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基于高斯滤波的实测流量智能修正方法: 本发明提供一种基于高斯滤波的实测流量智能修正方法，包括：依据实测流量序列Qt,t＝1,2,3,…,N初始参数设置；进入迭代，将高斯核半峰全宽FWHM转换成高斯核函数的标准差σ，并根据σ生成对应的高斯...; 陈华罗宇轩许崇育

一种量子彩色图像高斯滤波方法及系统: 本发明涉及一种量子彩色图像高斯滤波方法及系统，属于量子计算领域。该方法包括以下步骤：S1：制备待处理图像和八邻域图像的OCQR模型；S2：设计量子图像噪声检测模块的量子线路，对S1制备的量子图像和其八邻域图像进行噪声检测...; 袁素真李显力夏书银田小江邱婷婷罗元王艳张晓蕾

基于高斯滤波的二折Hankel矩阵卫星图像修复方法: 本发明公开了用于卫星图像修复的基于高斯滤波的二折Hankel矩阵方法，包括步骤1.在获取图像后，对图像进行滑块高斯滤波，利用消减滤波器卷积关系构建图像的二折Hankel矩阵；步骤2.使用基于Geman的核范数加权方案建立...; 马淑丽杜慧茜胡豪杰贾录良程东航马昭李书锦牛誉霏

一种基于GMSK调制系统的快速高斯滤波的方法: 本发明公开了一种基于GMSK调制系统的快速高斯滤波的方法，包括以下步骤：步骤1：将根序列比特信息做极化处理，得到双极性的不归零码；步骤2：对极化后的数据做内插处理；步骤3：将内插后的序列生成三组根向量；步骤4：将三组根向...; 邓玉前赵叶星王喜奎杨菲菲马磊刘解华

基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计: 2024年; 针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡引起的量测不确定性问题.其次,构建分布式渐进贝叶斯滤波融合框架,以及设计一种分层分类融合估计方法来提升复杂量测融合的鲁棒性和准确性.特别地,针对量测统计特性变化问题,利用局部估计间的交互信息来引导渐进量测更新,从而隐式地补偿量测不确定性.最后,仿真与实验结果表明,相比于现有的方法,所提的人体姿态估计方法具有更高的准确性和鲁棒性.; 杨旭升吴江宇胡佛张文安; 关键词：自适应滤波分布式融合

一种基于图像掩膜的双向高斯滤波图像背景替换方法: 本发明提出一种基于图像掩膜的双向高斯滤波图像背景替换方法，其特征在于，包括：准备待替换背景图片Ib以及含有前景图片Ic的图片Ia；获取前景图片对应的掩膜I...; 夏志超吴君卓郭勇史波罗强

混合半径高斯滤波算法在去除GRACE条带误差中的应用: 2024年; 从GRACE重力卫星获取的时变重力场存在严重的南北条带误差,极大地掩盖了真实重力场信号,因此需要进行滤波处理。以GRACE相关滤波理论为基础,以信噪比最优为评估依据,详细分析不同高斯滤波半径在各阶次下信噪比以及高斯权重系数变化情况。基于此,提出混合半径高斯滤波方法,即通过调整各阶次下的高斯滤波半径来优化高斯滤波权重系数。结果表明,在仅进行400 km经典高斯滤波、去相关滤波与300 km经典高斯滤波的组合滤波信噪比最优情况下,采用分两步进行的400 km混合半径高斯滤波、去相关滤波与分3步进行的300 km混合半径高斯滤波方法,能进一步提高信噪比,同时改善因高斯滤波造成的信号泄漏。; 付林赵东明付林威; 关键词：高斯滤波信噪比

基于加速高斯滤波与Steger算法的光条中心线提取方法: 本发明公开了一种基于加速高斯滤波与Steger算法的光条中心线提取方法，该方法将将图像经预处理后进行灰度化，为了避免噪声对结果产生负面影响，需要对灰度化的图片进行过滤处理，本实施例采用加速高斯滤波可以有效的处理噪声、平滑...; 张洪川

基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法: 2024年; 本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%.; 杨旭升李福祥胡佛张文安; 关键词：多传感器融合

一种基于自适应高斯滤波器的非稳态非高斯噪声去除方法: 本发明公开了一种基于自适应高斯滤波器的非稳态非高斯噪声去除方法，涉及非稳态非高斯噪声去除领域。该方法包括：将非稳态非高斯噪声信号分解为本征模态函数信号；获取初始引导本征模态函数信号和初始混合本征模态函数信号；利用多分辨率...; 徐梓欣杨玲张裕森

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