摘要：针对受加性高斯白噪声(AWGN)与椒盐噪声(SPIN)以及随机值冲击噪声(RVIN)组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验融合的改进算法。首先,利用基于字典的图像稀疏表示构建去噪变分模型,对模型中的数据保真项设计一个权重因子来抑制冲击噪声的干扰;其次,利用非局部平均思想对混合噪声图像进行初始去噪,在得到的图像中构建掩膜矩阵将冲击噪声点排除进而求取非局部相似先验知识;最后,将非局部相似先验与稀疏先验融合进变分模型的正则项中,求解变分模型得到最终去噪图像。实验结果表明,在不同的噪声比率下,所提算法与模糊加权非局部平均算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了1.7 d B,特征相似性指数(FSIM)提高了0.06;与加权编码算法相比,PSNR提高了0.64 d B,FSIM提高了0.03。该算法对于纹理较强的图像可以显著提升去噪效果,能有效地保留图像的本真信息。

摘要：为提高某液压蝶阀控制系统的响应速度,将分数阶PI^(λ)D^(μ)应用于该系统中。针对分数阶PI^(λ)D^(μ)存在参数整定难的问题,引入极值搜索算法对参数进行在线整定。基于极值搜索算法的基本原理设计了参数整定流程并完成PI^(λ)D^(μ)参数的整定,将设计的算法和建立的非线性液压蝶阀模型进行联合仿真;仿真结果表明,此算法能够较好的完成PI^(λ)D^(μ)参数在线整定与优化。相比于传统PID控制方法,分数阶PI^(λ)D^(μ)对液压蝶阀的控制更为有效。

摘要：为了更好地保留核环境下图像降噪后的细节信息,提出了基于混合二阶全变分的抗核辐射图像降噪方法。将非凸二阶全变分与重叠组稀疏正则化相结合,使用交替方向乘子法(alternating direction method of multiplier,ADMM)和增广拉格朗日乘子法对全局问题进行优化求解,多次迭代后得到基本降噪图像;将多次降噪后的基本降噪图像进行差值迭代,使核辐射图像中大范围跳变的灰度值更加接近原始图像灰度值;根据核噪声的特点,设计算法模拟出核噪声斑块。通过在真实核环境下采集的数据集和模拟的核噪声数据集上进行实验,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)等指标的变化及处理后的视觉效果表明,提出的算法在保留图像细节信息方面优于对比算法。

摘要：针对心电(ECG)信号智能分析模型中,复杂波形的特征提取困难,人工设计特征造成源信号特征丢失,标签样本不足等问题,提出了一种基于深度稀疏自编码器(Deep Sparse Auto-Encoders,DSAEs)的ECG特征提取方法。该方法在DSAEs进行贪婪逐层训练时,采用适应性矩阵估计(Adaptive moment estimation,Adam)对网络权重进行寻优,以此获得最优参数组合,同时提取出高层隐含层的输出,并作为ECG高度抽象的低维特征。最后利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)构建分类模型,完成对ECG的特征分类。使用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据进行仿真实验,结果表明,提出的ECG特征提取方法能有效地分层抽取特征,提高分类识别准确率。

摘要：针对超声图像分辨率低、组织和器官间的对比度低,图像具有弱边界并且包含严重的斑点噪声,导致分割非常困难的问题,结合超声图像自身的特点,提出一种适合超声图像的交互式图割的分割方法.首先用各项异性的扩散方法去除斑点噪声;然后构造能量泛函,在能量模型中增加曲线长度的约束,建立源点、汇点和图像的像素点之间的关联,定义泛函模型的数据项和规整化项;最后给出能量泛函能用图割最小化的证明,详细推导了能量泛函模型的求解,根据能量模型的特点构建相应的s-t图,并给出了图割方法步骤.实验结果表明,该方法能够精确、快速地分割出图像中的目标,解决了图割模型容易出现小区域和曲线不光滑的问题,分割效果优于传统的图模型.

摘要：针对视觉传感器获取障碍物深度信息准确率低,单一或少数超声波传感器无法获得大范围场景深度信息,传感器阵列式、全局布局方式体积太大等问题,提出一种多传感器数据融合障碍物判定系统。首先系统前端设计一种立体转轴式数据采集结构,基于该结构提出一种全局场景深度值采集方法,简化传统隶属度的运算来提高数据处理效率,利用数据组的互补和冗余性,使用Bayesian与模糊理论相结合的融合方法得到障碍物位置的最优估计值;其次配以视觉传感器以提高障碍物形态信息判定的准确性;最后系统所有功能基于树莓派实现,使其具备便携、可移植特点。实验结果表明,系统能够实时并准确判断出环境中多个障碍物的深度位置、形状和动态信息,相较于真实场景,角度值最大绝对误差为6.2°,深度值误差率在4%以内,满足避障需求。

摘要：依据DVB-S标准的高斯信道下对RS(204,188)+CC(2,1,7)+卷积交织级联编译码算法性能评估时,发现基于Matlab软件搭建通信系统仿真模型时,在信源数据量偏大时,获取完整级联编译码算法系统的仿真结果需要耗费几十分钟甚至几个小时。为实现快速获取级联编译码在不同信噪比下的性能分析验证,将FPGA技术与上位机软件相结合,设计了基于半实物仿真的编译码性能验证系统。系统测试及分析表明,级联编译码硬件板级实测性能与Matlab仿真性能保持在误差范围0.5dB内,信源长度为10010624bit时,在30s内即可完成单次性能仿真与数据上传,可靠性与实时性好,可用于信道编译码性能分析验证研究。

摘要：针对真实场景中行人图像因遮挡、姿态和视角变化等因素而导致行人特征判别性不足的问题,提出一种结合上下文信息和融合表征的行人重识别方法来丰富行人的特征表达,提高行人重识别的精度。首先设计了一个上下文残差模块,使用该模块构建主干网络以全局感受野和自注意力机制提取具有上下文信息的图像特征;然后将高层特征和低层特征通过三个并行分支和三个损失函数联合优化模型,使模型学习到一个类内紧致、类间分离的特征嵌入空间;最后在模型的推理阶段融合高低层特征,以此增强行人特征的语义和细节信息,提升特征的判别性。实验结果表明该方法在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上Rank-1分别达到95.6%和89.6%,mAP分别达到88.6%和78.7%,在两个数据集上均有显著的性能提升。

摘要：为了解决欠驱动四旋翼无人机(UAV)在实际飞行中存在的外界干扰问题,同时提高在系统参数摄动情况下的精确轨迹跟踪效果,设计了一种基于扩张状态观测器(ESO)和积分型反步滑模算法的飞行控制策略。首先,根据系统的半耦合特性和严反馈结构特点,采用反步法设计姿态内环和位置外环控制器;然后,将抗干扰能力较强的滑模控制融入其中,使得系统的鲁棒性得到增强;接着,为了减小系统的稳态误差,引入积分环节;最后,利用ESO实时估算出系统的内、外总扰动并对控制量进行补偿。通过Lyapunov稳定判据,可以说明该系统是一个全局渐进稳定的系统,并通过仿真分析验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。

摘要：为了辅助盲人的正常行进设计了一种便携式导盲系统。针对基于图像的障碍物检测方法在诸如光照、多目标、复杂背景等干扰下检测率低、适应性差的问题,提出了一种改进的VE算法来检测障碍物;利用透视投影模型及标定的摄像机内、外参数矩阵,进一步计算使用者与障碍物之间的相对距离;将功能算法整合到基于Raspbian操作系统的树莓派开发板上完成整个设计。系统结构简单,且保证了障碍物检测的准确度和测距的精度,实验结果验证了系统的有效性和稳定性。