基于网格模型简化算法的多传感测距误差自动修复研究

来源 :传感技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhq2000
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采用当前方法修复测距误差时,无法准确地在短时间内获得测距数据和信息,不能全面地检测测距误差,增加了修复测距误差所用的时间,修复后的测距精度较低.为此,提出基于网格模型简化算法的多传感测距误差自动修复方法.规整化处理网格模型属性,计算顶点的二次误差和属性显著度,通过待折叠边的颜色属性误差和几何属性误差计算待折叠边的折叠代价,通过折叠操作实现网格模型的简化处理,获得测距数据.在网格模型的基础上采用基于Huber损失函数最小化的Kalman滤波方法平滑处理测距结果并重构,通过Huber回归方法实现测距误差的自动修复.仿真分析结果表明,所提方法的测距误差检测概率高、修复效率高、修复精度高.
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超声无损探伤在金属材料微小缺陷检测中有着广泛的应用,但采集的回波信号通常受到噪声干扰甚至完全被噪声掩盖,为了辨别被噪声干扰的缺陷反射信号,提出了一种基于自适应低秩矩阵分解的超声缺陷回波检测方法.首先对原信号进行短时傅里叶变换并提取幅度谱和相位谱,引入基于误差重建的背景矩阵秩估计方法,用于估计低秩稀疏分解所需的低秩度参数.然后通过低秩稀疏分解将幅度谱分解为低秩、稀疏和噪声三部分,舍弃噪声部分.最后使用时频掩蔽分离出缺陷信号幅度谱并运用逆短时傅里叶变换获得回波信号.用本文提出的方法分别对仿真和实测信号进行处理
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