深水湖泊水库水温数值计算模型研究

本文针对深水湖泊水库三维温度场计算量较大的特点提出了一种计算快捷的湖泊水库三维温度计算模型。该模型根据控制方程中各物理过程的变化特点采用算子分裂法求解,快过程采用隐式求解,慢过程采用显式求解,协调了不同物理过程模拟的时间步长;文中对σ坐标系下的斜压梯度力和水平扩散项的表达式采用z平面均值扣除法进行处理,提高了二者的计算精度,更加适合于湖泊水库的应用。文章最后采用两个算例对模型进行了验证,表明了模型的有效性和实用性。

动态测试数据中坏点处理的一种新方法——绝对均值法及应用研究

本文简要介绍了剔除坏点数据的几种经典方法,并对动态测试中数字时序信号的坏点剔除方法进行了探讨。根据动态测试中数字时序信号的特点提出了一种剔除坏点的新方法———绝对均值法,并给出了绝对均值法中阀值W确定的范围。作者采用绝对均值法和莱因达(PaйTa)法分别对三组实测数据进行坏点数据的剔除处理,对处理结果的分析对比表明运用绝对均值法剔除动态测试数据中的坏点数据比莱因达法效果更好。

基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法

针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法。使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透射率图;通过局部的大气光值获得初大气光值图,替代单个大气光值,避免恢复的图像偏暗;提出边缘检测均值引导滤波算法,分别对初透射率图和初大气光值图进行优化,保留边缘细节信息;最后基于大气散射模型还原出去雾后的图像。实验结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像信息熵、峰值信噪比和结构相似性3方面的客观评价结果也较优于其它对比算法。可以解决恢复图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,使去雾图像清晰自然。

基于OEAR算法优化的卡尔曼滤波定位算法

卡尔曼滤波算法运用于动态定位过程分为先验估计和后验估计两个过程,后验估计过程中观测值精度限制了卡尔曼滤波定位算法定位精度。传统均值滤波由于其算法复杂度较小,成本较低被广泛使用,但设备因素、人为因素、环境因素等对算法结果影响较大。针对以上问题提出测距误差离群去约束算法优化的卡尔曼滤波定位算法,通过减小观测值输入值误差来提高最终算法定位精度。利用Matlab软件对20条随机路径进行仿真,仿真结果显示,,改进后的算法有0.5m-1m的精度提升。