一种自适应响应融合的目标跟踪算法

目标跟踪过程中物体的形变、缩放、旋转、遮挡、运动模糊、光照变化和背景干扰等会导致显著的外观变化,严重影响跟踪算法的性能。针对该问题,在特征提取方式,检测模型和自适应融合等方面对传统的核相关滤波算法进行了改进,提出了一种自适应响应融合的核相关滤波算法。最后,在目标跟踪标准数据集OTB2013上,将提出的自适应响应融合的核相关滤波算法与主流的目标跟踪算法KCF,Staple, CSK等进行性能比较,本文提出的算法总体精度为0.850,总体成功率为0.773,均优于近年具有代表性的相关滤波算法。

自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用

识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰 ,机组运行或者其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数 ,应用自适应滤波首先对信号进行预处理 ,去掉强大的工频及其谐波成分 ,使信号的信噪比得到很大的提高 ;然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理 ,提取其模态信息。结果证明 。