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在高动态、弱信号等工作环境下,载体在飞行过程中可能面临GNSS信号失锁等情况,从而使超紧组合导航系统无法正常工作。为改善组合导航系统性能,本文在一般的惯性信息辅助捕获算法基础上,设计了一种基于IMU辅助的多通道快速捕获算法,同时针对信号捕获后组合导航系统基带信号处理时间过长的问题,在多通道辅助捕获的基础上增加了惯性信息辅助快速帧同步,从而实现信号失锁后的快速重定位。最后通过半实物仿真试验对算法的有效性进行验证,结果表明基于IMU辅助的多通道捕获及快速帧同步算法对重定位时间有较大改善。 相似文献
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对人体运动姿态惯性数据的实时捕捉和采集,可以在线分析运动员的动作有效度和复杂度。当前的数据捕捉系统采用串行单工设计方案,数据采集和处理的实时性不好。基于TMS320VC5409A数字信号处理器,设计多总线结构的人体运动姿态惯性动作数据捕捉系统。结合人体的肌肉骨骼模型,进行传感器节点布置,实现对人体运动姿态的全信息感知。得到运动姿态数据捕捉的数据采集信号生成模型,计算运动姿态数据的几何特征,基于5409A多总线结构进行系统设计实现。实验结果表明,该系统能模拟出更逼真的人体运动,数据捕捉性能稳定,实时性好,在运动姿态评估和跟踪等领域具有很好应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
单帧视频实时传输技术广泛应用在多媒体远程教学等领域,传统方法采用差分编码DPCM调制方式进行单帧视频实时传输,量化步长重叠区域过多,且计算量较大。提出一种基于离散余弦变换的单帧视频实时传输技术,在关键帧获取过程中,获取RGB影像的同时,同步获取了该关键帧对应的相机位置参数,实时视频可以看作多幅的彩色图像按一定时间间隔顺序的行刷新显示,使用RLE行程编码,得到量化编码频谱特征,通过离散余弦变化,经过对图像数据的分包,图像信息已经被存放到相应的链表中,最后显示在屏幕上,实现单帧视频实时传输,提高了视频传输的实时性和保真性。仿真实验表明,该算法性能优越,在多媒体远程教学等领域具有较大的应用价值。 相似文献
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篮球运动现场的球员运动姿态数据的感知系统设计,可以快速捕获运动技术特征,对分析运动员的技术动作,对预测篮球运动员的训练水平和比赛表现提供数据和技术支持。传统的篮球比赛现场运动姿态数据感知系统采用VICON动作捕捉系统进行姿态数据调整,采用傅立叶变换处理方法实现数据的实时调度和处理,不能实现对宽频带大功率数据的有效感知。本文提出一种基于宽频带大功率基阵的现场运动姿态数据感知算法,并进行系统设计。分别设计了传感器设备、数据传输设备、数据处理设备和信号感知设备。对篮球运动员的人体运动姿态进行传感器感知,采用3D SUIT操作,将各个传感器连接起来,构建基于宽频带大功率基阵的运动特征提取算法,进行信息感知。系统实验结果表明,该系统具有较好的数据感知性能,能实时实现数据转换和调度,进行技术分析,篮球运动现场的运动姿态数据感知性能稳定,实时性好,实现多通道多状态的信息感知和控制,对篮球训练和比赛具有提供数据支持。 相似文献
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以分布式视频编码理论为基础,对Wyner—Ziv编码方案开展了深入研究。在对典型的边信息生成方法进行分析与比较的基础上,提出了一种改进的多路径边信息生成策略,并提出用错误隐藏技术来对传输出错的关键帧进行处理。实验结果表明,多路径边信息生成策略与运动补偿外推法相比可以生成质量更好的边信息;使用错误隐藏技术可以保证关键帧的传输质量,提高系统的鲁棒性;对错误恢复过的解码帧用多路径边信息生成策略进行边信息生成,使边信息精确度进一步得以提高,实现了对WynerZiv系统进行优化的目的。 相似文献
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为了实现对有效场面监视区域物体的准确定位,建立了单目视觉定位测量模型。对单目视觉测量系统数学模型,系统内外参数标定和定位精度进行研究。通过实验验证单目视觉定位测量系统的适用性。首先,建立从世界坐标系向像平面坐标系的坐标变换映射矩阵。根据单目摄像机测量系统内外参数易标定的特点和场面目标布局的特殊性,提出具有针对性的变换矩阵数学模型。其次,利用现场实验获取参数数据和图像信息,分析场面监视区域内物体的相对定位误差,从而得出在满足实用定位精度的要求下的有效场面监视区域范围。实验中对3m×3m的区域进行监测,最大相对定位误差可以控制在0.8%。从而验证了本论文定位测量模型的的适用性,可靠性和系统理论误差的正确性。 相似文献
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针对目前人体动作识别算法精确度不高的问题,提出了一种关键帧样条插值优化位置偏移的虚拟教学动作识别策略。首先对运动数据进行去均值的预处理并转化为矩阵形式,然后通过对运动数据矩阵进行非线性降维处理,构建人体姿态空间集,接着在末端约束条件下对集合进行逆向运动学求解,最后对其进行关键帧样条插值优化。算法仿真实验结果表明,本文提出的改进算法具有较高的识别精度,可以精准识别虚拟教学动作,方便人机交互。 相似文献
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无线多媒体传感网络(WMSN)云执行信息数据量大,实时性要求较高,需要对云执行信息进行分簇约简,提高WMSN的纠错能力和延长网络生命期。提出一种基于量子态相干分析的WMSN云执行信息分簇约简算法,基于量子遗传算法的WMSN网络模型,得到网络中多媒体节点的最大部署密度,采用量子态相干分析算法,进行信息数据寻优,设计WMSN云执行信息分簇策略,得到量子群移动构造的信息素约简后的空间采样分簇重构。实验得出,采用该算法,WMSN中的执行信息得到有效合理规划,分簇空间实现降秩处理,任务执行路径实现最优化模拟生成,执行同步误差较传统方法较小,从而保证了WMSN的系统稳定性和可靠性。 相似文献
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综合用户背景与资源特点,基于用户的协同过滤更适合高校图书馆在信息推荐中的应用。对其由于馆藏数字资源空间增大而导致推荐系统性能下降以及数据稀疏性问题,提出一种用户意图聚类的方法。通过运用K—means算法,对资源类别的意图特征值相似用户进行聚类,来提高推荐的实时性,降低数据稀疏性对信息推荐造成的影响。实验结果表明,基于用户意图聚类的协同过滤算法能有效提高推荐质量。 相似文献