西南石油大学 机电工程学院，四川 成都 610500
目前，虽然各种自适应分层方法层出不穷，但针对模型特征偏移和丢失的自适应分层方法还相对较少。针对此点，提出一种以体积误差为基础的自适应分层方法。首先，在成型方向上将单个切片层对三角面片的切割分为未跨越、跨越到相邻、跨越到不相邻三角面片3种情况，并建立了数学模型。分析了模型特征的保留特性，并结合3种情况依照体积误差公式给出了具体的算法流程。最后，为验证方法的有效性，对一零件应用3种不同方法进行分层，得到相应的模拟成型件，并与CAD原件进行对比。结果表明，体积自适应算法较其余2种方法与CAD模型轮廓最为接近，在采样点处的偏离距离分别为0.09 mm和0.10 mm，形状精度最高。
快速成型 自适应分层 模型特征 STL文件 rapid prototyping adaptive slicing model characteristics STL files
中国科学院安徽光学精密机械研究所 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽合肥?230031
在处理拉曼雷达回波信号过程中,采用小波去噪法进行算法反演前的数据预处理,针对小波去噪的核心 问题-小波基的选择和阈值的设定提出了自适应分层阈值软门限去噪的方法,并选择了不同的小波基组 合软硬阈值对去噪结果进行了对比。经实验数据验证,相对传统的滑动平均滤波,纯粹的细节和抑制全局 阈值法,自适应分层阈值软门限在获取相同信号、保持相同能量的前提下能更好地恢复信号;在有云情况 下信号的尖峰结构也没有变化,有效地抑制了噪声,提高了细节识别度和反演精度。
气溶胶 拉曼雷达 小波去噪 自适应分层软阈值 aerosol Raman lidar wavelet denoising self adaptive hierarchical denosing with a soft th
以视频目标跟踪中粒子滤波的粒子采样优化设计为研究内容,提出一种自适应分层采样辅助粒子滤波算法,以实现保证跟踪准确度和兼顾跟踪鲁棒性的要求.以Bhattacharyya系数为参量设计了粒子数调节函数,能够根据跟踪质量在粒子集中自适应分配用于保证准确度的粒子数和维持鲁棒性的粒子数.以最小二乘法对目标运动的预测点作为产生新粒子集的均值偏移操作起点,使新粒子集更准确的描述目标似然分布并提高算法效率.不同场景下的跟踪实验表明,算法能很好的应用于遮挡和运动方向渐变等情况下的跟踪,处理时间满足实时性要求.
视频跟踪 辅助粒子滤波 自适应分层采样 最小二乘法 均值偏移 Video tracking Auxiliary particle filter Adaptive-layered-sampling Least square method Meanshift
