摘要：针对机器人多传感器目标的快速感知问题,该文提出基于多传感器融合的机器人压缩感知图像处理方法。利用机器人内置的多个传感器设备,采集具有稀疏特性的压缩感知图像。利用多传感器融合技术,从像素、特征和决策3个方面融合初始压缩感知图像。经过压缩感知图像亮度与饱和度修正、噪声抑制以及图像增强3个步骤,完成对机器人压缩感知图像的处理,并以可视化的形式输出。经过与传统图像处理方法的对比得出结论,优化设计处理方法得出图像的信噪比提高了824.85 dB,由此证明优化设计方法得出的图像处理结果质量更高。

摘要：无线网络通信受到数据多重属性因素和信道畸变影响,导致数据错误,为了提高通信稳定性,提出基于深度学习的无线网络通信错误数据修复及系统设计方法。采用通信信号欠采样方法实现对无线网络通信数据感知,在无线网络的信道模型中采用畸变参数提取和压缩感知方法实现对网络通信错误数据特征提取,通过干扰滤波抑制方法,建立无线网络通信错误数据的深度学习模型,根据欠采样和压缩感知理论进行无线网络通信错误数据的特征重构,结合相关性的正交基分解方法实现无线网络通信错误数据修复。在嵌入式的集成开发平台中实现数据修复系统的集成开发设计。测试结果表明,采用该方法进行无线网络通信错误数据修复的召回性较好,提高了无线网络通信的抗干扰能力和纠错能力。