基于LMSE的葡萄劣变监测仪器的设计

葡萄在运输和贮藏过程中容易发生变质,对其进行预警可有效降低大规模腐败的风险。傅里叶变换光谱表明葡萄在劣变过程中,其挥发性物质里乙醇和二氧化碳(CO2)变化最为明显。为此,通过选用CO2气体传感器模块和乙醇电化学传感器,设计了相应的软硬件,完成了一个低成本、小型的葡萄变质监测仪器,可以实时、定量测量葡萄挥发物质中CO2和乙醇含量。最后,通过模式识别中最小误差平方(LMSE)算法设计一个线性分类器,并采集了77组已知类别样本训练分类器,使仪器初步达到了葡萄变质自动报警的目的。

LMSE在图像局部特征提取中的应用研究

图像局部特征类型处理是对局部化特征信息的应用,通过采用分割图像区域获得关注图像的局部区域特征,再利用特征描述方法描述图像局部区域。该文分析了MSE和LMSE两种测试图像样本分类算法,对算法的二分类模型及实现进行了详细的阐述,并对两种算法在指定AR数据集上的图像进行分类精度测试,LMSE算法能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。通过实验数据分析,基于LMSE算法在数据分类精度和处理效率上性能整体更优。

基于模式识别的人体肺癌电阻抗检测方法研究

根据阻抗频谱理论及模式识别理论,对手术中切除的恶性肿瘤组织及非肿瘤组织进行阻抗测量并进行肺癌辨识.利用Agilent4294A阻抗分析仪测量手术中切除样本的阻抗值,获得100,Hz^100,MHz频率激励下的阻抗频谱,经最小二乘算法拟合,得到频谱特征参数.将测量样本分成训练集与测试集,设计LMSE及Fisher两种线性分类器;分类器经训练后获得判别函数,利用分类器对测试集进行分类实验.研究结果表明,LMSE以及Fisher算法对测试样本均能进行有效识别,并且识别结果与病理切片分析结果吻合,验证了基于模式识别的方法对肺癌阻抗检测进行辨识的可行性与可靠性,为肿瘤早期筛查提供有效检测方法.

采用最小均方误差筛选参数的Hough变换及应用

为了在含有大量噪声的图像中精确地检测形状,提出了采用最小均方误差筛选参数的Hough变换方法:首先采用Hough变换投票得到参数空间上的投票值,然后初步筛选出所有投票值大于投票阈值的参数,再分别计算这些参数对应图像在边界图像中的均方误差,最后选择其中均方误差最小的一组参数作为最后的检测结果.将该方法与取最大投票值的Hough变换分别应用于虹膜外边缘定位并相互比较,实验结果表明,该方法抗噪声能力更强,适用范围更大,得到的结果更加合理.

转换坐标卡尔曼滤波算法分析

在非线性系统的目标跟踪中，常用的滤波算法是扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ），但这种滤波算法常常会发散．近年来，Ｂａｒ－Ｓｈａｌｏｍ等人在二维平面上提出了转换坐标卡尔曼滤波算法（ＣＭＫＦＡ），并通过仿真实验证明了在非线性系统的目标跟踪中此算法优于扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦＡ）．文中对转换坐标卡尔曼滤波算法进行了深入的研究，通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时，转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法．

光纤法布里-珀罗传感器光纤端面反射率优化

讨论了反射光纤端面反射率对(F-P)传感器输出信号质量的影响,指出反射光纤端面反射率的提高可以克服光在F-P腔内损耗的影响,且对应传感器腔长有和其匹配的最优反射率.为了使传感器在其工作腔长范围内的输出信号整体上具有尽可能好的信号质量,采用最小均方误差法确定了反射光纤端面的最优反射率.仿真证明了采用最优反射率时的信号质量优于采用非最优反射率时的信号质量.

基于分块分形编码的多姿态、表情人脸图像检索

利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点 ,提出了 1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块 ,然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码 ,得到最小均方误差 ,计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均 ,此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。

一种多分辨率图象数据融合方法及实现

如何对同一目标的多传感器获得的不同分辨率的图象数据进行有效融合，提高对检测目标检测的分辨率．抑制每个传感器的检测噪声，降低检测信息不确定性，这是数据融合研究的重要课题之一。介绍了一种基于最小均方差的融合方法，并应用于两幅不同分辨率的ＳＡＲ图象的融合，取得了良好效果。

基于感觉容量的图像质量评价算法

根据人眼对图像的背景比细节具有更大的感觉容量的特点,提出一种图像质量评价算法。将原始图像和被测试图像进行小波变换,其低频系数的误差总和反映图像背景的改变程度,而2幅图像的拉普拉斯均方误差(LMSE)定义图像细节部分的降质,并将两者相乘的结果用于评价图像质量。实验结果表明,该算法优于广泛应用的PSNR和LMSE等传统模型,其评价结果与HVS判断结果相符,可以评价不同的图像处理过程。

正则有符号系数FIR滤波器优化算法

为了节约有限长单位冲激响应(FIR)滤波器的资源,提高运行速度,提出了用最小均方根法将浮点系数量化为正则有符号数(CSD)定点系数的方法。这种方法是先求出FIR滤波器的零点,将共轭成对零点组成两个基本节,采用级联型FIR结构,然后逐步对两个节进行定点数量化,最后量化为CSD定点数。为了验证这种方法的有效性,将它与简单量化进行了对比,结果表明最小均方根法更逼近原浮点系数滤波器,即该量化方式比简单量化更加有效。

UWB SAR叶簇遮蔽目标中的变化检测技术

在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,目前采用的变化检测算法主要包括归一化相减法和似然比法,这两种算法在实际应用中存在如下问题:归一化相减法在图像相关性较低时性能下降严重,而似然比法需要目标及杂波充分的先验知识。鉴于上述问题,本文提出了一种两级处理变化检测算法,第一级基于修正的线性均方估计构造变化检测量;第二级采用一种改进的秩序滤波器,在保持目标边缘特性的同时,克服了待检测图像中杂波分布的正向拖尾特性,提高了算法检测性能。文中最后基于实测数据验证了算法的有效性。

基于LBER的自适应天线波束形成

自适应天线的空间信号处理能力证明了它是解决未来无线电通信容量瓶颈问题的主要措施之一。自适应天线的波束形成算法有很多，简单介绍了LMSE（Least Mean Square Error）算法、CMA（Constant Modulus Algorithm）算法，重点讨论了一种基于最小误比特（Least Bit Error Rate，LBER）的自适应天线空间波束形成算法，从误比特率的角度对这三种算法进行了仿真、比较，得出了分析结果。

基于CA模型的转换坐标卡尔曼滤波

文中根据雷达对空间中的匀加速运动目标的跟踪要求,在三维空间中采用了转换坐标卡尔曼滤波算法(CMKFA),通过理论推导证明了当状态方程和测量方程满足一定条件时,转换坐标卡尔曼滤波算法是去偏转换测量值的线性无偏最小方差估计算法。在转换坐标卡尔曼滤波跟踪算法中,球坐标系下互相独立的观测噪声变换到直角坐标系下时将变成相关噪声,在解出此相关噪声的方差后即可按标准的卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪,仿真结果显示,该算法收敛迅速,精度可以满足雷达对空间机动目标的跟踪要求。

基于双重权值优化的分布式定位算法

针对无线传感网络目标定位精度偏低,利用传感器节点的特性,并结合数据融合理论,提出了应用于传感网络的目标定位算法。该算法通过双重权值优化,并融合多个传感器节点数据,实现目标定位。在权值选取价段,先使用最小均方误差算法LMSE产生系统的权值初始值,然后采用自适应调整权值理念,并采用递归最小二乘算法RLS优化权值,以提高系统的定位精度。对静态和运动目标的定位数据融合算法进行了仿真,结果表明,相比单节点定位,融合算法的定位精度有约一到两个数量级的提高。

光纤F-P应变传感器光纤端面反射率优化

讨论了光在F-P腔内的传输损耗,并分析了损耗对传感器输出信号质量的影响,进而提出了通过提高反射光纤端面反射率的方法来改善传感器输出信号的质量。为了使传感器在其工作腔长范围内的输出信号整体上具有尽可能好的对比度,采用最小均方误差法确定了反射光纤端面的最优反射率值,为F-P传感器制作中光纤端面反射率的确定提供了指导。

江西省交通物流基地布局方法研究

结合实际案例,通过利用城市物流综合指数进行物流基地布局层次划分,并采用物流量法和合理间距法两种方法对布局的数量规模进行了预测,提出选址要求和确定选址方案的方法,可为同类工作提供借鉴。

MIMO系统中V_BLAST结构及其检测算法研究

随着用户数量和移动通信规模不断增大,如何消除信号干扰和抑制噪声是制约5G移动通信性能的关键问题。文章针对MIMO系统中的V_BLAST系统模型,首先引入了迫零检测算法,并设计了改进的最小均方误差算法,实现了干扰消除和噪声抑制的较好平衡。最后,通过仿真比较了各自的性能,理论和仿真均表明所设计的算法达到了预期效果。

SURE准则的图像小波阈值去噪

在D．L．Donoho提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,其功能与硬阈值函数相当,但是它具有二阶连续可导性．相对于软阈值函数,此函数“硬”特性可以很好保留图像边缘等局部特征;而其可导性为实现图像的自适应去噪提供了可能．本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种小波自适应阈值去噪方法,并用Lenna和Barbara图做了仿真实验,实验结果显示此方法在最小均方误差(LMSE)意义上的优越性．