Real-time mosaicking for infrared videos from an oblique sweeping camera

Image mosaicking is widely used in Geographic Information Systems (GISs) for large-scale ground surface analysis. However, most existing mosaicking methods can only be used in offline processing due to the enormous amounts of computation. In this paper, we propose a novel and practical algorithm for real-time infrared video mosaicking. To achieve this, a novel fast template matching algorithm based on Sum of Cosine Differences (SCD) is proposed to coarsely match the sequential images. The high speed of the proposed template matching algorithm is obtained by computing correlation with Fast Fourier Transform (FFT). We also propose a novel fast Least Squares Matching (LSM) algorithm for inter-frame fine registration, which can significantly reduce the computation without degrading the matching accuracy. In addition, the proposed fast LSM can effectively adapt for noise degradation and geometric distortion. Based on the proposed fast template matching algorithm and fine registration algorithm, we develop a practical real-time mosaicking approach which can produce seamless mosaic image highly efficiently. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed algorithm is not just computationally efficient but also robust against various noise distortions.     

高精度反射面板制造中边值问题的求解方法(英文)

采用三层铝板两层蜂窝芯的夹层结构制造高精度反射面板是一种先进、复杂的技术。其中,单层铝板的受力分析和夹层板的回弹计算是成形精度的根本保障。利用Fourier级数表示单层板应力函数、利用幂级数表示夹层板挠度函数,分别对高精度反射面板制造中单层板压贴和夹层板回弹两类边值问题进行了求解。与有限元模拟结果对比表明,本文提出的单层板压贴膜应力计算Fourier级数法具有较高精度;与试验结果对比表明,本文提出的夹层板回弹量幂级数法具有满意精度。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

遥测数据时间序列滑动窗口动态分割技术

经由传感器采集的航天器遥测数据是产品验证、算法检验、数据挖掘等学科和方向重要的数据来源之一。由于原始测量数据采集密度高、信息量大,通常采用滑动窗口技术进行逐段处理和算法应用。但当滑动窗口的宽度固定时,数据的局部信息不能被充分提取出来;为此,提出遥测时序滑动窗口的动态分割流程。仿真结果表明:提出的时序分割和窗口宽度计算方法,可以根据数据自身的特点得到更加准确合理的非等长窗口集合;在保持曲线线段曲率的基础上,滑动窗口动态计算方法可以极大地提取拐点信息,合理地给出窗口宽度,对数据进行了简化与提纯,降低了建模难度,为下一步聚类分析、曲线匹配等工作提供了技术支持,提高了遥测数据的诊断与分析效率。     

应用傅里叶时间谱方法求解二维跨音速流动问题解的精度研究

为了从时间离散精度的角度评估傅里叶时间谱方法的实际计算效率,对用该方法求解二维跨音速流动问题的解进行了精度研究。通过求解Euler方程模拟俯仰振动NACA0012翼型的周期性非定常流动。结果表明:傅里叶时间谱方法可以使用很大的时间间隔较为准确地模拟有激波存在的周期性跨音速流动;对于此类流动问题,相比二阶向后差分公式法,傅里叶时间谱方法在预测翼型表面压力系数积分量特别是升力系数的时间变化规律方面具有明显的计算效率优势;用于模拟翼型表面压力系数自身的时间变化规律时,傅里叶时间谱方法具有不低于二阶向后差分公式法的计算效率。     

加速度计参数变化建模方法

通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段.     

任意铺设复合材料矩形薄板横向弯曲一般解析解

采用复级数方法首次建立了任意铺设复合材料矩形板横向弯曲一般解析解．引入（U,V,W）＝∑（A,B,C）exp（imπξ）exp（imπηr）,并代人层合板平衡方程组,推出实数型级数解,将其回代入平衡方程组中任两个,可确定待定系数（A,B,C）之间关系;引入将3个平衡方程归并为一个8阶偏微分方程的方法给出问题特解．将一般解析解代入边界条件,用余弦级数的方法确定待求系数．给出算例以验证解的有效性．