基于FCD的旅行时间估计算法研究

根据FCD(Floating Car Data浮动车数据)的特点建立基于FCD旅行时间估计的Kalman滤波模型以及BP神经网络模型,运用上述两种模型进行路段旅行时间短时预测,路段平均旅行时间为输入变量,输出预测路段的旅行时间,并用实测数据进行分析验证.结果表明,针对路段短时旅行时间估计,Kalman滤波模型方法的预测精度要优于BP神经网络方法.     

铁路客运站复杂环境中的运动目标检测

采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判。采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力。使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证。验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10%。检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础。     

新能源汽车驱动电机阻力台架模拟的数据处理

利用Advisor建立新能源汽车电机仿真模型,对行驶工况进行仿真,利用交流测功机模拟汽车的行驶工况实现动力系统阻力模拟的台架试验,为电动汽车动力驱动系统电机选型、参数匹配提供试验参考。在台架模拟时为减小仿真误差,重点对仿真数据进行粗差处理,之后将该数据发往台架。实验证明:处理后的数据与实际行驶情况基本相符。     

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

基于FPGA的水声信号数字下变频的实现

随着声呐信号处理技术的发展,其对系统的软、硬件资源要求越来越高.利用数字下变频技术,可极大地降低其信号处理资源要求.结合Matlab,仿真研究整个下变频过程,验证分析水声信号数字下变频的正确性.在此基础上,应用Verilog语言移植算法到FPGA内部,在Signaltap II下观察过程变量及结果,并导入Matlab进行数据分析.该技术对于声呐信号处理具有实用价值,并已成功应用于某声呐设备.     

一种通用型基于经验模态分解的小波阈值滤波方法研究

首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。     

交通环境对道路安全影响的未确知测度评价

道路交通安全事故的发生与交通环境有密不可分的关系。引入未确知测度数学理论模型,将道路安全分为4个等级,建立天气状况、路面状况、地形状况等交通环境因素的评价指标体系,分析给定了分级标准,构建了道路安全状况评价指标的未确知测度函数,用信息熵法求取指标权重,依据置信度识别准则对道路安全状况进行识别,得到了一定交通环境下的道路交通安全等级,并结合实例进行了分析。研究结果表明,该方法能有效解决道路安全等级评价中诸多不确定性问题,操作性强,结果可靠。     

滤波与限幅结合降低OFDM峰均功率比的方法

针对OFDM系统的高PAPR,提出了一种计算复杂度较低的将滤波与限幅相结合的解决方法。该方法首先实施时域过采样,再采用功率归一化和限幅,最后对限幅后的信号进行低通滤波。此外,从信噪比和信号噪声失真比等角度分析了限幅对过采样OFDM信号的影响。仿真结果表明,与传统的限幅滤波方法对比,该方法能有效抑制滤波后系统峰均功率比的回升。     

弹道再入目标轨迹跟踪中非线性滤波算法研究

弹道再入目标轨迹跟踪是一个重要的非线性滤波应用问题。论文将常见的非线性滤波器分类为基于点的滤波器和基于密度的滤波器,对比分析了各类算法的基础理论原理,仿真实验得出在高斯噪声条件下,EKF要优于UKF和PF,在闪烁噪声条件下PF要优于EKF和UKF的结论。