基于指数滤波法估算沟道根区土壤水分

为更加有效获取黄土高原沟道地形根区土壤水分信息,基于表层(0～20 cm)土壤水分观测值,采用指数滤波法在样带和沟道尺度对根区(20～80 cm)土壤水分进行估算。结果表明,指数滤波法能够较准确估算沟道根区土壤水分,但随着土层深度增加估算误差逐渐增大。当有根区土壤水分初始值时,估算精度明显提高,但主要集中在时间序列前期。指数滤波法关键参数特征时长T的最优值(Topt)随土层深度增加而增大,呈现每增加20 cm,Topt值较20～40 cm增加1倍的变化规律。对于根区某一土层,不同空间位置(样带)和尺度Topt交换使用没有明显降低土壤水分估算精度,表明指数滤波法对Topt的空间敏感性较弱。需注意黄土高原区域尺度土壤性质具有极强空间异质性,指数滤波法在更大尺度上对Topt的敏感性需进一步深入研究。

乘积型指数滤波器及其在多目标时延估计中的应用

指数滤波器是一类新构造出来的输出信噪比和目标时延分辨力随指数变化的滤波器,该滤波器在损失一定输出信噪比的前提下可以有效提高目标时延分辨力,从而提高目标时延估计精度,但仅采用单个指数滤波器仍存在输出信噪比和目标时延分辨力均达不到实际需求的情况。在乘积型高阶模糊函数乘积运算的启发下,在指数滤波器的基础上提出了一种新的乘积型指数滤波器,并分析了该乘积型指数滤波器的输出信噪比及目标时延分辨力等性能。仿真实验表明,所提的乘积型指数滤波器在低信噪比情况下可以更有效提高多目标时延估计精度,且算法简单易于实现,适用于背景复杂的多目标参数估计任务。

平面近场声全息中指数滤波器窗函数设计优化

对基于空间二维傅里叶变换法的平面近场声全息算法中指数滤波器窗函数的合理设置进行了分析和优化。根据优化效果给出一定声源频率条件下,指数滤波器窗函数参数合理设置的建议。同时研究了指数滤波器参数最优设置与声源频率之间的对应关系,并寻找出对应不同声源频率的指数滤波器参数的最优设置。结果表明:相比较窗函数陡度系数的取值变化,滤波器截止波数的取值变化对重建效果影响更加明显;当声源频率在100~1 500 Hz之间变化时,随着声源频率的增加,指数滤波器窗函数的陡度系数的最优值逐渐减小,滤波器截止波数的最优值逐渐增大。

收敛指数滤波器在医学图像处理中的应用

在医学图像处理过程中经常会遇到图像对比度弱、有伪影等现象,普通差分滤波器处理这种图像时会产生干扰信号,目标区域提取困难。笔者首先介绍了一种基于梯度向量场的高灵敏度目标检测滤波器——收敛指数滤波器,对常用的收敛指数滤波器进行了归纳和论述。在此基础上,对几种常用收敛滤波器进行了实验对比。最后,对收敛指数滤波器的最新应用进行介绍和展望。

基于指数滤波法的中国区域深层土壤水分估算

微波遥感技术已经可以实现区域尺度表层土壤水分的观测,但是与生态、水文和农业等领域更密切相关的是深层土壤水分,如何实现由表层土壤水分估算深层土壤水分仍是亟待解决的科学问题。本研究利用中国区域2121个土壤水分观测站点的多层土壤水分数据(统计数据未含港、澳、台地区。下同),基于10 cm土壤水分,应用指数滤波法分别估算20、30、40和50 cm深度的土壤水分。结果表明:1)随着土壤深度的增加,指数滤波法的估算精度逐渐下降,NSE(纳什效率系数)中值对应4个深度分别为0.76、0.54、0.39和0.28,R^(2)(决定系数)中值分别为0.86、0.73、0.64和0.59,RMSE(均方根误差)中值分别为0.023、0.027、0.028和0.028 m^(3)/m^(3);2)由2121个土壤水分站点率定得到的站点最佳T值(表征土壤水分从表层运移至深层的时间)的中值估算深层土壤水分具有可行性,尤其估算浅层(如20 cm)土壤水分时,估算结果与用最佳T值相比,93%的站点NSE差值<0.05,82%的站点RMSE差值<0.001;3)表层和深层土壤水分的相关性越好,指数滤波法的估算精度越高。综上,指数滤波法在中国区域具有较好的适用性,中国区域T的中值,可以作为指数滤波法在中国区域应用的参考值。

基于IIR指数平滑滤波与非线性Laplacian算子的边缘检测方法

本文提出了一种基于ＩＩＲ指数平滑滤波与非线性Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子的边缘检测方法，具有以下特点：采用最佳指数平滑滤波器增强抗噪声能力，且可实现无限大窗口的快速递归运算；利用非线性Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子只沿边缘方向增强边缘，充分利用了边缘的局部方向信息；引入边缘强度信息，在二阶零交叉处根据边缘强度定位边缘；运算量独立于滤波器窗口尺寸，具有较高的计算效率．通过与ＬＯＧ算子的对比实验和在立体视觉中的应用表明，该方法具有良好的实用性．

嵌入式系统测量中的指数平滑滤波新算法

对嵌入式系统测量中的不同的滤波算法进行了分析,提出一种适用于嵌入式系统测量的、快速简化的指数平滑滤波新算法。并设计了仿真实验模型,通过实验与卡尔曼滤波算法进行对比。对简化的指数平滑滤波算法进行的分析表明,该算法具有计算量小、速度快的优点。且对于慢变化的嵌入式传感器信号,具有非常好的平滑滤波效果,其计算速度是卡尔曼滤波算法的30倍,非常适用于低计算能力、存储资源有限、传感器信号采集前端的嵌入式系统测量。

面向线束端子显微图像分割的变指数色度滤波

为准确检测线束端子显微图像的内径轮廓以进行后续的数据分析,在色度亮度空间中提出一种基于变指数滤波的显微图像分割算法。首先,根据彩色线束端子显微图像颜色分布的特点,将红绿蓝颜色空间中的彩色图像转换到色度亮度空间中,消除光照影响并分离亮度和色度信息,并将色度信息转换到色度球体上;然后在全变分模型的基础上,构造了一种色度球体上的变指数变分模型对色度信息进行滤波,其中变指数函数具有结构自适应性质;接着通过分析单色通道的边缘检测结果,选择在图像的红色通道中使用Canny算法进行边缘检测;去除虚假的不连续边界曲线后,得到最终的内径轮廓。实验结果显示,本方法所得端子内径轮廓周长与手工测量相比,偏差小于0.5%。本文算法得到的线束端子内径轮廓、周长等数据准确。

基于巴特沃斯滤波器的近场声全息滤波方法

针对近场声全息研究中声场重构时,指数滤波器无法兼顾通带衰减率和高频带衰减率的局限性,采用巴特沃斯滤波器作为滤波函数以消除噪声干扰,对2个同向振动的脉动球源的重构声场进行仿真研究,给出巴特沃斯滤波器随参数变化的特性曲线。基于重构误差最小原则,给出该滤波器的最优参数,并与指数滤波器效果进行对比。结果表明,巴特沃斯滤波器可在声场重构过程中进行有效滤波,且在高频段,巴特沃斯滤波器重建误差明显小于指数滤波器重建误差,滤波效果更好,重建精度更高。

指数型滤波器实现的Pascal变换方法

指数型滤波最近在边界检测、距离图象分割、光流计算等领域里得到成功的应用，引起人们的重视。本文提出了指数型滤波器实现的Ｐａｓｃａｌ变换方法。新方法具有三个特点，１、算法所需要的乘法和加法次数少、实现简单，２、算法实现仅需一阶递归，３、实现不同的滤波仅需变化极少的参数，即滤波器易于灵活多变。

基于噪音谱分析的新型指数空间匹配滤波器设计

光学相关识别过程中,为减小输入场景中背景噪音对输出相关点的影响,通过分析背景噪音和目标图像的傅里叶谱,在匹配滤波函数中引入一由背景噪音傅里叶谱确定的指数函数,通过指数函数对匹配滤波函数振幅进行非线性调制,使设计的指数型空间匹配滤波器对背景噪音谱透过率小于目标图像谱透过率,从而增加输出相关平面上的信噪比,以实现相关点的正确探测。模拟结果表明当参量m由0增加到1.2时,相关峰值下降2.28倍,信噪比增加3倍。模拟和实验结果均表明:与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到明显改善。

基于推理模型与指数加权卡尔曼滤波的链路质量估计

现有基于链路质量指示(LQI)的估计方法未能有效解决LQI参数波动较大的问题,并且所使用的LQI与收包率(PRR)的映射关系模型没有考虑实际物理意义。为此,通过推理LQI和PRR的理论关系,建立更具实际物理意义的双曲正切模型,并提出一种链路质量估计方法。通过指数加权卡尔曼滤波获得更为稳定的LQI估计值,再利用双曲正切模型对链路质量进行定量估计。实验结果表明,该方法能够更真实地反映链路质量,与LETX、K-CCI方法相比,其估计误差在不同质量链路下降低了11.21%~52.26%。

CT图像重建中的一种新型滤波器

滤波反投影图像重建算法中滤波器设计是其中至关重要的一环。针对现有一次指数滤波器空域波形存在明显振荡、频域曲线截止频率附近没有明显压低的问题,引入高斯滤波器减小Gibbs效应,并设计一种用于CT重建领域的新型滤波器,即改进高斯滤波器。通过仿真实验对比说明滤波器中加权因子选择对图像质量的影响,另与RL滤波器、SL滤波器、一次指数滤波器、高斯滤波器实验对比验证了该滤波器拥有良好的抗噪性能,有效减小重建图像灰度波动以及明显提高重建图像质量。

ABS轮速信号的滤波技术研究

常用的ABS轮速信号的滤波技术是滤波增益为常数的指数平滑数据滤波技术,由于没有考虑到测量信号的方差变化特性,滤波效果不能满足ABS系统的要求。文中根据实测轮速信号的方差数据,利用二阶多项式数据拟合得到了系统的测量方差。在假定系统方程和过程方差的情况下,轮速信号的处理采用了卡尔曼滤波器的结构。实际试验结果表明,可变滤波增益的滤波器滤波精度高、滞后小,可以满足计算ABS其它控制量的要求。

基于单参数同态滤波与全局对比度增强的指针仪表读数识别方法

为解决光照变化、指针阴影对指针式仪表读数识别的影响,提出具有单参数的指数型同态滤波与全局对比度处理的仪表读数识别方法。设计了单参数指数型同态滤波器来增强图像对光照变化的适应性;利用全局对比度图像增强算法来突出表盘信息区域;通过二值化、连通域处理、形态学处理提取指针区域;通过细化处理和累计概率霍夫变换定位指针中心线;获取指针的偏转角度来计算仪表读数。仿真实验表明,所提算法能够在不同光照变化和存在指针阴影的条件下较好地提取指针区域,且读数识别的正确率达到95%以上。

低通滤波与灰度值调整在图像增强中的应用

红外热图具有低对比度、高噪声的特点,不利于缺陷的判断和识别。为解决该问题,将灰度值调整方法和低通滤波方法引入。设计图像增强步骤,对红外热图进行处理。在处理过程中,低通滤波方法环节的截止频率设定进行研究,发现当该值设取40时,效果较为理想。经对比对比原图与处理后图像,验证了该方法的有效性。

一种改进的同态滤波图像增强算法

针对传统同态滤波算法存在多参数不易控制和参数值经验化的问题,提出一种改进的指数型单参数同态滤波图像增强算法。该算法根据距离矩阵最大概率点估算截止频率,合并锐度因子和截止频率使算法只随距离矩阵的变化而变化,提高了算法的通用性。仿真实验结果表明,改进算法在提升图像对比度的同时增加了图像的边缘及细节,增强了图像整体视觉效果。

一种混合数字滤波在应变式传感器采集中的应用

在测量与控制系统中,控制时效性往往受传感器输入信号波动的影响,为提高系统控制的精度,还必须通过数字滤波来弥补硬件滤波电路的不足。文章通过滑动平均滤波作为数据预处理,并采用指数平均数字滤波算法,有效解决了因应变式传感器采集抖动等所引起的误差,详细介绍了滤波方法的数字化处理与实现过程,并进行了相应的试验验证。结果证明具有良好的工程推广价值。

量子投影滤波

量子滤波器基于贝叶斯原理,利用连续弱测量数据给出当前时刻量子系统状态的最优估计,是量子计算和量子调控技术中极为重要的一环.然而,随着量子系统能级数提高,量子滤波器的实时计算复杂度呈二次型增长.本文介绍了一种量子投影滤波方法,用于减少量子滤波器的实时计算复杂度.基于量子信息几何方法,量子轨迹被限制在了一个由一类非归一化量子密度矩阵组成的子流形中.量子态从而可通过计算子流形的坐标系统来近似获得.仿真实验说明了投影滤波方法的有效性.

多目标识别的联合变换相关器的研究

提出了一种可用于多目标识别的联合变换相关器。为改善相关信号的性能,对功率谱作了优化处理。为消除相关面上的零级项和目标间的相关项,可用联合功率谱减去纯目标输入的功率谱和参考图像的功率谱;为增强和锐化相关峰,将相减的功率谱作指数函数滤波处理。分析了指数滤波参数对相关结果的影响。计算机模拟结果表明,这种相关器所输出的相关信号比经典联合变换相关器和二元联合变换相关器输出的相关信号更好,互相关得到了抑制,自相关得到了增强,具有很好的抗噪能力。