非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf

非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf

ID:55731427

大小:1.43 MB

页数:7页

时间:2020-06-01

非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf_第1页
非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf_第2页
非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf_第3页
非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf_第4页
非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf_第5页
资源描述:

《非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、光电子·澈光第24卷第8期2013年8月JournalofOptoelectronics·LaserVo1.24No.8August2013非线性自适应迭代重建算法用于相干层析抗噪仿真曲培树,宋一中(德州学院物理系,山东德州253000)摘要:为进一步完善非线性自适应迭代重建算法(NAIRT)并将其可靠地应用于实际流场层析诊断,仿真研究了NAIRT的抗噪性能。采用仿真技术,模拟含跳变的复杂空气流场,相干投影,获得Radon变换投影数据。采用RandG函数模拟产生Gauss随机噪声,噪声的相对强度通过信噪比(sNR)标征,设置强度不同的SNR,获得相应的随机噪声。随机噪声与投影数据线性叠加,获得

2、含噪投影。采用NAIRT逆投影重建,重建结果与无噪重建结果比较,并用均方差(MsE)对重建结果定量分析。结果发现,在60dBSNR噪声情况下,NAIRT能够比较精确重建仿真流场,MsE降到1.82×10;10dBSNR时,NAIRT仍能重建出仿真场的轮廓,MSE稳定在4.91×1O;100dBSNR时,NAIRT能够十分精确地重建仿真流场,MSE衰减到1.26×106,逼近无噪重建效果。重建图像和误差分析都表明,NAIRT具有十分优越的抗噪性能。关键词:非线性自适应迭代重建算法(NAIRT);抗噪性能;随机噪声;信噪比(SNR);投影;重建中图分类号:0438文献标识码:A文章编号:1005—

3、0086(2013)08—1644—07SimulationOilanti-noiseperformanceofnonlinearauto-adjustingiterativereconstructiontechniqueusedininterferometrictomo。·graphyQuPei-shu,SONGYi-zhong(DepartmentofPhysics,DezhouUniversity,Dezhou253000,China)Abstract:Inordertofurtherimprovenonlinearauto-adjustingiterativereconstructio

4、ntechnique(NAIRT)andreliablyapplyittodiagnoseactualairflowfield,theanti-noiseperformanceoftheNAIRTisspeciallyinvestigatedbysimulations.Acomplicatedairflowfieldissimulatedwithtransitionobject.Itisprojectedbyinterferometrictomography.TherealprojectionsareobtainedbyRadontransformation.Gaussianrandomnoi

5、sesignalsaresimulatedtobeproducedwithfunctionRandG.ThenoiseSrelativeintensityisexpressedwiththeratioofsignaltonoise(s/N).AseriesofcorrespondingGaussianrandomnoisesignalsareproducedwithdifierentintensitylevelsbysimplecalculation.Theprojectionscontainingnoisesareobtainedfromtherealprojectionsaddedwith

6、noise1inearly.Theinverseprojectionreconstruc—tionsareimplementedwithNAIRT.Thereconstructedresultsareanalyzedinmeansquareerror(MSE)indexandcomparedwiththeresultreconstructedwithcleanprojectionsunderthesameconditions.Atthenoiselevelof6OdBS/N,NAIRTcouldreconstructthemodelbyadecentaccuracy.TheMSEdec—lin

7、stO1.82×10—5afterabout40iterationcycles.Atthenoiseleve1of10dBS/N,NAIRTcouldstil1reconstructthemodelbytheleveloftheprofile.TheMSEiSstabilizedat4.91×10afterabout40it—erationcycles.Atthenoise1eve1of100dB

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。