MLTS-LS算法在矿浆细度检测中的应用

针对传统矿浆细度检测的离线筛分法效率低且不能及时反馈至上层磨矿系统的问题,为开发出细度自动检测技术,提出一种曲面拟合算法,即:基于最小二乘法改进的移动最小截平方法(MLTS-LS,Moving Least Trimmed Square-Least Square)对矿浆细度数据进行曲面拟合,以达到快速检测矿浆细度的目的。首先,通过细度检测试验采集矿浆细度三维离散数据;其次,计算分析“Nearest”、“Linear”、“Cubic”、“V4”和传统的最小二乘法的曲面拟合评价指标,提出一种改进的插值算法;最后,将“MLTS-LS”算法应用于矿浆细度三维离散数据的拟合。结果显示,“MLTS-LS”算法的和方差值与均方差值明显小于其他算法,且其确定系数值与校正决定系数值均接近于1,表明“MLTS-LS”算法对矿浆细度三维离散数据的拟合效果较好。

基于DCT-Ⅱ的MCLT快速算法

提出了一种基于单一DCT-Ⅱ单元计算MCLT的新算法。通过蝶形运算,将MCLT系数的实部和虚部分别映射为DCT-Ⅱ变换,对于M点的MCLT变换,该算法只需进行两个M点DCT-Ⅱ加上两组蝶形运算,且没有复杂数据映射关系,从而降低了运算复杂度,提高了运算速度。该算法结构简单,适用于软硬件实现。

DSSS中基于重叠变换的自适应干扰抑制算法及仿真分析

提出了一种基于重叠变换的自适应干扰抑制算法,利用调制重叠变换(MLT)把接收机信号映射到变换域进行抗干扰处理,它可以有效地把干扰能量集中在有限的变换域子带(TransformB ins)中,与基于DFT、DCT等块变换相比有更好的滤波效果。由于可以使用基于重叠变换的快速算法,因此它结构简单,节省计算量。仿真结果表明,基于MLT的变换域处理方案可以有效地改善系统性能。

高分辨率遥感影像融合研究

遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。