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51.
基于捷联式海洋重力测量数据,对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明,db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量,小波分解层次可取至8层或9层,采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好;小波分解至第8、9层时,阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好,但小波阈值滤波结果更加平滑,两者差值的RMSE在0.25 mGal以内,且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分,可以更有效地消除重力畸变。 相似文献
52.
基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取 总被引:3,自引:0,他引:3
以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。 相似文献
53.
Catia Real Ehrlich 《地球空间信息科学学报》2019,22(2):73-88
ABSTRACTThe localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented. 相似文献
54.
55.
An algorithm for considering time-correlated errors in a Kalman filter is presented. The algorithm differs from previous implementations
in that it does not suffer from numerical problems; does not contain inherent time latency or require reinterpretation of
Kalman filter parameters, and gives full consideration to additive white noise that is often still present but ignored in
previous implementations. Simulation results indicate that the application of the new algorithm yields more realistic and
therefore useful state and covariance information than the standard implementation. Results from a field test of the algorithm
applied to the problem of kinematic differential GPS demonstrate that the algorithm provides slightly pessimistic covariance
estimates whereas the standard Kalman filter provides optimistic covariance estimates. 相似文献
56.
57.
58.
59.
针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值. 相似文献
60.
针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性. 相似文献