,对利用暗通道先验估计得到的透射图进行细化处理。针对天空区域暗通道先验失效引起色偏的问题,结合天空的特征先验和概率分布特征,识别出图像中的天空部分;并依据天空亮度来自适应调整透射率下限值。仿真表明:在保持良好去雾能力的同时,极大地降低了计算复杂度,满足一般工程的实时性要求。     

超高层建筑施工塔吊的动力特性和地震响应规律研究

由于施工塔吊的广泛性和周转使用期限为20年甚至更长,致险地震发生概率也会相应增加。为了研究超高层建筑施工塔吊抗震性能,通过对某实际工程中的动臂式塔吊进行了现场监测并获取其实测自振频率,同时以此为依据对塔吊有限元模型进行有效修正。在此基础上,为了探究超高层建筑在施工过程中塔吊的地震响应规律,分析地震作用下超高层建筑与塔吊的耦合效应,结果表明,超高层建筑—塔吊模型存在多个共振区域,滤波后的时程分析进一步验证该结论。在超高层建筑施工过程中,塔吊爬升过程中有两次地震响应放大现象,需要重视其抗震性能的动态变化。探讨塔吊的动力特性随施工过程的动态发展规律和破坏效应,发现塔吊的应力热区集中在塔身的顶部和起重臂根部,在大震下易出现相应位置的弯折破坏。     

对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准方法

采用对偶四元数将捷联惯性导航系统坐标系间的转动和平移统一考虑,以降低初始对准的模型复杂度和计算复杂性.给出了对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准过程的粗对准模型,在此基础上,分别获得了基于加性和乘性对偶四元数误差的精对准模型.以航向角估计为例进行仿真分析,结果表明,采用该方法的收敛速度比传统方法加快了约40%,对准精度提高约0.01°.