国家教育部博士点基金(20106201110003)
- 作品数：8 被引量：34H指数：4
- 相关作者：李战明李昱辰张晓东杨守祥杨红红更多>>
- 相关机构：兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生交通运输工程更多>>
- 基于多特征自适应融合的车辆跟踪方法被引量：3
- 2013年
- 提出了一种新的自适应多特征融合跟踪算法。该算法采用多项式近似与中心差分方法实现建议分布函数的优化处理,通过扩展卡尔曼滤波器在采样粒子集中融入最新的量测信息,较好地克服了粒子权重退化问题;同时,为克服乘性与加性融合算法的缺陷,采用自适应多特征融合方法,将目标汽车静态和动态互补特征作为观测信息,在新算法的框架内进行自适应融合跟踪。实验结果表明,该方法有效提升了不同环境下车辆跟踪系统的精确性和鲁棒性。
- 李昱辰李战明
- 关键词：车辆跟踪多特征融合有限差分粒子滤波
- 车牌图像特征提取及改进神经网络的识别算法研究被引量：5
- 2016年
- 针对车牌字符图像进行特征提取与识别算法的研究。使用BP神经网络识别算法建立车牌字符图像的识别。由于常规BP神经网络算法本身存在训练过程容易陷入局部最小值、收敛效率低以及网络结构参数不易确定等缺点。另外,BP网络结构参数的选取对算法的性能影响很大,而参数的选取通常是根据经验公式选取的,存在很大的随机性和盲目性,使算法的性能无法得到保证。因此该文使用收敛速度快、适用于全局搜索的PSO优化算法对BP神经网络算法的性能进行优化,研究一种双粒子群优化的改进BP神经网络算法。最后通过车牌识别实验对识别算法进行研究,结果表明,通过对神经网络算法进行改进,使用其建立汉字识别模型、字母识别模型以及混合识别模型的识别准确率均优于常规神经网络算法建立的模型,具有较好的识别性能。
- 李战明杨红红
- 关键词：车牌字符识别特征提取神经网络粒子群优化算法
- 基于Teager边界谱心音身份识别的特征提取算法被引量：2
- 2015年
- 心音信号是一种典型的非平稳信号,传统信号处理方法的应用受到很大限制。该文提出通过双自适应提升小波对心音信号去噪处理和提取心音信号的Teager-Huang边界谱作为特征参数用于身份的识别。双自适应提升小波采用自适应更新和自适应预测构造小波函数,通过将传统的硬阈值和软阈值函数相结合,构造了一个改进的阈值函数进行心音信号去噪处理,表现出良好的去噪效果,并增强了信号的局部特征。Teager能量算子能对单分量IMF的幅值和频率进行解调,并以此追踪到信号的瞬时幅值和瞬时频率,而且基于EEMD和Teager-Huang变换的THT谱比HHT谱具有较高的时频分辨率,且计算量少,优于HHT谱。
- 李战明张晓东
- 关键词：心音信号去噪
- 小波分析中4种去噪方法的分析比较被引量：4
- 2015年
- 分析了基于小波分析的4种不同的去噪方法,并在其中寻找最适宜在实际中应用的心电信号中肌电干扰的去除方法。4种去噪方法分别采用软、硬及改进等3种阈值函数,通过MATLAB对MIT-BIH数据库中所提供的心电信号进行实验分析,根据去噪效果及所需时间对比结果判断最适宜的去噪方法。离散小波变换阈值法在采用3种阈值函数时去噪效果均较差,平移不变量小波阈值法本身运算量过大,平稳小波变换阈值法与提升小波变换阈值法在采用改进阈值函数时去噪效果好且所需时间相对较少。采用改进阈值函数的平稳小波变换阈值法与采用改进阈值函数的提升小波变换阈值法为4种方法中最适宜在心电信号肌电干扰去除中应用的方法。
- 李战明张晓东
- 关键词：小波分析心电信号阈值函数
- 基于提升小波的心电信号基线漂移的去除方法被引量：5
- 2014年
- 目的:避免传统小波变换基于卷积算法中的冗余计算,同时去除心电信号(ECG)在采集中混入其中的基线漂移噪声。方法:根据提升小波变换采取双小波基函数结合的方法,经分解、含噪声子带系数置零、逆变换形成去噪的心电信号。结果:运用MATLAB环境对MIT-BIH数据库提供的心电信号数据及基线漂移噪声信号bw进行去除基线漂移仿真验证,其基线漂移均被有效去除。结论:ECG信号经该方法处理后其所含有的基线漂移噪声被准确去除,且原信号中的波形信息被有效保留,可为心电信号特征参数的检测提供帮助。
- 李战明杨守祥
- 关键词：心电信号提升小波特征参数
- 噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波算法被引量：7
- 2013年
- 为了有效地解决系统噪声未知情况下的目标跟踪问题,提出了一种自适应无迹粒子滤波算法。该算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹卡尔曼滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明:本文方法明显地改善了系统噪声未知情况下目标的跟踪精度和稳定性。
- 李昱辰李战明
- 关键词：信息处理技术粒子滤波自适应滤波无迹卡尔曼滤波目标跟踪
- 基于自适应无迹粒子滤波的目标跟踪算法被引量：7
- 2012年
- 为解决复杂场景中目标跟踪问题,提出了一种噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波(A-UPF)算法。算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹Kalman粒子滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明,本文方法对于复杂条件下的目标跟踪问题具有较高的精度和较强的鲁棒性。
- 李昱辰李战明
- 关键词：目标跟踪粒子滤波自适应滤波
- 基于平稳小波变换的心电信号P、T波检测算法被引量：1
- 2014年
- QRS波群与P、T波均是心电信号的重要组成部分,其准确检测与分析对心血管疾病的诊断起着至关重要的作用.由于P、T波幅度小且频率低、形态多样,对其准确定位与识别一直是心电信号处理中的难题.针对此问题,提出一种基于平稳小波变换的P、T波检测算法,经降频后在22尺度的细节系数上检测得到P、T波的特征参数.运用MATLAB的仿真环境,对MIT-BIH数据库中的ECG信号进行算法的波形检测实验验证.实验结果表明,该算法对心电信号中P、T波的检测取得了满意的效果.
- 李战明杨守祥
- 关键词：心电信号PT波平稳小波
