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用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法
被引量:
12
1
作者
韩道文
刘文清
+3 位作者
张玉钧
刘建国
陆亦怀
赵南京
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期1-5,共5页
记忆式滑动窗口积分算法选取一定宽度的窗口,从地面开始滑动,对窗口内的信号进行积分,根据积分值和前一时刻的云层信息来反演云层高度。该算法可消除信号中的噪声,叠加放大信号中的云层信息,将云层与气溶胶加以区分。用该算法处理了Vais...
记忆式滑动窗口积分算法选取一定宽度的窗口,从地面开始滑动,对窗口内的信号进行积分,根据积分值和前一时刻的云层信息来反演云层高度。该算法可消除信号中的噪声,叠加放大信号中的云层信息,将云层与气溶胶加以区分。用该算法处理了Vaisala云高仪的数据,并与云高仪的结果进行了对比,结果表明,记忆式滑动窗口积分算法在反演尝云层信息信息时具有较高的准确性和可靠性。
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关键词
激光雷达
云层高度
反演
记忆式滑动窗口积分算法
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职称材料
滑动窗口式三维watershed算法实现视频序列分割
2
作者
石荣
傅志中
+1 位作者
李晓峰
李在铭
《信号处理》
CSCD
2004年第2期192-196,共5页
视频序列分割是实现视频对象提取、处理和识别的基础,也是基于内容的视频压缩和检索的前提。目前普遍采用的watershed算法是全局涨水算法,用于视频分割时占用的存储和处理空间巨大。针对这一问题本文提出了新的滑动窗口式三维watershed...
视频序列分割是实现视频对象提取、处理和识别的基础,也是基于内容的视频压缩和检索的前提。目前普遍采用的watershed算法是全局涨水算法,用于视频分割时占用的存储和处理空间巨大。针对这一问题本文提出了新的滑动窗口式三维watershed算法(SW3DW),通过时间轴上的局部窗口对视频序列进行观察和分割,而在相邻窗口间采用水源区标号传递和局部流域更新相结合的方法,以较小的存储和处理空间实现了局域和全局处理的一致性。理论分析和实验证明该算法能有效性地实现视频序列的分割,为后续视频对象提取和处理创造了条件。
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关键词
滑动
窗口
式
三维watershed
算法
视频序列分割
水源区标号传递
局部流域更新
视频压缩
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职称材料
启发式RRT算法的AGV路径规划
被引量:
13
3
作者
杨瑶
付克昌
+3 位作者
蒋涛
张国良
刘甲甲
孟易
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期125-133,共9页
在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处...
在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外,提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT^*算法随机采样所带来的误差,并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程,使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明:在规划相同路径上,改进B-RRT^*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。
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关键词
自动导引小车
车辆运动学模型
Reeds-Shepp曲线
启发
式
滑动
窗口
采样
B-RRT^*
算法
路径规划
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职称材料
非干涉测试中的数据流处理算法
4
作者
王莉莉
金惠华
+1 位作者
张炯
尚利宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第1期127-130,共4页
嵌入式软件非干涉测试(NIT)方法[1]是一种不在被测软件中插桩的白盒测试方法,NIT以采集被测软件运行时处理器总线数据得到的数据流为依据进行分析,实现对被测软件的测试与评估[1]。NIT的关键问题在于如何实时分析处理器总线数据流,获得...
嵌入式软件非干涉测试(NIT)方法[1]是一种不在被测软件中插桩的白盒测试方法,NIT以采集被测软件运行时处理器总线数据得到的数据流为依据进行分析,实现对被测软件的测试与评估[1]。NIT的关键问题在于如何实时分析处理器总线数据流,获得其实际执行的指令序列。为此提出了一种通用的实时数据流分析算法———滑动窗口分析算法,并对该算法的正确性、复杂度和工程实现进行讨论。
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关键词
非干涉测试
嵌入
式
软件测试
数据流
算法
滑动
窗口
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职称材料
题名
用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法
被引量:
12
1
作者
韩道文
刘文清
张玉钧
刘建国
陆亦怀
赵南京
机构
中国科学院安徽光学精密机械研究所环境与光学技术重点实验室
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期1-5,共5页
基金
国家高技术发展计划项目
文摘
记忆式滑动窗口积分算法选取一定宽度的窗口,从地面开始滑动,对窗口内的信号进行积分,根据积分值和前一时刻的云层信息来反演云层高度。该算法可消除信号中的噪声,叠加放大信号中的云层信息,将云层与气溶胶加以区分。用该算法处理了Vaisala云高仪的数据,并与云高仪的结果进行了对比,结果表明,记忆式滑动窗口积分算法在反演尝云层信息信息时具有较高的准确性和可靠性。
关键词
激光雷达
云层高度
反演
记忆式滑动窗口积分算法
Keywords
Lidar
Cloud height
Retrieving
Memorable glide window integral algorithm
分类号
X831.03 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
滑动窗口式三维watershed算法实现视频序列分割
2
作者
石荣
傅志中
李晓峰
李在铭
机构
电子科技大学通信与信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
2004年第2期192-196,共5页
基金
本论文受到如下研究项目的资助:(1)电子科技大学青年科技基金
(2)中国工程物理研究院电子工程所nF2002-200项目
(3)863视频图像检测与跟踪技术项目。
文摘
视频序列分割是实现视频对象提取、处理和识别的基础,也是基于内容的视频压缩和检索的前提。目前普遍采用的watershed算法是全局涨水算法,用于视频分割时占用的存储和处理空间巨大。针对这一问题本文提出了新的滑动窗口式三维watershed算法(SW3DW),通过时间轴上的局部窗口对视频序列进行观察和分割,而在相邻窗口间采用水源区标号传递和局部流域更新相结合的方法,以较小的存储和处理空间实现了局域和全局处理的一致性。理论分析和实验证明该算法能有效性地实现视频序列的分割,为后续视频对象提取和处理创造了条件。
关键词
滑动
窗口
式
三维watershed
算法
视频序列分割
水源区标号传递
局部流域更新
视频压缩
Keywords
sliding-window 3-dimensional watershed algorithm (SW3DW)
propagation of the water source label
updating of the local area
the segmentation of video
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
启发式RRT算法的AGV路径规划
被引量:
13
3
作者
杨瑶
付克昌
蒋涛
张国良
刘甲甲
孟易
机构
成都信息工程大学控制工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第12期125-133,共9页
基金
四川省科技厅重点研发项目(No.2017GZ0431,No.2019YFG0188,No.2019YJ0413)
四川省科技厅科技计划项目(No.2017GZ0069,No.2017TD0019)。
文摘
在实际应用中,B-RRT^*算法规划的路径存在着转折次数多、路线不平滑、路线贴合障碍物和最大转角过大等不符合车辆运动学的问题。为了获得适用于自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)的优化路径,通过使用Reeds-Shepp曲线进行预处理以解决车辆在目标点朝向的问题。此外,提出启发式滑动窗口采样减少B-RRT^*算法随机采样所带来的误差,并将车辆运动学约束加入到重选父节点和重布随机树的过程,使用贝塞尔曲线对所规划的路径进行平滑处理。实验结果表明:在规划相同路径上,改进B-RRT^*算法规划的路径能够有效地解决上述算法存在的最大转角不合理、路径靠近障碍物、路径不平滑和不符合车辆运动学等问题。
关键词
自动导引小车
车辆运动学模型
Reeds-Shepp曲线
启发
式
滑动
窗口
采样
B-RRT^*
算法
路径规划
Keywords
Automatic Guided Vehicle(AGV)
vehicle kinematic model
Reeds-Shepp curve
heuristic sliding window sampling
B-RRT^*algorithm
path planned
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
非干涉测试中的数据流处理算法
4
作者
王莉莉
金惠华
张炯
尚利宏
机构
北京航空航天大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第1期127-130,共4页
基金
国防基金资助项目(51404020403HK0149)
国家部委基金支持项目
文摘
嵌入式软件非干涉测试(NIT)方法[1]是一种不在被测软件中插桩的白盒测试方法,NIT以采集被测软件运行时处理器总线数据得到的数据流为依据进行分析,实现对被测软件的测试与评估[1]。NIT的关键问题在于如何实时分析处理器总线数据流,获得其实际执行的指令序列。为此提出了一种通用的实时数据流分析算法———滑动窗口分析算法,并对该算法的正确性、复杂度和工程实现进行讨论。
关键词
非干涉测试
嵌入
式
软件测试
数据流
算法
滑动
窗口
Keywords
Non-Interference Test
Embedded Software Test
Data Stream Algorithm
Gliding Window
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法
韩道文
刘文清
张玉钧
刘建国
陆亦怀
赵南京
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
滑动窗口式三维watershed算法实现视频序列分割
石荣
傅志中
李晓峰
李在铭
《信号处理》
CSCD
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
启发式RRT算法的AGV路径规划
杨瑶
付克昌
蒋涛
张国良
刘甲甲
孟易
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
非干涉测试中的数据流处理算法
王莉莉
金惠华
张炯
尚利宏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
0
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职称材料
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