雾霾天气下光源目标检测算法

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针对雾霾天气下的光源运动目标清晰度低、轮廓模糊的问题,以火炮射击空中光源目标测量火炮跳角为研究背景,提出基于边窗均值滤波的雾霾天气下目标检测算法.首先在雾天退化模型基础上,使用边窗均值滤波算法对初始透射率进行改进,保留图像的轮廓边缘,然后通过平均修补块方法求出大气光值并复原出原始图像.最后通过奇异值分解的方法,判断光源运动目标和天空背景的相近程度,动态改变高斯混合模型的判别阈值.通过不同去雾算法的主观和客观分析以及光源微小运动目标的检测分析,所设计算法的目标检测清晰度更好.实验结果表明,该算法耗时较少,平均检测精度可达90%,能够准确、高效地检测出光源运动目标.
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HVD(希尔伯特振动分解)算法以其强烈的抗模态混叠性能,常用于频率耦合下的信号分解,但起始端点的选择是制约其工程应用的关键.针对此,提出一种自回归HVD算法确保抑制边界效应的同时解决频耦信号精准分解难题.此方法以HVD为分解基函数,结合自回归模型具备的自适应边界延拓的能力完成对HVD算法的优化,最终完成复合故障中具有频率耦合特性的信号精准分解.以风力机实验系统的二级平行轴齿轮箱为验证对象,分析不同转速下的复合信息,辨识效果证明自回归HVD在具有频耦特性的复合故障诊断中具有显著优势.
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为了提高直接空对地定位系统的定位精度,设计一个基于GPS姿态测量及激光测距的直接空对地定位系统。设计的系统硬件部分主要包含GPS定位模块,激光测距模块,三维数字指南针,电源系统,手持计算机,数据控制中心,为系统提供大地参考、时间参考以及检测姿态等信息。在系统软件部分主要包含转换基于GPS姿态测量及激光测距获得的三维坐标,至此完成了基于GPS姿态测量及激光测距的直接空对地定位系统设计。实验结果表明,
现有滚动轴承故障特征提取算法的性能会随着故障集规模扩大而出现衰减.针对故障信号间存在的干扰和模态混叠等问题,提出一种基于双树复小波的特征提取算法.双树复小波结构包含两个独立的滤波器组,在含噪混合信号的分解和重构中形成互补关系,提升信号采样的平稳性;优化双树复小波滤波器组的结构,降低故障信号平移敏感性,利用门限阈值处理高频小波系数,达到降噪的目的,并基于时间序列样本熵提取子带信号的能量特征.实验结果显示:提出的算法能够准确提取滚动轴承各部分的故障特征信息,算法的在线故障识别率达到99.56%.
拉曼光镊技术(laser Tweezers Raman Spectroscopy,LTRS)将光镊与拉曼光谱技术相结合,实现了在液相环境中对单个微纳微粒的操控和生化分析,具有非常重要的应用价值.综述了拉曼光镊技术的研究进展与最新应用,包括拉曼光镊系统的构建与优化,拉曼光镊技术在生物医学、环境科学领域中的应用,以及拉曼光镊技术与人工智能相结合的最新发展及应用.最后,总结分析了拉曼光镊技术在实际应用中的不足与局限性,并对其未来的发展进行了展望.
介绍了国内外光纤拉曼气体测量技术的研究现状与实际应用,阐述了拉曼光谱分析方法的原理和特点,分析了拉曼光谱在气体定性定量分析领域存在的问题.在该基础上,详细介绍了几种主流的拉曼信号增强的方法,并从结构原理、激光耦合、传输损耗、孔径尺寸、价格成本等方面深入讨论了光子晶体光纤和镀金属毛细管作为激光波导的可能性,同时比较了二者的特点与优劣,最后总结并展望了光纤拉曼气体测量技术的发展潜力与未来应用价值.
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由于当前远距离目标跟踪方法存在目标跟踪误差大,无法满足目标跟踪实际应用要求,为提升目标跟踪精度,提出了激光测量技术的远距离目标高精度跟踪方法.首先分析目标跟踪的原理,指出影响目标跟踪效果的因素,然后通过激光测量技术采集目标的位置信息,并引差分相减策略,得到目标移动的位移大小与方向,不断迭代得到目标跟踪结果.与其他目标跟踪方法的仿真对比实验结果表明,本方法的目标跟踪精度超过96%,降低了目标跟踪误差,获得更理想的目标跟踪结果.
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