基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.     

一种改进的图像自适应非线性滤波方法

针对图像的保边光滑问题，分析了Perona-Malik(PM)方程的非线性滤波扩散行为，利用保边正则化思想给出了由一种新的各向异性扩散方程所决定的图像自适应光滑算法。这种新的各向异性扩散滤波方法与PM方程的不同之处在于：扩散系数不是直接来源于图像的梯度幅值，而是在图像梯度模基础上恢复出图像的边缘信息。实验结果表明，所提方法对图像边缘的恢复结果要比PM的方法具有更高的可靠性和准确性。     

求解一类无限维非光滑算子方程的光滑化牛顿法

研究一类无限维非光滑算子方程的光滑化牛顿法,构造光滑函数逼近非光滑算子.在半光滑假设条件下,证明了光滑化牛顿法具有全局超线性收敛性.研究表明,此算法可用来求解一类特殊的来源于无限维非线性互补问题的非光滑算子方程.     

基于WEB的数字信号处理虚拟系统

基于WEB的虚拟系统为研究数字信号处理提供了一种新的方式,采用虚拟系统对数字信号的频谱分析及语音编码进行研究,通过ASP和ActiveX技术实现系统的动态交互和实时传输,初步实现了信号在网上的实时交互处理,该系统的研究成果已开始应用于教学,科研中。     

VBR流磁盘I/O的优化调度及特定的缓冲计算

VBR流如视频流,由于其位率的突发性和频繁的改变,给传输系统（如网络和磁盘I/O端口）带来了巨大的挑战．VBR流的平滑调度和传输控制成为分布式多媒体应用领域内研究的热点．对于存储的视频,在连续传输中,预缓冲是平滑VBR特性非常有效和实用的方法．作者在基于为网络传输而考虑的VBR流平滑算法的基础上,讨论了考虑物理磁盘块存取特性的VBR流二次平滑调度及缓冲计算方法．首先,给出了一个在最小缓冲尺寸下的磁盘I/O调度规划算法A;然后,计算了在最大存取单元（为某种需要而设定的）不超过某一特定值时的最低缓冲需求,及在该最低缓冲需求下的一个复杂度为线性时间的磁盘I/O调度规划算法C．分析结果表明,所设计的算法能100%地利用磁盘空间．     

基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

基于一种二维ESPRIT算法的ISAR超分辨成像

应用ESPRIT算法能很好地提高逆合成孔径雷达(ISAR)的成像分辨率,但是传统的ESPRIT算法是一种一维估计方法,因此本文通过构造一个特殊阵元阵列,引入一种二维ESPRIT算法,并且使用了空间平滑技术,试验证明这种方法计算量低、分辨率高、估计方差小等优点。     

Nonlinear fusion filters based on prediction and smoothing

To attenuate white noise, nonstationary noise and impulse noise are important for signal processing. In this letter, we present nonlinear fusion filters (NFF) based on prediction and smoothing. By means of least square fitting of a polynomial, we define and give the operators of left prediction and right prediction, left smoothing and right smoothing, central smoothing and cross-validation smoothing. In simulated experiments, it is shown that the present method is an effective one.     

改进的分级图像矢量量化

提出了一种基于Ｐｅａｎｏ扫描的分级矢量量化算法，通过有效地利用数据间的相关性，改进了ＶＱ的性能．该算法先通过能比光栅扫描更好地保存二维数据间的相关性的Ｐｅａｎｏ扫描对原始图像进行预处理，再根据信号特性进行分级ＶＱ；还提出了基于Ｐｅａｎｏ扫描的平滑算法，有效地减小了方块效应的影响