基于粒子追踪的风场可视化方法

为了更直观地表示三维风场的变化特点，针对气象风场数据集的特点采用粒子系统的方法可视化表示风场属性，提出了通过粒子的位置变化动态反映风场速度方向以及大小，同时将风场涡旋度的强弱映射成粒子本身的旋转状态，最后选取CDC数据中心的风场数据验证了实验结果。     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

旋转弹引信用卫星定位接收信号旋转解调方法

为解决旋转弹飞行中的高旋转、高动态条件会造成卫星定位接收系统无法正常定位的问题,针对旋转、动态环境开展了旋转弹卫星定位接收信号旋转解调方法的研究.详细分析了旋转条件对卫星定位信号接收的影响,并针对旋转特性设计了旋转跟踪解调环,用于对旋转的跟踪与解调,给出了旋转弹卫星定位信号接收系统的设计方案,基于Simulink实现了旋转弹卫星定位信号接收系统的仿真,并给出了相应的仿真与实验结果.结果表明,设计的以旋转跟踪环为核心的旋转弹卫星定位信号接收系统,在中心频率为200 Hz的情况下跟踪范围可达到±40 Hz,较好地满足了转速在200转/s左右的旋转弹信号接收要求.      

基于闭塞时间理论的移动闭塞追踪间隔时间特性研究

移动闭塞作为一种最新的闭塞制式,可以在确保列车运行安全的前提下,使列车的追踪间隔达到最短。针对移动闭塞条件下列车追踪间隔,给出了列车对区间的时间占用带计算方法,利用时间带重叠法设计了基于闭塞时间理论（Blocking Time）的移动闭塞追踪间隔计算方法。对于影响列车追踪间隔时间的影响要素,在visual studio平台上设计了不同的仿真实验方案,利用本文给出的追踪间隔计算方法,对影响追踪间隔的要素进行定量分析,得到了各因素对列车追踪间隔的影响规律。     

基于STM32F103的手写绘图板设计

本设计采用铜板电阻分压电路,基于AD7982的AD转换模块、STM32F103的主控制模块和LCD12864的液晶显示模块设计了一种手写绘图板.通过查找铜板电阻-电压变化关系的数据表,进行软件编程和优化,实现了表笔触动15 cm×10 cm覆铜板时,在液晶屏上显示触点坐标及象限功能、文字显示和表笔轨迹追踪、显示功能.本设计精度高、功耗低,是一种较理想的设计方案.     

实时三维超声心动图与二维斑点追踪成像技术共同评价心肌梗死患者左室收缩功能与同步性

目的探讨二维斑点追踪成像(2D-STI)及实时三维超声心动图(RT-3DE)评价AMI患者左心室收缩功能和各节段运动的同步性.方法 50例急性心肌梗死患者为病例组,30例正常体检者为对照组,应用CMQ软件获取各节段径向圆周应变及应变率曲线,然后转变为RT-3DE模式,得到17节段时间-体积曲线(VTC),并获得收缩功能以及非同步收缩参数.结果 1)与对照组相比,心肌梗死组3个水平所有节段径向应变值和圆周应变值均减低;2)心梗组患者Trs-SD,Tcs-SD,Trsr-SD,Tcsr-SD明显高于对照组(P0.05);3)与单支冠状动脉病变心梗组比较,多支冠状动脉病变心梗组LVEDV,LVESV显著增加,LVEF显著减小;4)病例组患者左室Tmsv17-SD,Tmsv17-Dif,Tmsv17-SD%,Tmsv17-Dif%均较对照组增大(P0.05).结论 RT-3DE和2D-STI可以准确地量化左室收缩功能,评价AMI患者左室运动的同步性,左室收缩功能障碍也影响收缩同步性.     

基于控制变量估计的高超声速再入滑翔目标轨迹预测算法

以高超声速再入滑翔目标为研究对象,在对目标机动控制变量进行建模分析的基础上提出了一种轨迹预测算法。首先,基于动力学建模构建了目标跟踪模型,利用气动参数对目标状态向量进行扩维并推导了对应的运动模型。其次,构造了适用于轨迹预测的目标机动控制变量,在不同机动模式下分析了控制变量的变化规律,基于控制变量设计了对应运动方程以及轨迹预测模型。最后,仿真生成了两条轨迹并对所提算法进行了仿真验证,分析了算法性能。仿真结果表明所提轨迹预测算法能够取得较好的预测效果。     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

基于散斑跟踪技术的左心室扭转力矩计算

扭转力矩是定量评价左心室收缩功能的重要指标但却不易测量.提出一种基于块匹配散斑跟踪技术的左心室扭转力矩计算方法.对左心室短轴超声图像序列的心肌任意感兴趣区域进行动态跟踪,跟踪过程中通过计算跟踪前后的块的相关系数来选择正确的参考帧,改进了传统参考帧的选择方法,提高了跟踪的正确性,同时为角度计算排除了异常数据.实验结果表明该方法实现了对左心室扭转力矩的无创性测量,具有良好的临床应用前景.