视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中，场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而，实际中图像的背景和前景往往相关，常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此，将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题，提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法，可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像，并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

应用全站仪综合测量火炮偏离角及俯仰半径

提出一种应用全站仪进行火炮偏离角和俯仰半径的综合测量方法。应用最小二乘原理拟合出火炮俯仰半径,然后解算出火炮偏离角,并用Monte Carlo方法分析了测量结果的精度。结果表明:全站仪高低角和火炮仰角的测量精度均对火炮偏离角和俯仰半径的测量结果无明显影响;全站仪测距精度对火炮俯仰半径测量结果的影响较大;全站仪水平角测量精度对火炮偏离角测量结果的影响明显。该方法在现场操作时需要重点关注全站仪水平观测角和测距的检测精度。     

靶场光学测量数据异方差性检验及修正

为了避免靶场光学测量数据异方差性导致的普通最小二乘估计非有效、显著性检验失去意义和模型的预测失效问题,采用了图形分析、Goldfeld-Quandt和Breusch Pagan Godfrey方法检验光学测量数据异方差性,并针对光学测量数据的异方差性提出分段加权最小二乘修正的方法。通过理论分析,对某设备方位角测量数据进行实验验证,取得了残差平方数据、G-Q检验统计数据、BPG检验统计数据和分段加权最小二乘BPG统计数据。结果表明应用图形分析法对光学测量数据进行异方差性检验最直观和简捷,适合存在明显异方差性的检验,G-Q检验法不适用光学测量数据的异方差性检验,BPG检验理论完整且适合光学测量数据的异方差性检验,分段加权最小二乘方法有效合理,消除了异方差性对回归模型的影响。     

图像形变中基于MLS的光滑纹理映射技术

提出了一种基于移动最小二乘的二次拟合多项式纹理映射模型.该模型主要应用于使用控制网格的图像形变技术.图像中的物体被嵌入一个控制网格,并且对控制网格进行形变操作.在控制网格上应用纹理映射,以绘制形变后的物体.在纹理映射时通过将控制网格顶点在形变前后的位移向量作为拟合函数值,采用移动最小二乘方法进行拟合得到映射所使用的二次函数.该方法能够明显改善图像形变后的光滑性,实现逼真、自然的图像形变.     

一种固定单站对运动辐射源的无源定位跟踪算法

首先提出了一种测量目标辐射源脉冲到达时间和到达方向实现固定单站对运动辐射源进行无源定位的算法,该算法克服了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法的一些缺点。另外给出了两种将该算法和卡尔曼滤波算法结合的改进方法,可以获得更优的定位效果。计算机仿真结果证明了上述两种方法是正确的。     

控制不等式的改进

讨论了随机过程控制关系产生的不等式,对这个不等式给出了一个新系数,改进了以前的结果,并将其应用于局部平方可积鞅.     

二维正方点阵液态声子晶体的带隙计算

介绍了计算二维正方点阵液态声子晶体带隙的PWM法。在四氯化碳/水银复合体系中发现了完全带隙,当四氯化碳填充分数为约22%时带隙宽度达到最大值。研究了三种不同截面形状的填充物,其中,圆形截面填充物体系比方形截面及其45°旋转的体系更有利于产生宽带隙。对圆形截面填充物体系,当填充分数为f=0 229时有最宽带隙ΔΩ=0 5497。将填充物和基体交换,即水银/四氯化化碳复合体系中,所得到的带隙宽度显著减小。     

内表面间垂直度的高精度测量方法设计与误差分析

针对框体类零件超精密加工的难点问题--内表面问垂直度误差的高精度测量,提出了一种基于波面干涉技术测量的新方法,建立了垂直度测量系统,分析了各调整误差对测量结果的影响.该方法能够实现框体类零件内表面间垂直度误差的高精度测量与评价,并能得到误差的三维分布,测量结果可直接用于零件的确定性修形加工.实验表明,该方法可实现0.6"的综合测量精度.     

基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。