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摘要:
针对平面阵列电极边缘电场和病态特性严重影响电容图像重建质量的问题,提出了一种改进的自适应Kalman滤波图像重建算法来同时减小电容及介电常数矩阵的噪声,在构建引入噪声的平面阵列电容成像状态模型的基础上,利用极大似然准则来对介电常数矩阵噪声方差阵进行在线估计及实时修正,并且通过对系统误差协方差矩阵进行动态加权的方法来对此算法的收敛速度进行优化.通过一种复合材料结构件进行缺陷检测实验,结果表明与LBP,TR正则化及Kalman滤波算法相比,自适应Kalman滤波算法图像误差最高可降低约20%,图像相关系数高达0.79,收敛速度提升约15%,说明自适应Kalman滤波算法对提升重建图像质量的有效性.此研究对提高平面阵列电容成像的量化精度有着重要意义.
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文献信息
篇名 基于自适应Kalman滤波的平面阵列电容成像
来源期刊 物理学报 学科
关键词 平面阵列电极 电容图像重建 自适应Kalman滤波 复合材料 极大似然准则
年,卷(期) 2021,(11) 所属期刊栏目 物理学交叉学科及有关科学技术领域|INTERDISCIPLINARY PHYSICS AND RELATED AREAS OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
研究方向 页码范围 327-335
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7498/aps.70.20210442
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研究主题发展历程
节点文献
平面阵列电极
电容图像重建
自适应Kalman滤波
复合材料
极大似然准则
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
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