简介:针对使用单一频率飞秒激光纵模间拍信号测距时测量分辨力和最大非模糊距离之间的矛盾,提出了一种同时使用不同频率的微波信号对距离进行测量并逐级合成测量结果的方法。分别选取频率为100MHz和1GHz的纵模间拍信号测量目标距离,之后调整飞秒激光器的重复频率,使1GHz的纵模间拍信号频率变化1MHz后再次测量,借助频率变化进一步得到更大的合成波长,最后将三次测量的结果逐级合成,在扩展最大非模糊距离的同时保证了测量结果的高精度。实验结果表明,这种方法能够将最大非模糊距离扩展到150m,对目标绝对距离的测量结果不确定度为25.8μm。该方法不需要改变光路结构,测量过程简便,能很好地实现大尺寸高精度的绝对距离测量。
简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.