针对高转速A/D采集的自适应平滑处理方法

船舶领域常用瞬间转速测量对各类大型机械设备进行运行状态监测及信号控制,为了提高瞬时转速测量的精度,从而提高船舶设备运行控制的准确性以及设备健康状态评估的有效性,基于传统模数转换(A/D)采集的采集转速方法——测频率法和测周期法,通过对A/D转速测量点数进行多周期平滑处理,并加入转速分段测量的自适应机制,提高A/D采集瞬时高转速的精度。在进行模拟仿真与理论结果比较验证后,进一步开展在实际测量中自适应平滑处理方法对转速测量精度影响的研究。仿真及试验结果表明,采用的转速测量方法针对不同的转频均可有效降低转速测量误差,研究成果可为船舶机械设备转速测量提供一定参考。

铜面平滑处理的微蚀液及其在高频高速PCB中的应用

随着人工智能(AI)、机器学习(ML)和云计算技术的快速发展,信号传输速率从10Gbps快速提升112Gbps,甚至在不久的将来达到224Gbps。高速信号(>112 Gbps)因为信号完整性而提出导体表面低轮廓的要求。由于趋肤效应影响,在高速PCB压合前处理制程中,高粗糙度铜面粗化处理已经不能满足高速信号传输损耗需求。本文开发出一种铜面平滑处理的微蚀液,对HVLP铜、RTF铜和中粗化铜面均有极佳的平滑处理效果,HVLP铜箔处理后的Rz<1.2μm,Sdr<2%。相对低粗糙度键合剂,在28GHz频率下插入损耗提升9.6%,可以满足224Gbps信号传输损耗的需求。

低空突防用数字地形的平滑处理

数字地形是自主式 GPS/ MAP地形跟随 /地形回避 (TF/ TA)低空突防系统的主要信息来源之一。考虑到飞行器机动能力的限制和飞行的安全性 ,必须对实际地形进行平滑处理。文中首先提出了一种改进型的曲率限制平滑算法。在此基础上 ,给出了一种综合的坡度曲率限制平滑算法 ,它使平滑后的地形不仅满足飞行器纵向机动能力的限制 ,而且较贴合原地形也较原地形高。从而使得在平滑后的地形上进行实时航迹优化是安全可靠的。同时 ,由于平滑后的地形有坡度的限制 ,使实时航迹优化过程中对飞行器在各个方向的离地间隙的限制转化为只要限制飞行器的纵向垂直离地间隙 ,简化了实时航迹优化算法 ,从而易于工程实现。仿真结果表明 ,该算法是有效的。

NURBS曲线插补过程中运动平滑处理

由于不能通过积分方法在短时间内精确计算NURBS曲线的长度,使得在数控加工过程中实时计算减速距离、判断最终减速段开始点变得非常困难。基于插补的实际情况,给出一种实时计算减速距离的方法,在此基础上,实现了基于梯形速度曲线的速度平滑处理以及基于S形速度曲线的加速度平滑处理。模拟结果表明,该方法在NURBS曲线实时插补过程中,在保证误差的基础上,满足了插补周期和加减速的要求,且实现了速度以及加速度的平滑过渡。

SG平滑处理对冬小麦地上干生物量光谱监测的影响

Savitzky-Golay(SG)方法是高光谱数据预处理的重要方法之一,为研究SG平滑处理对冬小麦地上干生物量(AGDB)光谱监测模型的影响,对冬小麦冠层光谱进行6种程度的平滑处理:无平滑(SM0)、3点平滑(SM3)、5点平滑(SM5)、9点平滑(SM9)、13点平滑(SM13)和17点平滑(SM17),并分别构建各预处理光谱条件下的冬小麦AGDB的偏最小二乘法(PLSR)模型,对比各PLSR模型的表现,研究平滑程度对模型的影响。结果表明,SM9平滑处理后的冬小麦冠层光谱可以提高光谱与AGDB的相关性,相关系数接近0.5;所构建的冬小麦AGBD的光谱监测模型中,SM9处理的模型表现最好(R2=0.771,RMSE=0.564,RPD=1.912,LV=19)。研究结果可为利用冠层光谱研究冬小麦AGDB的无损监测提供一定的光谱预处理方法与技术探索。

一种数控加工二维轮廓的平滑处理技术

针对由步进电机控制的等离子切割机,为解决速度急剧变化对机床的冲击导致运动不平稳的问题,提出一种对二维轮廓进行平滑处理的方法。基于抛物线弦高误差法、劣弧角度判断法、长度比较法等进行特征点提取,准确识别出轮廓上的尖点、切点、敏感点及可拟合点;根据特征点的不同类型,将轮廓划分为一系列待拟合区间;应用一种优化的双圆弧拟合算法,对待拟合区间进行平滑处理,实现加工轮廓的G1连续,并消除敏感点对加工平稳性的负影响。实验结果表明,应用本算法处理二维轮廓,在保形不走样和保证加工精度的前提下,解决了加工运动平稳性问题,提高了零件加工效率和质量。

EDM在汽车制动力数据平滑处理中的应用

为了实现对汽车制动力变化的全过程检测,提高系统的检测精度和重复性,提出了将经验模态分解(EMD)方法用于汽车制动力数据的平滑处理中,并与传统的汽车制动力数据平滑处理方法的最小二乘法和样条函数法进行了仿真与实测对比试验。试验结果表明:EMD方法既能够削弱干扰的影响,提高测量曲线的光滑度,使汽车制动力测量的最大偏差从原来的0.67%降到0.16%,又能够保持原有曲线的变化特征,从而保证了系统的检测精度和检测数据的重复性。

基于最小二乘曲线的水电站入流平滑处理

以双牌水电站为例,针对水库入库过程推算结果的"锯齿"现象,构造了入库流量与时间的多项式关系进行平滑模拟,并建立以水量平衡为约束的最小二乘曲线拟合模型求解。结果表明,该方法确保了模拟结果与原始过程计算周期内水量相等、误差权重系数具有相同最大值的特征,拟合效果、精度较高。

NaI(TI)探测器测量γ能谱平滑处理方法及其评价

介绍了高斯法与最小二乘法相结合对NaI(TI)探测器测量γ能谱进行平滑处理方法,用MATLAB编程实现对γ谱数据的平滑处理。通过平滑度指标和互相关系数两种参数进行针对238U、232Th谱数据科学比对和评价,提出了不同能段结合的平滑处理方法,可提高谱数据处理的精度和准确度。结果表明:高斯法平滑与最小二乘法平滑相结合,可较好地获得平滑效果。

车轮实测型面数据平滑处理方法

通过现有车轮型面测量仪器获得的实测型面数据中包含大量锯齿形信号和部分奇异值,为提高车轮磨耗情况分析的准确性,需对这些实测数据进行平滑处理。采用了基于二乘原理和卷积概念的3种不同平滑方法,包括平均滑动法、样条滑动法和高斯尺度变换法。对比了独立运用3种方法对车轮实测型面数据平滑处理的结果,在此基础上提出了综合运用3种方法对车轮实测型面按一定规则分段采用不同方法进行平滑处理,再将各段平滑曲线连接成完整型面。结果表明,考虑3种方法的优缺点,综合运用3种方法分段处理车轮实测型面,能使平滑误差和误差的标准差减至较小范围内,平滑速度较快,平滑效果较好,能满足车轮磨耗参数计算与运用状况了解的有关要求。

基于自学习Pauta和Smooth的地下水位异常值检测和平滑处理方法

地下水监测主要通过自动化监测设备对地下水位进行监测,从而获得随时间变化的水位曲线.目前的自动化监测设备采集的水位数据中存在很多异常值,会影响正常的决策判断.针对此问题,提出将自学习算法融入到奇异值剔除—拉依达准则中,用于异常值的检测,将其应用于地下水位数据的平滑处理中,通过对内蒙古某地采集的水位数据进行平滑处理验证,表明本文方法能够有效剔除水位数据中的异常值,而且不会影响曲线的整体趋势走向,效果良好.

基于空间域的空间光通信系统接收信标光斑图像平滑处理

本文首先对基于空间域的图像平滑处理滤波 (中值滤波和平均值滤波 )算法原理及误差进行了分析 ,同时对实测光斑进行了图像平滑处理 ,实验结果表明 :进行图像平滑处理后的原图像噪声被有效地抑制和消除 ,光强分布较为平滑。这表明图像平滑处理工作能有效减小系统误差 。

基于模型在线更新和平滑处理的音乐分割算法

针对音乐分割中预训练模型和待分割信号间的不匹配问题,提出基于置信测度的自适应模型更新算法.在基于预训练模型的识别结果中,通过置信测度选择可靠的数据进行高斯混合模型在线自适应更新,获得与待分割音乐信号更匹配的声乐/非声乐模型.通过对识别结果进行平滑处理,进一步去除瞬时突变错误.实验表明,与初始模型和采用全部数据进行模型更新相比,该算法可获得与待分割信号更匹配的高斯混合模型,分割效果更佳.

小波变换用于数字图像相关法位移场的平滑处理

基于小波多分辨率分析 ,对数字散斑相关法获得的位移场进行平滑处理 .将含噪声的位移场进行小波分解 ,获得在不同尺度上的小波系数 ;根据位移和噪声在频率上的区别 ,消除属于噪声的小波系数 ,从而实现噪声滤除 ;讨论了小波基的选择和去除属于噪声的小波系数关键技术问题 .实验结果表明位移场的噪声得到了很好的滤除 .此方法尤其适用于非平稳位移场噪声的平滑处理 。

基于小波包的点云数据平滑处理

点云数据的平滑处理是逆向工程曲面建模前的必要环节。提出了基于小波包的点云数据平滑处理方法,通过小波包变换将点云数据分解成不同层次的小波系数,而点云数据中的噪声点属于高频信息范围,所以在小波系数域内通过去除高频信息重构点云数据,一方面可以实现点云数据的平滑处理,另一方面则可以针对不同的频谱信息进行噪点云除。同时,由于点云数据的离散间隔信息不均匀,采用离散小波进行处理时在采样方式上存在误差,故根据点云数据的获得原理,采用图像域的二维信息作为索引代替原三维点云数据的x,y坐标。小波包重构后通过索引信息将原来的坐标信息还原,从而达到点云数据平滑的目的。整个算法通过图像域、小波系数空间和三维欧式空间的相互转换完成点云数据的平滑处理。最后以具体的实例验证所提方法的有效性。

三维人体模型的个性化调节及平滑处理研究

针对网上虚拟试衣系统的应用特点,基于模型重用的思想,通过调节标准人体模型关键人体参数获得具有个性化特征的人体模型。提出了基于偏移量的骨架调节算法,提高了个性化调节的灵活性。对于调节过程中可能产生的突变噪声及局部异常变形问题,提出了一种比例差异边界查找法和改进的中值滤波算法对其进行平滑处理,最后的实验结果验证了调节算法及平滑处理的有效性,生成的模型,符合虚拟试衣系统应用要求,具有较大应用前景。

基于MATLAB的振动信号平滑处理方法

测试采集到的信号因外界干扰往往呈现出非线性、非平稳性和非光滑性等,给后续分析带来了误差甚至错误。因此振动信号的预处理在信号分析中非常重要。本文介绍了对振动原始信号消除噪声信号的两种平滑处理方法,并在MATLAB操作平台上进行算法编程实现,给出了编程流程图。对实测的信号进行平滑处理计算,再用FFT方法分析前、后处理的数据。结果表明,处理后的信号得到了较好的改善,最后比较了这两种方法平滑速度的快慢。

一种应对主基准速度误差跳变的局部基准速度输出平滑处理方法

对于采用主基准速度信息进行传递对准或持续校准的局部基准惯导而言,主基准速度误差跳变不仅影响局部基准的对准或校准结果,而且易使局部基准的输出修正速度误差也产生相应跳变,进而影响利用该局部基准速度进行传递对准的子惯导的对准过程。为应对该问题,提出了一种工程适用的局部基准速度输出平滑处理方法,该方法在Kalman滤波的基础上,利用残差χ2检测基准速度误差跳变时刻,对滤波得到的速度误差状态量进行平滑处理并用其修正局部基准惯导速度,从而得到无速度误差跳变的局部基准输出速度。通过主基准速度误差跳变三种不同情况的仿真,验证了该方法能够有效的控制局部基准输出速度误差的变化率在(0.4 m/s)/(15 min)范围内,满足子惯导对准要求,具有较强的工程适用性。

平滑处理和扫描范围对多孔膜原子力显微镜分析的影响

原子力显微镜(AFM)能获得材料表面形貌、三维图、表面粗糙度等信息,是定量分析材料表面的主要工具之一.以自制的多孔膜为研究对象,通过对AFM图像的平滑处理以及改变扫描范围,系统研究了上述因素对多孔膜孔深和表面粗糙度参数测量的影响.结果表明,多孔膜的AFM图像经平滑处理后局部会发生扭曲,多孔部分与膜之间的界限变得模糊,使孔深测量偏差较大,不能完全反映膜的表面微观结构.当扫描范围较小时(≤2μm×2μm),孔深和表面粗糙度参数测量的相对误差较小,而不同扫描范围下得到的表面粗糙度参数的相对标准偏差有较大差异.最大高度和最大孔深的相对标准偏差达到了25%以上,平均粗糙度和均方根粗糙度相对标准偏差在15%左右,而平均最大孔深的相对标准偏差小于3.5%.

平滑处理在频谱分析中的应用研究与实现

质谱仪测试到的数据以频谱图形式显示,通过对频谱图进行分析得到有用的信息。频谱分析是借助相应的算法运用计算机技术对谱图数据进行处理,以提高谱图数据的准确度以及其他特性,为分析人员通过谱图来分析质谱数据提供方便。平滑处理是谱图处理的操作步骤中首要一步,将直接影响到频谱数据分析的准确程度。文章阐述了频谱分析中所运用的几种平滑处理算法如矩形波串平滑、高斯平滑、抛物线平滑的原理,并将这些算法运用VS2008和C Sharp语言付诸实施。