基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法

针对当前图像滤噪算法虽然能够在一定程度上抑制噪声;但无法保证图像质量,导致图像细节丢失、图像变模糊的弊端,提出一种新的局部自交干扰的全变分图像自适应滤噪算法。定义一个图像局部功率,求解自适应全变分算法的能量函数最小化问题。通过拉格朗日算子获取图像局部功率的非约束最小化全变分形式,计算规整化可信度参数和噪声分布。通过全变分模型将轮廓尺度图像从含有噪声图像中分离出来,对含有噪声图像和轮廓尺度图像进行差运算,获取含有噪声的残差纹理细节图像。将获取的规整化可信度参数代入全变分模型,对含有噪声图像进行处理获取最终的滤噪图像。实验结果表明,经所提算法滤噪处理后,图像质量高,滤噪效果好。     

基于UKF的ILS/GLS/INS组合导航融合方法

针对进近着陆过程中,仪表着陆系统(ILS)会受到空域以及外界环境的影响而产生导航偏差,影响进近着陆时导航的精度,而现在正在引进GLS着陆系统。本文提出一种将ILS和GLS分别与SINS相组合,利用改进的联邦无迹卡尔曼滤波,将其输出的位置之差作为量测值,再根据线性最小方差准则,提出了按照最优系数加权的方法融合局部导航数据,从而得到全局最优估值。相比于传统的联邦滤波算法,能有效的降低测量噪声,减小飞机降落时与标准航道的偏角误差,从而提高进近着陆引导的水平精度。     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法UKF与UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明UPF算法比UKF算法收敛速度更快,估计精度更高。     

反射分量分离的特征融合图像翻拍检测

针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下,该方法有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.     

连片叠前深度偏移处理技术在孤西地区的应用

孤西断裂带地质构造十分复杂,速度横向变化较大,该区已进行了三维连片处理,但潜山的构造背景及准确细致的构造形态仍不清楚,制约了对该区带的深入地质研究和评价。采用匹配滤波、叠前数据规则化等技术对叠前连片道集进行精细处理后,再进行叠前深度偏移迭代,并利用层析成像法对层速度模型进行校正,成像剖面信噪比较高、潜山归位准确,内幕清楚,发现和落实了多个圈闭构造。     

Generalized reliability measures of Kalman filtering for precise point positioning

To deal with the adverse influence of model failures on Kalman filtering (KF) estimation, it is necessary to investigate the generalized reliability theory, including the model failure detection and identification method as well as the separability and reliability theories. Although the generalized reliability theory for the least square has been discussed for many decades, the generalized reliability theory of KF is not widely discussed. Compared with the least square, KF includes not only the measurement model, but also the dynamic model. In KF, the predicted value of the state parameters from the dynamic model is considered as pseudomeasurements and combined with the observed measurements to compose the form of the least square. According to the reliability of the least square, the generalized reliability of KF is derived. Then, the dynamic model failure of precise point positioning is simulated to demonstrate the usage of the generalized reliability theory. The results show that the adverse influence of the dynamic model failure is more severe than that of the measurement model. Moreover, it is recommended that the model failure identification should always be used even if the overall model test passes. It is shown that the derived generalized reliability measures are suitable for the generalized KF estimation.     

基于交互式多模型的VR系统头部运动预测算法与仿真

虚拟现实系统中的视觉延迟会严重破坏其沉浸感,是导致仿真病的重要原因之一.针对此问题,栽分析头部运动特点基础上,采用常速模型和"当前"统计模型构成的模型集合描述头部运动,建立了交互式多模型预测滤波器对头部位置进行预测,并对预测效果进行了仿真验证.仿真结果表明,相比以往采用单一、固定模型描述头部运动的预测器,该预测器提高了头部位置预测精度,从而更加有效地补偿了VR系统中的视觉延迟.     

经典阿贝-波特和空间滤波学生实验系统的优化设计及其实验验证

本文通过计算机编程实现了对实验系统参数的优化设计,并选取其中一组计算结果搭建了实验平台,再现了经典的实验结果,验证了阿贝的二次成像理论,在此基础上成功编排了学生实验,编写了实验讲义.