等效采样与移动拟合结合的超声测厚方法

针对高频超声回波信号需要高频采样频率采集的问题,提出了一种应用常规采样频率采集高频超声回波信号的方法,弥补了满足采样定理需要高频数据采集的局限性。主要是通过设计等效采样方法,把多周期的采样信号重构排序至单周期内,提高等效采样频率。针对超声回波信号关联被测工件厚度的包络特点,应用模拟乘法器降低采样信号衰减的基础上,提出FFT的粗估与移动正弦拟合算法精确提取包络相位信息的超声测厚方法,解决了传统通过峰值点位置特征直接计算工件厚度精度低的缺陷问题。实验对20 mm以内的钢板厚度检测表明:该方法绝对误差小于0.01 mm,重复性测量标准误差小于0.003 mm。

象限判别与移动拟合结合的信号频率估计方法

正弦信号的频率估计广泛应用于通信、雷达和声呐等领域,针对正弦信号频率精确估计,提出了一种基于象限判别与移动拟合的正弦信号频率估计方法,首先采用象限判别法对采样序列数据进行周期或相位步距的初步估计,再利用初估参数对序列数据进行正弦移动拟合,最后直接根据移动拟合的各序列点的相位精确计算信号周期或频率。与现有的3种基于离散傅里叶变换(DFT)插值算法进行的仿真精度对比,其结果表明,在设计信噪比分别为-5,0,5 dB,测量频率为11.432 Hz左右6个离散频率,采样频率为2 222.22 Hz以及数据量为5 112个的条件下,该方法的频率估计均方根误差(RMSE)平均值分别为2.048×10^(-3),1.290×10^(-3),0.870×10^(-3)Hz,平均绝对误差(MAE)的平均值分别为1.823×10^(-3),1.209×10^(-3),0.687×10^(-3)Hz,低于其他3种算法的误差,具有更高的精度,更加接近克拉美罗界(CRLB),而且对频率取值范围不敏感,性能稳定。

二次曲面移动拟合内插与Voronoi图法内插生成的DEM精度探讨

DEM(Digital Elevation Model)是地形表面的一个数学或数字模型,对地形表面进行表达的各种处理可称为表面建模,在表面建模中,表面内插是表面重建的关键,文章对两种常用的表面内插进行了介绍并对两种内插方法的精度用常规的取点判定模型进行了判断定。

GPS高程拟合模型方法的研究与分析

以某地区68个点作为实验数据,选择其中的49个点作为已知点来确定该地区的GPS高程拟合模型,其余19个点作为检校点来检验GPS高程拟合模型的精度,采用二次多项式曲面拟合、双三次多项式曲面拟合和移动三角面多项式曲面拟合来构建高程拟合模型。通过实验分析出,这3种方法的精度均能达到四等水准测量精度的要求,并且移动三角面多项式曲面拟合模型的计算精度最高。

移动曲面拟合模型的精度优化研究

针对传统高程拟合方法未考虑待求点的分布特征和方向性特征,导致拟合效果不理想的问题,提出了一种与加权模型结合的移动曲面拟合研究方法。通过已知GPS点建立高程模型,拟合获取待求点的高程异常值以获取正常高。为了得到高精度的高程异常,将Shepard加权模型引入高程模型中进行分区定权,可得到较高的拟合精度,利用Matlab仿真软件对传统GPS高程拟合方法和改进后的模型进行拟合精度对比分析。实验结果表明:改进后的复合模型外推拟合精度较高,研究结果可对工程测量具有一定参考价值。

基于Kriging统计的移动曲面拟合

通过方位取点法选取采样点,移动拟合出二次曲面来逼近实际地形。对采样点处的逼近误差进行Kriging统计,获得待定点处高程逼近误差的最优估值。进行了基于Kriging统计的移动曲面拟合综合模型的模拟计算,通过单一曲面模型和Kriging统计模型的逼近误差及精度的比较,验证了综合内插模型的优越性。

移动拟合法在煤层界面插值中的应用研究

为了在构建三维矿床模型过程中,形成最佳逼近的煤层界面模型,将移动拟合法引入到煤层界面插值中。根据煤层的赋存条件以及原始采样数据的分布特点提出了参数优化选择的有效方法及适用条件,并通过数学方法改善病态矩阵,使待估区域中的插值结果精度更高。以某矿的煤层界面数据为样本,通过交叉检验确定权函数,进行空间插值以及三维可视化,比较真实地反映了矿床的基本特征,为矿床地质模型的建立提供了有力的数据支撑。

多级移动曲面拟合LIDAR数据滤波算法

为提高城市区LIDAR数据滤波精度,提出了一种多级移动曲面拟合滤波方法。建立区块网格搜寻及索引机制完成对离散LIDAR点云的标示;通过建立二次多项式完成参考曲面的拟合,不同窗口大小获得不同层次的拟合曲面;设置自适应阈值,完成地面点与非地面点的判断。精度评价结果表明,该滤波算法误差在1m以内,能够满足实际应用的需求。

基于移动曲面拟合方法的GPS高程转换

为提高GPS高程转换的精度,采用移动曲面拟合方法进行分区拟合,以待定点为圆心,设定区域半径,利用区域中的已知数据点拟合出一个二次曲面,并针对曲面拟合中的病态法方程求解的问题,利用岭估计算法进行求解。数值试验表明,移动曲面拟合算法切实可行,且具有较高的GPS转换精度。

基于相干曲面移动拟合的SAR影像高精度配准方法

本文采用斜距-多普勒模型与卫星轨道状态矢量探查影像粗配准点,以粗配准像素中心及其邻域相干系数阵列拟合相干曲面,通过快速求解二元连续相干函数的极值点作为影像精细配准位置,建立主从影像同名像素的坐标映射转换模型。实验分别以我国东部平原地区的ERS SAR影像和西部龙门山地区的ALOS PALSAR影像为例,进行InSAR影像配准与干涉计算,结果表明,SAR影像配准后的相干性提高约5%。

一种基于分层自适应移动曲面拟合机载LiDAR点云数据滤波方法

为提高机载Li DAR数据滤波精度,提出了一种分层自适应移动曲面拟合法滤波。通过改进均值限差法,对原数据进行"粗滤波";之后以Mean Shift算法进行数据分类,建立虚拟格网索引结构,通过二次多项式进行曲面拟合,以自适应阈值进行"精滤波"。实验结果表明:该方法的适应性强,滤波结果具有较高的准确性。

基于余弦相似度和移动曲面拟合的地面气温质量控制算法

针对传统地面气温质量控制算法在选取参考站和赋权时大多采用与目标站的欧式距离来判断与目标站的相关性程度,易导致最终质量控制结果精确度低且不稳定的问题,提出一种基于余弦相似度和移动曲面拟合的地面气温资料质量控制(MSF-COS-RMSE,MCR)算法。通过引入余弦相似度函数和均方根误差(root mean square error,RMSE)分析邻近站与目标站观测数据相关性,并使用余弦值与RMSE值对各参考站进行赋权,结合移动曲面拟合(moving surface fitting,MSF)算法拟合空间相关性曲面,求取目标站气温估计值。利用所提MCR算法对国家气象中心提供的8个地面观测站2014年日均温观测数据进行质量控制分析,并与反距离加权(inverse distance weighting,IDW)算法、空间相关性及B样条曲面拟合(spatial correlation and B-spline surface fitting,BSF)算法、MSF算法以及空间观测差异的地面气温资料质量控制(spatial observation diversity fitting,SDF)算法进行对比,实验结果表明:MCR算法的质量控制效果优于IDW算法、BSF算法、MSF算法及SDF算法,能有效地标记出气温观测数据中的可疑值,具有稳定性高、适应性强的特点。

改进的移动窗口曲面拟合法点云数据滤波处理

介绍传统移动窗口滤波算法的原理及特点,对其应用于激光扫描点云数据滤波的不足进行了分析。在此基础上,将相应的算法进行了扩展和改进,改进方法可自适应地调整网格尺寸大小,同时可克服滤波过程中高差阈值难以确定的不足。利用两组实际扫描点云数据进行试验,以验证这种算法的有效性,结果证明,与传统的移动窗口滤波法相比,改进算法各类误差均较小,试验结果更优。

基于移动曲面拟合算法和加权平均算法的DEM内插算法改进

分析了移动曲面拟合与加权平均算法的特点,提出了移动曲面拟合法与加权平均法相结合的方法,使它们能够相互取长补短,并在复杂的曲面拟合运算前对搜索到的参考点进行判断和预处理。通过从一组原始数据中随机提取的部分数据对不同内插方法进行测试,得出了各内插算法的精度,结果表明本文提出的内插算法有一定的优越性。

基于移动曲面拟合的机载LiDAR海底点云滤波方法

机载Li DAR在浅海区域获取的点云数据与陆地点云不同,陆地点云滤波方法并不完全适用于海底点云滤波。针对此问题,提出一种基于移动曲面拟合思想的海底点云滤波方法,并综合点云高程和强度信息进行阈值设定,去除各种原因造成的噪声点云。通过对某浅海区域的海底点云滤波并最终提取海底地形的实验,验证了该方法的有效性。

基于移动正弦拟合的圆检测方法

采用机器视觉对圆形零件尺寸或圆形孔径的测量具有非接触、自动化及效率高的特点。本文提出一种采用正弦移动拟合进行图像边缘检测的方法,寻找最佳孔径边缘,实现孔径的高精度测量。首先,应用行(或列)移动正弦拟合找到的孔径最大列(或行)边缘,确定初始圆心坐标与初始直径;然后以初始圆心为起点,选择合适的不大于半径的拟合长度,沿各个方向进行径向正弦移动拟合,通过零点相位计算,确定各方向边缘位置。最后,再利用各方向边缘位置信息,采用线性最小二乘拟合圆的方法进一步求取孔径大小。对基于高斯模糊处理的仿真圆图像的实验处理表明,该方法相对传统的随机Hough变换具有测量精度高、稳定性好的特点。

基于GA算法的移动曲面拟合在LiDAR滤波中的应用

作为一种新兴的主动式遥感技术,机载LiDAR可以快速有效地获取目标区域的数字表面模型。在数字城市建设中,往往需要对其中的建筑物进行提取和重建,而建筑物特征提取的关键则是数据滤波,实现对DSM中地面点与非地面点的分类。为建立一种更为有效、稳健的滤波算子,本文拟探讨一种基于遗传算法的移动曲面拟合滤波模型,以克服传统的最小二乘准则对小数据窗口的测量误差明显的放大弊端;另外,通过引入坡度局域标准差,解决在较大地物中心因窗口尺寸较小带来的对地面点的误判,提高模型的适用性。结合相关的实验分析,检验其应用于LiDAR滤波的实用性和可靠性,为后续建筑物的三维重建提供保障。

移动曲面拟合用于高程控制测量的探讨

多项式曲线拟合、三次样条曲线拟合、多项式曲面拟合、多面函数曲面拟合、移动法曲面拟合是全球定位测量水准拟合常用方法,本文结合实例,分析多种方法获得数据的精度,并通过工程实例比较和分析,认为移动法曲面拟合拟合法精度更高且稳定,具有较高的可靠性和实用价值。

基于Lagrange算子与曲面拟合的点云滤波研究

随着三维激光技术的广泛应用,点云数据后处理技术直接影响到后期建模质量。其中在使用曲面拟合进行三维激光扫描点云数据滤波时,通常面临阈值选择或多次迭代的问题。为此,本文以Gauss-Seidel迭代为基本思想,移动最小二乘曲面拟合与Lagrange算子相结合的插值方法进行滤波,针对该算法处理过程中遇到方程组解无实根的情况提出解决方案,并对处理后的数据进行对比以验证算法有效性。结果表明,方差为0.5的随机噪声滤波效率达到80%,方差为1的随机噪声滤波效率达到90%。