非均匀采样

摘要： 针对室外场景范围广、分割难度大、识别效果不显著等问题,提出了一种融合多站点云配准的室外大场景分割方法。首先,根据室外场景视野大、点云数据量庞大特点,选取多个视角下重叠区域较多的建筑场景点集,结合SAC-IA和ICP方法进行点云自动配准,从而构建出点云密度相对均匀的室外大场景完整结构;然后,选用公共数据集Semantic3D训练基于PointNet++的室外点云分割模型,并在测试集上验证其算法效果;最终,调用该模型分割已构建的室外点云大场景。实验效果证明:多视角配准的点云场景能够解决点云场景的非均匀采样问题,从而使得基于深度学习的语义分割模型对其有更好的识别效果。

摘要： 为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.

摘要： 为了提高感兴趣区域音源的声场合成质量,提出了一种非均匀二次声源分布的声场分析与合成方法.首先,将连续二次声源的采样分为两个不同的采样区域,在总扬声器数目一定的情况下,增大感兴趣区域的样点数目并减少感兴趣区域外样点数目.然后,利用采样混叠矩阵的Hermitian特性,使用瑞利熵来估计不同非均匀采样方案的最大误差,以指导非均匀采样方案的选择.最终得到非均匀二次声源驱动信号的频域计算方法.实验结果表明在2.5 D圆形区域边界下,所提非均匀排布方法与典型的均匀排布的最佳模态带宽相比,对感兴趣区域音源的无混叠半径提高了12.9％～22.6％,验证了提出方法的有效性.

摘要： 针对叶尖定时信号因严重的非均匀采样和欠采样导致的谱分析难题,提出了基于扩展离散傅里叶变换(EDFT)的分析方法.不同于传统的傅里叶变换,EDFT是以傅里叶积分变换为目标,在扩展的频率范围内通过构造和优化变换基函数替代传统FFT变换中的指数基来实现非均匀和欠采样信号的谱分析,在分析中利用原始数据迭代和近似拟合保证了分析精度.该方法突破了奈奎斯特采样定理的限制,扩大了分析频率范围,分析谱线数也不再受限于采样点数,提高了频率分辨率.为了验证所提方法的可行性和可靠性,采用所构建的叶尖定时系统采样数学模型生成数据和试验台测试数据分别进行了方法应用分析,结果显示无论是仿真数据或试验数据,当传感器数量大于等于3时,基于该方法能够准确分析得到叶片振动的谱信号,表明该方法可以有效地解决非均匀欠采样叶尖定时信号的谱分析的难题,且具有良好的抗干扰性.

摘要： 对于非均匀采样数据,现有三维稀疏成像方法中的数据局部插值会带来误差,且得到的分布式目标成像结果与其连续散射的本质不符.针对这些问题,首先将成像问题直接建模为三维空间中联合的稀疏重构问题,并通过选取候选散射中心进行字典降维;然后,在降维后的模型中增加三维特征增强约束项,建立三维空间中相邻散射中心之间的联系;最后,结合高斯迭代法以及优化的信号处理技巧,提出了一种高效的模型求解算法.实验结果表明,相比于其他成像方法,本文方法对旁瓣的抑制能力强,成像结果分辨率高、精度高,且保证了分布式目标成像结果的连续性.

摘要： 对一种用三参数正弦波拟合算法实现的四参数最小二乘正弦波拟合算法进行了实验研究.主要针对在极低频率正弦信号测量控制过程中问题比较突出的,以不足一个信号周期且非均匀采样的部分信号波形估计其4个参数的工程问题.提出了一种以局部周期正弦波形实现的四参数拟合方法,其优点是无需先验初值估计.仿真及实验均证明了该方法的有效性和可行性,从而为波形参数测量与控制提供了一种实现方式.

摘要： 目的 3D点云与以规则的密集网格表示的图像不同,不仅不规则且无序,而且由于输入输出大小和顺序差异,具有密度不均匀以及形状和缩放比例存在差异的特性.为此,提出一种对3D点云进行卷积的方法,将关系形状卷积神经网络(relation-shape convolution neural network,RSCNN)与逆密度函数相结合,并在卷积网络中增添反卷积层,实现了点云更精确的分类分割效果.方法 在关系形状卷积神经网络中,将卷积核视为由权重函数和逆密度函数组成的3D点局部坐标的非线性函数.对给定的点,权重函数通过多层感知器网络学习,逆密度函数通过核密度估计(kernel density estimation,KDE)学习,逆密度函数的引入对点云采样率不均匀的情况进行弥补.在点云分割任务中,引入由插值和关系形状卷积层两部分组成的反卷积层,将特征从子采样点云传播回原始分辨率.结果 在ModelNet40、ShapeNet、ScanNet数据集上进行分类、部分分割和语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能.在分类实验中,与PointNet++相比,整体精度提升3.1％,在PointNet++将法线也作为输入的情况下,精度依然提升了1.9％;在部分分割实验中,类平均交并比(mean intersection over union,mIoU)比PointNet++在法线作为输入情况下高6.0％,实例mIoU比PointNet++高1.4％;在语义场景分割实验中,mIoU比PointNet++高13.7％.在ScanNet数据集上进行不同步长有无逆密度函数的对比实验,实验证明逆密度函数将分割精度提升0.8％左右,有效提升了模型性能.结论 融合逆密度函数的关系形状卷积神经网络可以有效获取点云数据中的局部和全局特征,并对点云采样不均匀的情况实现一定程度的补偿,实现更优的分类和分割效果.

摘要： 人眼视网膜因具有变分辨成像及冗余数据压缩的优势为成像方法与应用开辟了新途径.基于人眼视网膜成像机理,有效解决了大视场、高分辨、实时性难以兼顾的问题.随着半导体制造工艺与计算机处理能力的迅猛发展,仿人眼视网膜成像系统已广泛应用于视觉导航、识别与跟踪、生物医疗等领域,目前,正朝着小型化、高效化、智能化方向发展.对比分析了仿人眼视网膜成像实现方法的优缺点,以现有实例化应用分析了仿人眼视网膜成像技术的发展现状并提出挑战与机遇,为进一步研究仿人眼视网膜成像提供参考与借鉴.

摘要： 多维核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance,NMR)利用多维波谱来分析分子结构,被广泛用于化学、生物学和医学等领域,但信号采样时间随波谱维度和采样点数增加而迅速增长.非均匀采样通过降低间接维采样点数来加速数据采集,并引入合理的重建方法获得完整的NMR波谱.如何快速重建高质量的波谱,是NMR信号处理研究的前沿.本文主要综述近年来基于低秩矩阵的NMR波谱重建方法的发展.首先介绍了低秩矩阵的相关数学基础;然后从一般低秩矩阵和结构化低秩汉克尔矩阵两个角度来论述重建模型,并讨论相关的NMR波谱应用;最后分析了该技术存在的不足,并展望其未来发展的趋势.

摘要： 微处理器热监控中不精确的热点温度估计会导致错误的预警和不必要的响应.为了更好的监控微处理器的运行温度,提出了一种基于动态Voronoi图的多核处理器非均匀采样热重构改进方法.实验结果表明:该方法比现有的频谱技术在热重构平均温度误差和热点温度误差精度方面有了一定提高,能够有效运用在动态热管理技术中实现精确的全局和局部温度监控.

摘要： 通过对均匀采样与非均匀采样频谱特征的对比结合间谐波自身的特点，提出一种基于小波变换的非均匀采样间谐波的检测方法。仿真算例分析非均匀采样信号中的频率成份，结果表明，非均匀采样用于小波变换之中是一种行之有效的间谐波检测检测方法，检测精度高。

摘要： 由于均匀采样在抗混叠等实际工作中的局限性,本文从均匀采样频谱分析入手,深入探讨了非均匀采样的基本理论,通过数学推导给出了非均匀采样离散傅里叶变换的公式,并通过仿真实例与均匀采样进行比较,验证了文中所提出的非均匀采样计算公式正确性及其抗混叠性。

摘要： 阐述了非均匀采样方案,推导了非均匀多率采样系统的状态空间模型,进一步获得了对应的传递函数模型.为解决辨识模型信息向量中存在未知变量的问题,使用辅助模型技术,用辅助模型的输出代替系统的未知变量,进而提出了非均匀采样数据系统的辅助模型随机梯度辨识算法.为了提高算法收敛速度和改善参数估计精度,在算法中引入遗忘因子,给出了相应的辅助模型带遗忘因子随机梯度算法.仿真结果表明,引入遗忘因子后,算法的收敛速度加快,参数估计精度提高.

摘要： 方位向周期性非均匀采样是多通道天线星载SAR系统设计时需要考虑的一个重要因素.本文针对多通道天线星载SAR系统中存在的方位向周期性非均匀采样对成像性能的影响进行了深入分析和研究.在建立了多通道天线星载SAR回波信号模型的基础上,推导了由方位向周期性非均匀采样所造成的虚假目标位置与强度的计算公式,并给出了非均匀采样的补偿方法.最后通过计算机仿真验证了推导与分析的正确性.

摘要： 桥梁结构受到时变荷载和环境的影响,使得结构的性能不断退化。而桥梁设计者和拥有者的主要目的是要控制桥梁结构性能的退化过程,通过桥梁结构的健康监测,实时地了解和预测桥梁结构的时变可靠度。桥梁结构的健康监测系统能够提供大量的监测信息,而如何合理地应用这些监测信息来对结构的可靠度进行实时地预测和评定已成为结构健康监测领域的瓶颈问题。贝叶斯动态模型能够把结构的健康监测信息与可靠度结合起来,并且能够考虑到大量监测信息的不确定性,因而本文首先建立了基于监测信息的贝叶斯动态模型,并建立了动态模型的监控机制来对监测信息进行监控,接着基于监测信息和监测信息的贝叶斯动态模型,对桥梁结构的可靠度进行了实时预测。最后通过实例验证了本文所建模型的合理性和适用性。

摘要： 在汽车无线电通讯过程中，采用正交滤波时会产生I/Q不平衡，本文首先简要分析造成I/Q不平衡的原因，由此提出了一种新的系统结构对造成I/Q不平衡的因素进行了有效地校正。这种结构可以在不需要前置镜像抑制滤波器的前提下，使用单A/D非均匀带通采样代替正交混频器近似等效I/Q通路90o相位差，直接对射频信号进行采样，把复杂的I/Q不平衡原因简化为采样延迟的精度上考虑。仿真结果表明本文提出的方法可以对镜像信号进行有效地抑制，符合汽车软件无线电的发展趋势。

摘要： 本文针对一类非均匀采祥多率系统，推导了其状态空间模型对应的输入输出表达。进一步扩展辨识新息为新息向量，提出了多新息随机梯度辨识方法。本方法不仅使用了当前辨识新息，而且使用了历史新息所包含的信息，从而能提高辨识精度和算法的收敛速度。仿真例子说明提出辨识算法性能的优越性。

摘要： 介绍了方位多相位中心(DPC)SAR的基本原理,指出经典DPC中脉冲重复频率(PRF)设计的局限性,在此基础上,分析了方位模糊以及非均匀采样产生的原理,通过多通道空域滤波的方法在非均匀采样的情况下实现信号的不模糊重构,达到增加方位空间采样的目的,并通过仿真验证了算法的有效性。

摘要： 本文先对非带限信号采样的理论作了综合评述，然后给出了几种较为有效的采样及重建方法，并指出了当前该理论的一些热点研究方向。

摘要： 用于计算高光谱数据立方体的重建矩阵包含周期函数行。所述重建矩阵的每一行对应于选定波长，并且每一列对应于干涉仪的选定延迟。所述周期函数具有所述对应行的作为参数的所述选定波长，并以所述对应列中的每一列的所述选定延迟进行采样。获得干涉图数据立方体并且所述干涉图数据立方体包含一个或多个同时测量的干涉图的阵列。所述干涉图数据立方体的每一行对应于所述选定延迟中的一个，并且每一列对应于与所述同时测量的干涉图不同的干涉图。通过将所述重建矩阵与所述干涉图数据立方体的列相乘来形成针对所述干涉图中的每一个的一组矩阵向量积，从而形成所述高光谱数据立方体。

摘要： 用于计算高光谱数据立方体的重建矩阵包含周期函数行。所述重建矩阵的每一行对应于选定波长，并且每一列对应于干涉仪的选定延迟。所述周期函数具有所述对应行的作为参数的所述选定波长，并以所述对应列中的每一列的所述选定延迟进行采样。获得干涉图数据立方体并且所述干涉图数据立方体包含一个或多个同时测量的干涉图的阵列。所述干涉图数据立方体的每一行对应于所述选定延迟中的一个，并且每一列对应于与所述同时测量的干涉图不同的干涉图。通过将所述重建矩阵与所述干涉图数据立方体的列相乘来形成针对所述干涉图中的每一个的一组矩阵向量积，从而形成所述高光谱数据立方体。

摘要： 本发明一种基于非均匀等效带通采样的机载SAR回波接收系统及方法。对宽带的雷达回波信号通过一级下变频后，选取大宽带输入的高速ADC芯片对变频后的回波进行非均匀等效带通采样，ADC的实时采样率可降低至回波信号带宽的40％以下；最后在数字域中进行IQ解调与脉冲压缩，避免了宽带回波信号在射频域IQ解调的幅相不一致问题。通过仿真分析表明，该技术不会给机载SAR回波的相位带来较大的扰动，可以满足脉冲压缩旁瓣电平要求与SAR成像性能，且大幅降低ADC的采样率需求。相比于传统的机载高分SAR宽带回波接收技术而言，该非均匀等效带通采样接收技术具有性能高、成本低、功耗低、结构简单等特点。

摘要： 本发明公开了一种基于独立非均匀增量采样的网联车位置估计方法及装置，通过将激光雷达点云映射至时空对齐的图像上，对落在图像高级语义约束区域中的映射点，按映射点所处深度区间的点密度进行独立非均匀增量采样，将采样生成的虚拟映射点反向映射至原始点云空间与原始点云合并，并利用合并后的点云基于深度学习方法进行网联车位置估计，解决距离较远或存在遮挡的网联车目标点云稀疏或缺失造成的位置估计不准确问题。本发明设计了一种独立非均匀的增量采样方法，对同一目标实例区域中的映射点按深度值等距划分若干个深度区间，对低密度深度区间设置相对更高的采样率，并限制每个区间的最高采样数，实现映射点的高效合理填充的同时避免无效采样。

摘要： 本发明公开了一种基于非均匀采样校正的抗振动白光干涉测量方法，所述方法包括以下步骤：采集待测件的白光干涉图序列和准单色光干涉图序列；对准单色光干涉图进行基于频域峰值亚像素定位的振动倾斜平面计算，并利用这些倾斜平面计算白光干涉图中每个像素位置的非均匀移相采样间隔；利用非均匀傅里叶变换校正白光干涉信号；对校正后的白光干涉信号进行调制度峰值位置的提取，以此恢复被测件表面的形貌分布。本发明采用双通道的白光干涉系统分别获取单色光干涉图序列以及白光干涉图序列，利用单色光干涉图序列来解算出振动影响下的采样间隔误差，以此来校正畸变的白光干涉信号，复原出被测件表面的形貌分布，该方法成本较低且测量精度高。

摘要： 对所接收的模拟输入信号执行模数转换。生成补充模拟信号。所述补充模拟信号的特征在于足以触发非均匀采样模数转换器中的每个电压阈值的幅度。混合所接收的模拟输入信号和所生成的补充信号。所述非均匀采样模数转换器转换所混合的模拟信号，产生表示混合信号的{幅度，时间}元组序列。对{幅度，时间}元组序列进行插值，以形成表示所述混合信号的时间上周期性的采样序列。从插值序列中去除所述补充信号。

摘要： 本发明涉及一种基于覆盖窗和非均匀采样喷泉码的连续可靠传输方法，包括：1)根据时延要求将发送数据进行数据块划分；2)基于非均匀采样的编码策略均衡各个源码的采样次数，并按喷泉码的编码方式生成编码；3)基于步骤2)生成的编码发送源数据，并根据步骤1)的划分方式，采用覆盖窗的传输方式进行连续传输。与现有技术相比，本发明具有降低冗余度、丢失部分编码的平均影响小等优点。

摘要： 本发明属于集成电路技术领域，具体涉及一种集成电路的汉克尔变换滤波器非均匀采样方法及装置，本方法包括：基于均匀采样获得用于计算集成电路电磁场的格林函数‑汉克尔变换的滤波器系数，计算每个采样点的舍弃对贝塞尔积分‑汉克尔变换对中的整个贝塞尔积分计算的误差影响，基于预设的精度控制范围决定采样点是否保留，并对保留的采样点进行位置更新，形成非均匀采样点，基于保留的非均匀采样点，计算相应的贝塞尔积分；本发明通过考量每个采样点的舍弃对积分结果的影响，舍弃采样点过后，并对的采样点进行位置更新，在不改变总的采样间隔的基础上，满足预设的精度控制范围的条件下大幅减少贝塞尔积分的计算量，提高集成电路电磁场计算的速度。

摘要： 本发明提供了一种基于拓展引导的非均匀采样运动规划方法，包括如下步骤：步骤S1、狭窄通道拓展起点选择：利用混合高斯采样，得到点集和点集，从点集中筛选狭窄通道拓展起点，组成集合；步骤S2、导向阶段初始方向选择；步骤S3、局部采样：将当前拓展点更新为，在为中心，半径为，轴线方向为的半球域内进行均匀采样，采样点集合为；步骤S4、判断是否仍位于狭窄通道内：应用本技术方案可实现在狭窄通道环境中能快速得到最优解，并且无狭窄通道的环境中仍具有较高的性能。

摘要： 本发明属于集成电路技术领域，具体为一种集成电路的汉克尔变换滤波器非均匀采样优化方法及装置，本方法包括：以采样间隔为变量研究均匀采样点计算的误差，获得一系列误差局部最小的采样间隔，作为固定的采样间隔；以最小的固定采样间隔获得用于计算集成电路电磁场的格林函数的贝塞尔积分‑汉克尔变换的滤波器系数，计算每个采样点的舍弃对贝塞尔积分‑汉克尔变换对中的整个贝塞尔积分计算的误差影响，决定采样点是否保留，并对保留的采样点进行位置更新，基于保留的非均匀采样点计算贝塞尔积分；本发明通过设置采样间隔为误差局部最小的固定的采样间隔，在满足精度要求的情况下大幅减少贝塞尔积分的计算量，提高集成电路电磁场计算的速度。