检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2014年第6期34卷 1599-1604页

作者：廖钦洪张东彦王纪华杨贵军杨浩 Coburn Craig Wong Zhijie 王大成安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 北京农业信息技术研究中心北京100097 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 Department of Geography University of Lethbridge

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像，精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型... 详细信息

叶绿素含量的快速估算对于及时了解作物的长势、病虫害监测以及产量的评估都具有重要意义。利用自主研发的多角度成像观测系统获取了不同生育期玉米的高光谱影像，精确地提取出主平面内各个观测角度下玉米冠层的反射率。通过对ACRM模型模拟值和实测值的分析，计算出玉米冠层红波段下的热点-暗点指数（HDS），并利用该指数对 TCARI 进行改进，提出一个基于多角度观测的新型植被指数 HD-TCARI，最后使用多角度高光谱成像数据对其进行了地面验证。结果表明，HD-TCARI能够减小LAI 对叶绿素估算的影响，当叶绿素浓度大于30μg · cm^-2，HD-TCARI 与 LAI 的相关性R2仅为26．88％～28．72％；当叶绿素浓度较高时，HD-TCARI具有抗“饱和”的特性在LAI 在1～6之间变化时，HD-TCARI与叶绿素浓度的线性关系R2较TCARI提高了约9％左右。利用多角度高光谱成像数据对 HD-TCARI进行地面验证，其与叶绿素浓度的线性关系（R^2＝66．74％）明显优于TCARI所建立的估算模型（R^2＝39．92％），证明了 HD-TCARI指数具有更好地估算叶绿素浓度的潜力。

关键词：多角度成像热点-暗点植被指数 ACRM模型叶绿素含量

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尺度自适应CBWH跟踪算法研究

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信号处理 2014年第5期30卷 517-525页

作者：刘峰张超吴小培王营冠朱周元安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

传统Mean Shift跟踪算法存在固定核窗宽导致目标尺度和空间定位不准确的问题。本文在背景加权的均值漂移算法(corrected background-weighted histogram,CBWH Mean Shift)精确的目标定位基础之上,在RGB颜色空间下使用目标背景加权模型... 详细信息

传统Mean Shift跟踪算法存在固定核窗宽导致目标尺度和空间定位不准确的问题。本文在背景加权的均值漂移算法(corrected background-weighted histogram,CBWH Mean Shift)精确的目标定位基础之上,在RGB颜色空间下使用目标背景加权模型生成目标显著特征的颜色概率图,以此计算不变矩来调整下一帧的跟踪窗口,并在满足一定条件时及时更新背景加权模型以适应复杂背景下的跟踪任务。实验表明,上述方法能够自适应地更新核函数的带宽,提高了算法跟踪尺度变化目标的鲁棒性。

关键词：核窗宽均值漂移背景加权颜色概率图

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LTE-A系统中的PSS检测算法

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安徽大学学报（自然科学版） 2014年第5期38卷 66-72页

作者：施俊然胡艳军杨秀梅胡宏林安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 上海无线通信研究中心上海200335

新一代长期演进增强(long term evolution advanced,简称LTE-A)系统主同步信号(primary synchronization signal,简称PSS)检测中,存在几种重要的主同步信号检测算法,如直接相关(correlation,简称C)、差分相关(differential correlation,简称DC)、部分相关(partial correlation,简称PC)和镜像相关(mirror correlation,简称MC)算法.该文就这4种方案对低信噪比的检测准确度、抗载波频偏(carrier frequency offset,简称CFO)及抗多径衰落能力进行全面的分析和评估.仿真结果表明,不同环境下4种算法的性能有差异.此结果能为实际应用提供重要的参考依据.

关键词： LTE-A 主同步信号检测差分相关部分相关镜像相关

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5·12汶川特大地震远程次声信号分析

5·12汶川特大地震远程次声信号分析

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作者：王晓航赵树卿华北计算技术研究所信号处理部中国科学院声学研究所

华北计算技术研究所信号处理部和中国科学院声学研究所合作建立的北京次声监测阵,在5.12汶川特大地震后的两个小时中,接收到这次地震不同机制产生的地震次声信号。介绍了对接收到的这些次声信号所作的初步分析,并对这次地震的次声信号... 详细信息

华北计算技术研究所信号处理部和中国科学院声学研究所合作建立的北京次声监测阵,在5.12汶川特大地震后的两个小时中,接收到这次地震不同机制产生的地震次声信号。介绍了对接收到的这些次声信号所作的初步分析,并对这次地震的次声信号所对应的产生机制和相应次声信号的特点进行了论述。

关键词：地震次声监测

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基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演

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农业工程学报 2013年第7期29卷 117-123页

作者：梁栋管青松黄文江* 黄林生杨贵军安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥 230039 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京 100094 北京农业信息技术研究中心北京 100097

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI 反演精度.选取冬小麦起身期、拔... 详细信息

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI 反演精度.选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型.上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证.结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%.以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%.以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%.通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性.

关键词：遥感光谱分析支持向量机反演叶面积指数植被指数

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单/双子叶杂草与作物的高光谱识别

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红外与激光工程 2013年第S01期42卷 208-213页

作者：张东彦祖琴邓巍王秀北京农业智能装备技术研究中心北京100097 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097 中国科学院遥感与数字地球研究所北京100094 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

利用地物光谱仪Fieldspec FR2500采集玉米、谷子、狗尾草、牛筋草、马唐、葎草、圆叶牵牛、裂叶牵牛、马齿苋和小藜等10种植物的叶片光谱反射率,将这10种植物按照作物、单子叶杂草和双子叶杂草分成三类,在Unscrambler软件中对光谱数据... 详细信息

利用地物光谱仪Fieldspec FR2500采集玉米、谷子、狗尾草、牛筋草、马唐、葎草、圆叶牵牛、裂叶牵牛、马齿苋和小藜等10种植物的叶片光谱反射率,将这10种植物按照作物、单子叶杂草和双子叶杂草分成三类,在Unscrambler软件中对光谱数据做主成分分析,观察三类样本的聚类情况;在此基础上,根据波长变量对于主成分的载荷值,提取对三类植物识别敏感的特征波长;在SAS软件中,以分类变量和特征波长变量作为输入变量,利用DISCRIM过程进行非参数判别分析。结果表明,利用552、647、730、765、962、1093、1325、1410、1660 nm等9个特征波长组合可有效区分作物中单/双子叶杂草。其中,针对单子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率分别达到90%和85%,双子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率均达到100%,整体样本的建模集和预测集的识别正确率分别达到96.1%和95.3%。

关键词：玉米单双子叶杂草主成分分析判别分析特征波长

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基于改进高斯混合建模和短时稳定度的运动目标检测算法

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电子与信息学报 2012年第10期34卷 2402-2408页

作者：张超吴小培周建英戚培庆王营冠吕钊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标。该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判... 详细信息

传统高斯混合建模方法中前景模型转换为背景模型的风险随着模型权值在一定更新率下的迭代累加而增大,使得传统方法难以有效检测低速运动目标。该文对高斯混合建模中背景匹配失败时生成的前景模型加以利用并引入短时稳定度指标进行综合判断,在深入挖掘前景模型中包含的运动目标信息和像素点级稳定性的基础上实时区分各像素点的状态。多场景下的实验结果表明,该方法对低速目标达到了更高的检出率。

关键词：运动目标检测高斯混合建模前景模型短时稳定度

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基于激光测距雷达和车载GPS的动态障碍物检测

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工业仪表与自动化装置 2013年第2期 10-13,18页

作者：王葵翟荣刚王道斌颜普安徽广播电视台传输发射序列合肥转播台合肥230039 安徽邮电职业技术学院通信工程系合肥230039 中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所江苏常州213000 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 中国科学技术大学自动化系合肥230027

动态障碍物检测问题一直是移动机器人的研究热点之一,也是机器人实现安全可靠导航的前提。该文提出了一种在道路环境下进行动态障碍物实时检测的方法,采用激光雷达和车载GPS 2种传感器,激光雷达实时地获取连续2帧的数据,连续2帧间无人... 详细信息

动态障碍物检测问题一直是移动机器人的研究热点之一,也是机器人实现安全可靠导航的前提。该文提出了一种在道路环境下进行动态障碍物实时检测的方法,采用激光雷达和车载GPS 2种传感器,激光雷达实时地获取连续2帧的数据,连续2帧间无人车的航向角度和位置信息,通过车载GPS实时获取。通过对2帧数据的对比分析,进行潜在动态障碍物的判定,然后进行连续2帧之间潜在动态障碍物的匹配,区分出2帧中同时存在的动态障碍物,并计算其运动矢量,最后给出预测区域。实验结果验证了算法的有效性,对无人车提前避让动态障碍具有一定的意义。

关键词：动态障碍物检测激光测距雷达激光点潜在动态障碍物预测区域

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基于改进混合高斯建模和短时稳定度的遗留物检测算法

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信号处理 2012年第8期28卷 1101-1111页

作者：张超吴小培周建英戚培庆王营冠吕钊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海200050

传统遗留物检测算法存在算法过于复杂和环境适应性差的局限。本文将改进的混合高斯建模方法应用于遗留物检测,利用背景匹配失败时生成的前景模型进行前景匹配并引入短时稳定度指标,在深入挖掘前景模型中包含的遗留物信息和像素点级目标... 详细信息

传统遗留物检测算法存在算法过于复杂和环境适应性差的局限。本文将改进的混合高斯建模方法应用于遗留物检测,利用背景匹配失败时生成的前景模型进行前景匹配并引入短时稳定度指标,在深入挖掘前景模型中包含的遗留物信息和像素点级目标状态信息的基础上对遗留物进行综合判断。文中详细分析了传统方法的性能局限并阐述了新方法中前景模型和短时稳定度的作用原理同时给出了具体的算法流程。多场景下的实验分析表明,增加对前景模型的考察使算法在保留传统方法优点的同时具备了良好的遗留物检测能力,而短时稳定度的引入则能够进一步降低传统方法中前景模型向背景模型转换的风险。对比实验结果中本文方法在表现出良好环境适应性的同时误检团块数明显低于其他方法,算法在复杂背景条件下达到了良好的检测性能。

关键词：遗留物检测混合高斯建模前景模型短时稳定度

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磁敏测速系统的数据采集平台实现

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计算机工程与设计 2011年第4期32卷 1470-1473页

作者：于禾曹红兵韦穗程鸿安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

串口同步采集是工业控制应用的重要环节,为克服由于不准确的数据采集所带来的乘性误差,进而对多串口的同步采集进行了研究。利用VS2005编程环境,设计实现了多串口的上位机数据采集平台,该平台开辟线程对多个串口采取重叠读取方式,实现... 详细信息

串口同步采集是工业控制应用的重要环节,为克服由于不准确的数据采集所带来的乘性误差,进而对多串口的同步采集进行了研究。利用VS2005编程环境,设计实现了多串口的上位机数据采集平台,该平台开辟线程对多个串口采取重叠读取方式,实现了对测速系统中大量的串口数据同步读取、保存并实现波形动态显示的功能,满足了智能测速系统的测速算法研究的需要。此平台可以广泛的应用在测速系统之中,也可辅助用于各种工业控制的高级要求。

关键词：智能测速串口实时数据采集重叠读取多线程

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