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基于Kalman滤波技术的纤维增强复合材料界面断裂参数确定方法

何周理 , 徐绯 , 段敏鸽

航空材料学报 doi:10.3969/j.issn.1005-5053.2012.1.018

将信号控制领域的Kalman滤波技术运用于确定复合材料的界面参数,得到一种高效精确的材料参数确定方法—Kalman滤波反演法;以确定单纤维增强复合材料顶出试验中界面参数为研究目标,结合有限元分析,将Kalman滤波技术应用到复合材料界面参数反演中,并且引入不同的测量噪声进行计算.反演的结果:一方面获得了SiC(SCS-6)/Ti复合材料的界面参数;另一方面证明了Kalman滤波反演方法的可行性、收敛性和精确性,同时说明该反演计算方法具有消除测量噪音的能力.

关键词: Kalman滤波 , 反演分析 , 材料界面 , 剪切强度 , 断裂能

1/f分形噪声的一种多尺度Kalman滤波方法

李强 , 王其申

量子电子学报 doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2007.01.002

针对淹没在1/f分形噪声中的有用信号恢复问题,提出了一种基于小波变换与Kalman滤波的多尺度滤波算法.首先将带有1/f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声的白化作用,消除了1/f分形噪声的自相似性和长程相关性.然后在小波域内,利用Kalman滤波实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号.最后进行小波重构,较好地恢复出淹没在1/f分形噪声中的有用信号.仿真实验表明,使用多尺度Kalman滤波器能有效地抑制分形噪声,显著地提高了信噪比.

关键词: 图像处理 , Kalman滤波 , 小波变换 , 1/f分形噪声 , 自相似性

小型无人机快速最优化稳像方法研究

郑鸿云 , 赵红颖 , 魏云鹏 , 辛甜甜

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2016.01.051

小型无人机电子稳像可以纠正视频影像中存在的晃动、震动、畸变等不稳定因素,有利于视频影像目标跟踪、精确打击,同时还能缓解观察者的视觉疲劳.电子稳像有3个主要的步骤:全局运动估计、主运动估计和运动补偿.本文主要对主运动估计的方法进行研究,并提出了一种快速最优化的稳像方法,该方法能够快速准确的估计小型无人机视频影像的主运动.该方法结合了L1最优化方法的精确性和Kalman滤波方法处理速度快的优点,并克服Kalman滤波法预测精度不高和L1最优化方法只能事后处理的问题,从而获到更好的稳像效果.最后采用实际飞行数据对本文提出算法进行了验证,结果表明,本文所提出的方法在保证稳像处理精度的前提下,也保证了处理效率.

关键词: 小型无人机 , 电子稳像 , 主运动估计 , L1最优化 , Kalman滤波

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