基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

基于传感器阵列的近场时延信号盲源分离算法

主要研究了近场条件下,当接收阵列信号存在微小时延的盲分离问题.此情况下传统的线性无记忆盲分离模型已不再适用,提出了一种通过引入源信号的导数并改进混合模型后,利用二阶统计特性的算法,可以轻松解决时延条件下的盲分离问题(BSS).同时当传感器数远多于源信号数时,该算法还能达到消噪的目的,仿真结果证明了算法的有效性.     

统计学习理论在磨损量模型参数估计中的应用

讨论了摩擦片磨损量数学模型中未知参数估计的方法统计学习方法和线性方程组方法.利用最小二乘法,对采用线性方程组所估计的模型参数的误差进行了讨论,并得出结论在磨损量测得的情况下,以在(0,1)区间内服从均匀分布的伪随机数构成系数矩阵确定未知参数是可行的.     

一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法

研究了模糊交互多模型算法(FIMM)和基于当前统计模型(CS)的自适应滤波算法,提出了一种基于当前统计模型的模糊交互多模型算法(CSFIMM)。该算法克服了模糊交互多模型算法精度较低和当前统计模型自适应滤波器方差调整有限的缺点。通过仿真,对所提出的算法和交互多模型(IMM)算法以及FIMM算法在估计精度和计算量两个方面进行了比较。     

利用统计方法进行量化考核

量化考核是现代企业管理中一项十分重要的内容。如何对企业的管理者进行量化考核、评价和激励,是单位领导者非常重视但又难以解决的问题,难就难在如何确定一个科学、合理、有效的量化考核系数。我们认为利用统计学的方法就可以很好地解决这个难题。     

POMDP在战场决策评估中的应用和仿真

通过将贝叶斯统计方法和POMDP(部分可观测马氏决策过程)方法相结合,采用计算机模拟的方式,预测在给定条件下可能产生的各种作战决策的质量.为解决不确定条件下对决策质量的定量评估提供了一种比较可行的方法.     

空间碎片的雷达探测--技术与趋势

为应对来自太空的威胁,对包括空间碎片在内的所有空间目标进行全面监测不可或缺.在给出空间碎片雷达探测国内外研究现状的基础上,从基于跟踪模式的大尺寸碎片编目和基于波束驻留(beam-park)模式的中小尺寸碎片统计采样2方面综述了空间碎片的雷达探测技术,并分析了其存在的问题与未来的发展趋势.     

1／2自旋量子热泵的生态学优化性能

研究以１／２自旋量子费密系统为工质的内可逆卡诺热泵的生态学优化性能,得到了Ｅ目标最大时量子热泵的最佳泵热率、最佳致热系数以及最佳熵产率。     

高斯噪声信号获取的若干方法

本文主要从硬件、软件两方面总结介绍笔者在科研工作中所寻求到的若干种获取高斯噪声信号的途径和方法,以供同行参考.