摘要：为提高利用结构光测量技术求取地铁接触轨几何参数产生的光条中心线提取的效率和实时性,在Steger算法的基础上,设计一种结合IIR型高斯滤波器和光条骨架的结构光中心快速提取算法。该算法利用光条骨架特性对结构光中心区域进行快速定位,优先对定位区域的像素点进行算法运算,同时利用IIR型高斯滤波器的递归方法简化原算法的运算过程。实验结果表明:改进算法能有效地缩短运算所耗费的时间,与原算法相比,改进算法的运算时间提高了57%以上,并能达到与原算法同等的提取精度。

摘要：为了弹痕的自动比对,建立了基于结构光的子弹三维纹理信息获取系统。由于在采集三维信息时子弹的中轴线与采集系统的y坐标轴很难做到完全重合,这需要进行相应的坐标旋转,尤其是在子弹变形时,无法利用子弹近似圆柱提取这一信息,这都给弹痕提取带来了很大的困难。本系统采用高斯逼近滤波器的方法获取高斯滤波中线,然后将三维弹痕信息与高斯滤波中线相减,进而提取出子弹的弹痕信息。利用冲激响应不变法设计了十二级的IIR型数字高斯滤波器,所设计的高斯逼近滤波器最大幅度偏差只有1.38%,大大优于ISO11562规定的2.5%的最大幅度偏差。此方法使得弹痕提取过程更简单,提取结果更精确,对后续弹痕比对的准确率有明显的提升。

摘要：本文基于频域逼近的方法提出了高斯滤波器的设计理论 ,得出了带宽归一化的各阶高斯滤波器的通用计算公式。并对高斯滤波器的数字化时间窗口。

摘要：为了能高精度地实现表面计量中的高斯滤波,基于中心极限定理,提出了一个高斯滤波器的二阶巴特沃思滤波器逼近数学模型.用双线性变换法设计了IIR型数字高斯逼近滤波器.逼近精度可以通过调节逼近滤波器的级联阶数实现.在八阶级联的条件下,高斯逼近滤波器与高斯滤波器的幅度传输特性偏差大约只有0.25%.高斯逼近滤波器采用迭代算法实现,算法简便,易于实现.迭代算法通过合理选择初始值,可以有效抑制边缘效应.实验结果表明,在普通的双核计算机上提取11 200点数据的表面中线仅需约160 ms,在高精度地实现高斯滤波特性的同时,还有效地抑制了边缘效应.

摘要：以准确识别电力计量系统分流窃电行为为目标,提出基于滤波的电力计量系统分流窃电行为动态识别方法。将去噪后的用电负荷数据作为基于模糊C均值聚类的用电负荷数据分类方法的分类目标,按照电压、电流等不同数据属性实现负荷数据分类;使用基于负荷数据局部异常因子的窃电行为检测方法,根据负荷数据点的邻域点密度阈值,判断电力计量系统在空间维度、时间维度是否存在分流窃电行为,并预估窃电量。实验结果显示:所提方法对某电力计量系统分流窃电行为动态识别精度较高,识别结果与实际相符。

摘要：用时域法测量电子设备的幅频特性需要高斯低通滤波器产生阶跃信号。高斯滤波器是一种理想的时域滤波器,是非因果系统,可以采用逼近的思想加以设计实现。采用有理逼近方法,对高斯滤波器幅频响应进行泰勒展开,由泰勒展开式逼近高斯滤波器幅频特性。根据模拟滤波器幅度平方设计方法,由展开式左半平面极点建立逼近滤波器模型,随着逼近阶次的增加,逼近精度将提高,六阶系统逼近最大幅度偏差达到了1.5%。将逼近滤波器分解成一系列二阶系统和一阶系统,对于二阶系统采用通用二阶系统模型进行电路设计,对于一阶系统采用一阶RC滤波器,最后将这些单元电路串联,组成模拟高斯逼近滤波器。建立了各阶泰勒展开式极点与滤波器带宽常数α的对应关系表,通过查表即可确定极点,增强了本方法的实用性。

摘要：光纤传感网络中,小样本人工入侵信号由于没有入侵经验数据做识别背景,其首次入侵特征标记一直是一个难点。设计了一种光纤传感网络小样本人工入侵信号动态提取方法。首先采用高斯滤波器对光纤传感网络信号做去噪处理,消除光纤传感网络信号中存在的噪声信号对入侵信号提取产生的干扰。然后结合希尔伯特变换方法和经验模态分解方法,构建光纤传感网络信号的Hilbert边际谱。将光纤传感网络信号的Hilbert边际谱作为信号的标记特征,输入SVM分类器中,完成光纤传感网络小样本人工入侵信号的动态提取。仿真结果表明,所提方法的噪声信号、敲击信号和晃动信号事件识别率平均值分别为95.5%、91.5%及89.5%,当时域信号采样点数量为5 000个时,所提方法的信号提取时间为0.245 s。

摘要：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。

摘要：采用2-D扫描的激光测距传感器与精密转动云台设计并实现了非结构化环境下的移动机器人感知系统,通过传感器平台俯仰与水平的转动实现了3-D环境感知.针对噪声干扰提出了一种动态自适应滤波器,通过时间与空间上相邻测量值的分析实现了实时动态的滤波.在3-D环境的地形重建过程中,结合中值滤波器与高斯滤波器实现了高度图的平滑与插补.通过地形平坦性分析判断移动机器人的可行区域与障碍区域,从而为移动机器人导航过程中的环境建模与路径规划提供了支持.

摘要：为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性高斯滤波器设计方法.该方法由独立强度传播(IDS)模型决定滤波器的长轴尺度,由像素的邻域平滑度决定长短轴的比例,然后根据该处的灰度梯度方向自适应决定各向异性滤波器的长轴方向.仿真实验表明,提出的自适应各向异性滤波器具有很强的噪声抑制和边缘保持能力.