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低电压驱动毛细管电泳芯片电势分布的数值计算 被引量:1
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作者 陈里铭 闫卫平 刘军民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期183-184,共2页
低电压驱动阵列电极式毛细管电泳芯片是针对毛细管电泳芯片分离电压高、系统体积庞大的缺点,在原有芯片的结构上进行改进的电泳芯片。通过建立数学模型,计算了设置阵列电极后毛细管电泳微沟道内的电势分布,并与常规进样条件下微沟道内... 低电压驱动阵列电极式毛细管电泳芯片是针对毛细管电泳芯片分离电压高、系统体积庞大的缺点,在原有芯片的结构上进行改进的电泳芯片。通过建立数学模型,计算了设置阵列电极后毛细管电泳微沟道内的电势分布,并与常规进样条件下微沟道内的电势分布进行比较,结果表明该方法可以使分离电压大幅度下降。 展开更多
关键词 毛细管电泳芯片 阵列电极 低电压 数值计算
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基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法 被引量:1
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作者 陈里铭 陈喆 +1 位作者 殷福亮 侯代文 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第9期1209-1218,共10页
针对多说话人跟踪的非线性系统模型,提出了一种基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法。该方法采用麦克风阵列的时间延迟估计作为观测数据,利用具有三次代数精度的球面-径向数值积分准则计算非线性系统贝叶斯滤波器中... 针对多说话人跟踪的非线性系统模型,提出了一种基于数值积分卡尔曼-概率假设密度滤波的多说话人跟踪方法。该方法采用麦克风阵列的时间延迟估计作为观测数据,利用具有三次代数精度的球面-径向数值积分准则计算非线性系统贝叶斯滤波器中的多维积分,通过数值积分卡尔曼滤波和概率假设密度滤波对后验多说话人状态的一阶统计量进行估计,并通过递推更新得到说话人状态信息,实现非线性高斯系统的多说话人跟踪。该方法无需求解非线性系统函数的雅克比矩阵,且计算量较小。仿真实验分析了检测概率、虚警点数目、采样周期、信噪比以及混响时间变化时跟踪算法的性能。实验结果表明,该方法降低了系统模型非线性对滤波算法的影响,增强了跟踪算法的鲁棒性,提高了说话人状态和数目的估计精度。 展开更多
关键词 多说话人跟踪 概率假设密度滤波 卡尔曼滤波 非线性滤波
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基于像素运动的图像模糊机理与恢复技术 被引量:4
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作者 张秉仁 陈里铭 高游 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第8期21-22,共2页
从像素运动的角度分析了因运动造成图像模糊的实际过程,根据模糊图像像素间的关系建立了一维和二维匀速直线运动所造成的模糊图像的模糊模型,进而由模糊过程的逆过程给出了恢复模型。最后对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢... 从像素运动的角度分析了因运动造成图像模糊的实际过程,根据模糊图像像素间的关系建立了一维和二维匀速直线运动所造成的模糊图像的模糊模型,进而由模糊过程的逆过程给出了恢复模型。最后对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢复,取得了令人满意的 效果。 展开更多
关键词 像素运动 模糊机理 模糊模型 恢复模型 一维运动 二维运动
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运动模糊图像的降质过程分析与恢复技术研究 被引量:4
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作者 张秉仁 陈里铭 高游 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2004年第7期815-819,共5页
在获取图像的过程中 ,由于被摄物与成像系统产生相对运动 ,使得图像的像素并不代表该点的实际灰度 ,而是一定范围内相邻像素灰度值的叠加。为了有效地恢复运动模糊图像 ,从像素运动的角度分析了因运动造成的图像模糊的实际过程 ,并首先... 在获取图像的过程中 ,由于被摄物与成像系统产生相对运动 ,使得图像的像素并不代表该点的实际灰度 ,而是一定范围内相邻像素灰度值的叠加。为了有效地恢复运动模糊图像 ,从像素运动的角度分析了因运动造成的图像模糊的实际过程 ,并首先揭示了运动造成图像降质的内在原因 ,然后根据模糊图像像素间的关系建立了一维和二维由匀速直线运动所造成的模糊图像的模糊模型 ,并依据图像降质过程的逆过程推导出恢复模型。为验证该模糊图像恢复技术的效果 ,对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢复实验 ,取得了令人满意的效果 ,尤其对字母的恢复 ,效果更好。另外 ,对边界像素问题还进行了专门的讨论 ,同时对恢复过程中产生误差的原因也进行了分析 。 展开更多
关键词 像素运动 模糊模型 恢复模型 一维运动 二维运动 图像处理
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基于中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波的多目标跟踪方法 被引量:6
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作者 陈里铭 陈喆 +1 位作者 殷福亮 侯代文 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期36-42,48,共8页
针对非线性系统模型,提出一种基于中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波的多目标跟踪方法.该方法采用Stirling内插公式对非线性函数作多项式逼近,利用中心差分卡尔曼滤波和高斯混合概率假设密度滤波对后验多目标状态一阶统计量进行估计,并... 针对非线性系统模型,提出一种基于中心差分卡尔曼-概率假设密度滤波的多目标跟踪方法.该方法采用Stirling内插公式对非线性函数作多项式逼近,利用中心差分卡尔曼滤波和高斯混合概率假设密度滤波对后验多目标状态一阶统计量进行估计,并通过递推更新得到目标状态,以实现对多个目标的跟踪.该方法无需求解系统函数的雅可比矩阵,且具有二阶泰勒展开式精度.仿真结果表明,所提出方法能够增强算法的鲁棒性,提高目标状态和数目的估计精度. 展开更多
关键词 多目标跟踪 概率假设密度滤波 卡尔曼滤波 中心差分 非线性系统
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