第二讲-数据融合系统的结构形式解析精选课件PPT
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2、无反馈的分布式融合系统
6
主要特点
▪ 每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
▪ 送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
▪ 分布式融合系统所要求的通信开销小，融合中心 计算机所需的存储容量小，且其融合速度快，但 其性能不如集中式融合系统。
第二讲 数据融合系统结构形式
1
2021/3/2
主要内容
▪ 1、数据融合的主要结构 ▪ 2、数据融合系统的功能模型 ▪ 3、数据融合的层次 ▪ 4、数据融合系统的构成
2
2.1 数据融合的主要结构
数据融合系统的主要结构形式 1、集中式融合系统 2、无反馈的分布式融合系统 3、有反馈的分布式融合系统 4、有 数据融合系统的功能模型
数据融合的通用功能模型
19
通用模型的特点
分为四级处理 1、第一级处理的主要内容： 1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
20
1）数据配准： 把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空
间上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和 坐标系。
21
2）数据关联： 把各个传感器送来的点迹与数据库中的各个航
迹相关联，同时对目标位置进行预测，保持对目标 进行连续跟踪；
关联不上的那些点迹可能是新的点迹，也可能 是虚警，保留下来，在一定条件下，利用新点迹建 立新航迹，消除虚警。
22
3）识别 主要指身份或属性识别，给出目标的特征，以
便进行态势和威胁评估。
23
第一级处理的特点
所采用的网络结构不同，所对应的信息处理方 法也有所不同。
▪ 系统有局部融合单元及全局融合单元，这是最复 杂的融合系统，但它非常有潜力。
▪ 这种结构方式可进行扩展，即把每个传感器扩展 成一个包含多个传感器的平台。
11
四种结构的比较
12
数据融合系统结构的主要设计实现特点
1）集中式处理结构 所有传感器数据都送到中心处理器处理和融合。 优点如下： ①所有数据对中心处理器都是可用的； ②可用较少种类的标准化处理单元；
31
2.3 数据融合的层次
1、数据层(像素级)融合 2、特征级融合 3、决策级融合
32
1、数据层(像素级)融合
特点： 1)直接在采集到的原始数据层上进行融合； 2)原始观测信息未经预处理之前或只进行很少 的处理就进行数据综合分析，是最低层次的融合； 3) 参与融合的传感器信息间具有一个像素的配 准精度。
动态态势包括意图估计、遭遇点估计、致命点 估计等。
26
2）态势分析 包括实体合并，协同推理与协同关系分析，敌
我各实体的分布和敌方活动或作战意图分析。 态势预测包括未来时刻敌方位置预测和未来兵
力部属推理等。
27
3 、第三级处理
威胁评估是关于敌方兵力对我方杀伤能力及威 胁程度的评估；
具体包括综合环境判断、威胁等级判断及辅助 决策。
16
缺点： ①提供给中心处理器的有限数据，降低传感器
融合的有效性； ②某些传感器对环境的严重干扰可以限制处理
器部件的选择，并增加了成本；
③传感器位置的选择受更多地限制； ④增加的各种单元都降低了可维护性，增加了 计算支持的负担和成本。
17
分布式系统的主要应用
组合和相关来自空间和时间上各不相同的多平 台多个传感器的数据，大型军事防御系统采用这种 融合方式，多参数或参数间交叉影响的智能检测系 统也采用这种融合方式。
3
1、集中式融合系统
4
主要特点
▪ 特点： 可利用所有传感器的全部信息进行状态估计、速
度估计和预测值计算。 ▪ 主要优点：
利用全部信息，系统的信息损失小，性能好，目 标的状态、速度估计是最佳估计。 ▪ 不足：
把所有的原始信息全部送给处理中心，通信开销 太大，融合中心计算机的存储容量要大。对计算 机要求高及数据关联困难。
14
集中式系统的主要应用
收集来自单个平台上的多个传感器的数据，可 形成诸如舰艇或战斗机的信息显示，也可用于检测 对象相对单一的智能检测系统。
15
2）分布式处理结构
各传感器都有自己的处理器，进行预处理，然 后把中间结果送到中心处理器进行融合处理。
优点如下： ①处理器连到每个传感器上以改进其性能； ②现有的平台数据总线(一般是低速的)可以频 繁地使用； ③分隔容易； ④增加新传感器或改进老传感器，可以更少地 触动系统软件和硬件。
③传感器在平台位置上的选择受限较少； ④所有的处理单元都在可接近的位置，增强了处 理器的可维护性。
13
缺点： ①可能要求专门的数据总线； ②硬件改进或扩充困难； ③由于所有的处理资源都在一个位置，所以易损
性增加了；
④分隔困难； ⑤软件开发和维护困难(因为与一个传感器有关 的变化可以影响到其余部分)。
28
4、第四级处理
优化融合处理，包括优化利用资源、优化传感 器管理和优化武器控制，通过反馈自适应，提高系 统的融合效果。
辅助决策
说明：“级”的概念并不意味各级之间有时序 特性，这些过程经常并行处理。
29
DFS模型
30
数据融合技术的综合应用模型，其描述的是数 据融合技术支持下的综合性信息处理过程，而不是 数据融合技术本身。
应用： 多源图像复合、图像分析和理解； 同类雷达波形的直接合成； 多传感器数据融合的卡尔曼滤波等。
33
优点： 1)能保持尽可能多的现场数据 2)提供其他融合层次所不能提供的细微信息
对分布式融合系统，所处理的对象是各个传感 器送来的航迹，首先要对它们进行关联，以保证不 同传感器对同一目标观测的航迹得到合并。
24
2、第二级处理
主要内容：态势评估 1）态势提取 2）态势分析 3）态势预测
25
1）态势提取 从大量不完全的数据集合中构造出态势的一般
表示，为前级处理提供连贯的说明。
静态态势包括敌我双方兵力、兵器、后勤支援 对比及综合战斗力估价；
7
3、有反馈的分布式融合系统
8
主要特点
▪ 由融合中心到每个传感器有一个反馈通道，这有 助于提高各个传感器状态估计和预测的精度。
▪ 增加了通信量，在考虑其算法时，要注意参与计 算的量之间的相关性。
9
4、有反馈的全并行融合系统
10
主要特点
▪ 是全并行、有反馈的融合结构。
▪ 通过传送通道，各传感器都存取其它传感器的当 前估计，各传感器都独立地完成全部运算任务。
2、无反馈的分布式融合系统
6
主要特点
▪ 每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
▪ 送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
▪ 分布式融合系统所要求的通信开销小，融合中心 计算机所需的存储容量小，且其融合速度快，但 其性能不如集中式融合系统。
第二讲 数据融合系统结构形式
1
2021/3/2
主要内容
▪ 1、数据融合的主要结构 ▪ 2、数据融合系统的功能模型 ▪ 3、数据融合的层次 ▪ 4、数据融合系统的构成
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2.1 数据融合的主要结构
数据融合系统的主要结构形式 1、集中式融合系统 2、无反馈的分布式融合系统 3、有反馈的分布式融合系统 4、有 数据融合系统的功能模型
数据融合的通用功能模型
19
通用模型的特点
分为四级处理 1、第一级处理的主要内容： 1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
20
1）数据配准： 把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空
间上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和 坐标系。
21
2）数据关联： 把各个传感器送来的点迹与数据库中的各个航
迹相关联，同时对目标位置进行预测，保持对目标 进行连续跟踪；
关联不上的那些点迹可能是新的点迹，也可能 是虚警，保留下来，在一定条件下，利用新点迹建 立新航迹，消除虚警。
22
3）识别 主要指身份或属性识别，给出目标的特征，以
便进行态势和威胁评估。
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第一级处理的特点
所采用的网络结构不同，所对应的信息处理方 法也有所不同。
▪ 系统有局部融合单元及全局融合单元，这是最复 杂的融合系统，但它非常有潜力。
▪ 这种结构方式可进行扩展，即把每个传感器扩展 成一个包含多个传感器的平台。
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四种结构的比较
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数据融合系统结构的主要设计实现特点
1）集中式处理结构 所有传感器数据都送到中心处理器处理和融合。 优点如下： ①所有数据对中心处理器都是可用的； ②可用较少种类的标准化处理单元；
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2.3 数据融合的层次
1、数据层(像素级)融合 2、特征级融合 3、决策级融合
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1、数据层(像素级)融合
特点： 1)直接在采集到的原始数据层上进行融合； 2)原始观测信息未经预处理之前或只进行很少 的处理就进行数据综合分析，是最低层次的融合； 3) 参与融合的传感器信息间具有一个像素的配 准精度。
动态态势包括意图估计、遭遇点估计、致命点 估计等。
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2）态势分析 包括实体合并，协同推理与协同关系分析，敌
我各实体的分布和敌方活动或作战意图分析。 态势预测包括未来时刻敌方位置预测和未来兵
力部属推理等。
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3 、第三级处理
威胁评估是关于敌方兵力对我方杀伤能力及威 胁程度的评估；
具体包括综合环境判断、威胁等级判断及辅助 决策。
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缺点： ①提供给中心处理器的有限数据，降低传感器
融合的有效性； ②某些传感器对环境的严重干扰可以限制处理
器部件的选择，并增加了成本；
③传感器位置的选择受更多地限制； ④增加的各种单元都降低了可维护性，增加了 计算支持的负担和成本。
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分布式系统的主要应用
组合和相关来自空间和时间上各不相同的多平 台多个传感器的数据，大型军事防御系统采用这种 融合方式，多参数或参数间交叉影响的智能检测系 统也采用这种融合方式。
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1、集中式融合系统
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主要特点
▪ 特点： 可利用所有传感器的全部信息进行状态估计、速
度估计和预测值计算。 ▪ 主要优点：
利用全部信息，系统的信息损失小，性能好，目 标的状态、速度估计是最佳估计。 ▪ 不足：
把所有的原始信息全部送给处理中心，通信开销 太大，融合中心计算机的存储容量要大。对计算 机要求高及数据关联困难。
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集中式系统的主要应用
收集来自单个平台上的多个传感器的数据，可 形成诸如舰艇或战斗机的信息显示，也可用于检测 对象相对单一的智能检测系统。
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2）分布式处理结构
各传感器都有自己的处理器，进行预处理，然 后把中间结果送到中心处理器进行融合处理。
优点如下： ①处理器连到每个传感器上以改进其性能； ②现有的平台数据总线(一般是低速的)可以频 繁地使用； ③分隔容易； ④增加新传感器或改进老传感器，可以更少地 触动系统软件和硬件。
③传感器在平台位置上的选择受限较少； ④所有的处理单元都在可接近的位置，增强了处 理器的可维护性。
13
缺点： ①可能要求专门的数据总线； ②硬件改进或扩充困难； ③由于所有的处理资源都在一个位置，所以易损
性增加了；
④分隔困难； ⑤软件开发和维护困难(因为与一个传感器有关 的变化可以影响到其余部分)。
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4、第四级处理
优化融合处理，包括优化利用资源、优化传感 器管理和优化武器控制，通过反馈自适应，提高系 统的融合效果。
辅助决策
说明：“级”的概念并不意味各级之间有时序 特性，这些过程经常并行处理。
29
DFS模型
30
数据融合技术的综合应用模型，其描述的是数 据融合技术支持下的综合性信息处理过程，而不是 数据融合技术本身。
应用： 多源图像复合、图像分析和理解； 同类雷达波形的直接合成； 多传感器数据融合的卡尔曼滤波等。
33
优点： 1)能保持尽可能多的现场数据 2)提供其他融合层次所不能提供的细微信息
对分布式融合系统，所处理的对象是各个传感 器送来的航迹，首先要对它们进行关联，以保证不 同传感器对同一目标观测的航迹得到合并。
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2、第二级处理
主要内容：态势评估 1）态势提取 2）态势分析 3）态势预测
25
1）态势提取 从大量不完全的数据集合中构造出态势的一般
表示，为前级处理提供连贯的说明。
静态态势包括敌我双方兵力、兵器、后勤支援 对比及综合战斗力估价；
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3、有反馈的分布式融合系统
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主要特点
▪ 由融合中心到每个传感器有一个反馈通道，这有 助于提高各个传感器状态估计和预测的精度。
▪ 增加了通信量，在考虑其算法时，要注意参与计 算的量之间的相关性。
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4、有反馈的全并行融合系统
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主要特点
▪ 是全并行、有反馈的融合结构。
▪ 通过传送通道，各传感器都存取其它传感器的当 前估计，各传感器都独立地完成全部运算任务。
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大数据融合及应用PPT张
大数据融合及应用什么是大数据融合？大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。
以下是一些具体的应用案例：医疗健康方面1. 个性化医疗大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防的效率。
例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域1. 风险管理大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域1. 智能能源大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测和控制，包括电力、天然气、水资源等。
通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。
如何应用大数据融合？大数据融合需要通过以下的步骤来实现：1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储在数据仓库或数据湖中。
2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。
多传感器数据融合技术及应用ppt课件
CVIS展望图
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38
ppt课件完整
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7、农业
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40
无土栽培
精准农业
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41
• 食品检测 • 农作物农药残留量检测
酶抑制法→通过光谱分析→确定有害物质 • 水产养殖 • 分拣系统 8、其他 • 电子鼻(electronic nose) • 电子舌(electronic tongue)
• 德国大众 • 中国自主车大赛
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国防科技大学自主研制的红旗 HQ3无人车
• 7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无 人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状 况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识 别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达 到世界先进水平
26
2、工业过程监控
• 识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条 件→触发报警器
• 石油勘探 • 火力发电（发电机组监控） • 转炉炼钢（温度和含碳量） • 核反应堆
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27
3、遥感图像融合处理
• 主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传 感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利 用像素级配准
车 • 制造业机器人 • 服务机器人 • 导游机器人 • 机械手 • Robotcup • 路径规划
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24
机器人舞蹈
qiro机器人
20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体
舞蹈表演，创造了类人机器人历史性一幕，这也是世界上第一次大规模机
器人同时跳“集体舞”。机器人Nao的表演分三个音乐片段，其中包括法国
数据融合基本概念最新优质ppt课件
自动化学3院7
NUST
美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
38
自动化学院
NUST
雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
自动化学院
NUST
?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
36
自动化学院
NUST
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
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雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
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?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
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电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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数据融合的数学基础PPT课件
第8页/共119页
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
envi课件第二讲 Data fusion
Lecture 2 Data fusion
内容提要
1.代换法(HLS,K-L transformation) 2.代数运算法(MB,MLT) 3.滤波运算法(HPF,SFIM)
1.代换法
1)HLS transformation (Hue, lightness, saturation)
HLS变换有两个显著的特点: 变换有两个显著的特点: 变换有两个显著的特点 ① 它有效地把一幅彩色影像的红(R),绿(G),蓝(B)成份变换 成代表空间信息的强度分量和代表光谱信息的色度分量,饱和度分 量.这一过程称HLS正变换; ② 它具有可逆性,即能将H,L,s变换成R,G,B,这一过程 称逆变换或反变换 融合的主要步骤: 融合的主要步骤 ① 进行HLS变化, ② 直方图匹配,用高分辨率的波段代替L波段, ③ 再进行HLS反变化
实验2:data fusion
数据:两幅覆盖同一地区的TM(28m)和 spot(10m)数据 要求:通过各种方法进行融合实验
Thank you very much see you next week!
�
3.滤波运算法
3)Wavelet decomposition
融合算法评价指标
1)光谱保真度:融合影像各个波段的光谱保真度可以通过计算它们
的亮度均值与原始影像之间的偏离(均值差,均方根误差)来衡量
融合算法评价指标
2)高频信息融入度:可以通过高分辨率图像和 融合后的图像的相关系数以及RMSE来衡量 相关系数越大,信息融入度越高 RMSE偏离越小,融入信息越多
3.滤波运算法
2)SFIM(smoothing filter-based intensity modulation)基于 平滑滤波的亮度变换 B=(Blow*Bhigh)/Bmean Bmean为高分辨率影像的低通中值滤波,保留了图像的低频信息. Bhigh/Bmean图像中的低频部分和地形反差信息就会相互抵消,仅 保留高分辨率影像中的纹理结构信息.同时能很好的保留原低分 辨率图像的光谱信息.
内容提要
1.代换法(HLS,K-L transformation) 2.代数运算法(MB,MLT) 3.滤波运算法(HPF,SFIM)
1.代换法
1)HLS transformation (Hue, lightness, saturation)
HLS变换有两个显著的特点: 变换有两个显著的特点: 变换有两个显著的特点 ① 它有效地把一幅彩色影像的红(R),绿(G),蓝(B)成份变换 成代表空间信息的强度分量和代表光谱信息的色度分量,饱和度分 量.这一过程称HLS正变换; ② 它具有可逆性,即能将H,L,s变换成R,G,B,这一过程 称逆变换或反变换 融合的主要步骤: 融合的主要步骤 ① 进行HLS变化, ② 直方图匹配,用高分辨率的波段代替L波段, ③ 再进行HLS反变化
实验2:data fusion
数据:两幅覆盖同一地区的TM(28m)和 spot(10m)数据 要求:通过各种方法进行融合实验
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�
3.滤波运算法
3)Wavelet decomposition
融合算法评价指标
1)光谱保真度:融合影像各个波段的光谱保真度可以通过计算它们
的亮度均值与原始影像之间的偏离(均值差,均方根误差)来衡量
融合算法评价指标
2)高频信息融入度:可以通过高分辨率图像和 融合后的图像的相关系数以及RMSE来衡量 相关系数越大,信息融入度越高 RMSE偏离越小,融入信息越多
3.滤波运算法
2)SFIM(smoothing filter-based intensity modulation)基于 平滑滤波的亮度变换 B=(Blow*Bhigh)/Bmean Bmean为高分辨率影像的低通中值滤波,保留了图像的低频信息. Bhigh/Bmean图像中的低频部分和地形反差信息就会相互抵消,仅 保留高分辨率影像中的纹理结构信息.同时能很好的保留原低分 辨率图像的光谱信息.
工业大数据分析-数据融合教学课件
主要内容
0 1
任务概述
0 2
数据连接
0 3
数据追加
0 4
数据拆分
数据连接
步骤1：在建模界面放置2个文件输入节点，文件输入节点中的数据文件选择“工业用水处理 投药量数据.csv”，选择“数据融合-数据连接”，拖入建模区进行连接“文件输入”节点， 构建“数据连接”模型。
数据连接
步骤2：双击打开“数据连接”节点，配置两个数据 表的连接关系。连接方式为内连接，左右表列按“时 间”属性构建连接。
数据连接是基于连接字段按照给定的连接方式进行 两个表格的字段组合得到新的数据表，支持两个数 据表的单个或多个字段为连接字段的连接操作，连 接方式包括内连接、外连接、左连接、右连接。 参数配置： 1. 连接方式：涵盖内连接、外连接、左连接、右
连接4个方式，其中内连接包括其中连接字段 的值对于左表和右表都共有的记录，即不匹配 的记录不会包括在输出数据集中。外连接包括 左表和右表中的所有记录，既有匹配的记录也 有未匹配的记录。左连接包括左表中的所有记 录，以及右表中的连接字段都共有的记录。右 连接包括右表中的所有记录，以及左表中的连 接字段都共有的记录。默认值为内连接。。 2. 连接条件：选择一个或者多个字段使得左表和 右表进行连接，条件之间是取交集的。示例格 式：左表.列名1=右表.列名1 and 左表.列名 2=右表.列名2。
数据追加：是针对原有业务数据库系统分析基础上提出的，它解决的是在数据仓库初始 数据转载后，如何再向数据仓库输入变化的数据的问题。
数据拆分：是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进 行存储，以便于重构、重组和恢复，以提高创建索引和顺序扫描：
（1）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行连接； （2）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行追加； （3）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行拆分。
数据中心融合存储网络解决方案PPT课件
分布式存储模块
磁 盘
物理服务器
vSwitch
数据复制 正常读写
PNiIC
192.168.x.x
CVK CVK CVK
APP OS 虚拟机
APP
主机集群
OS 虚拟机
vSwitch 虚拟化平台
16Gb
以太网速率提升远远快于FC
SCSI
FC（二三层）
以太网端口成本远远低于FC SCSI
FC（三层） 以太网
10G以太网提供了LAN/SAN融合的基础
FC SAN FCoE
融合增强以太网技术（CEE），提供了不丢包的以太网传输以及二层多路径转发，
保证FC传输不丢包以及FC传输的效率
.
14
FC
.
服务器
存储17
FCoE组网方案：NPV模式
NPV接入实现LAN/SAN融合，交换机支持FC口
组网说明
适合大中型网络部署，及与已有SAN
互通
FCoE流量和Ethernet流量在接入层后
由设备物理分离
服务器CNA网卡双上行接入NPV
L3
服务器的双网卡Ethernet流量在同一 L2 个VLAN中，链路做聚合
.
31
分布式存储：计算+存储融合
服务器内部存储
虚拟共享存储
技术方案：
• 计算存储一体化，节点化 • 实现共享存储功能 • 典型的互联网分布式架构 • 部署简单，按需平滑扩展
方案价值：
• 资源利用率高，节省成本 • 对存储的管理更简单（无需
管理专用共享存储设备)
.
32
分布式存储部署方案
管理
虚拟计
服务
Ethernet FC FCoE
02第二讲 数据融合系统的结构形式
nust自动化学院智能信息处理技术4数据融合系统的构成nust自动化学院智能信息处理技术21数据融合系统的主要结构形式1集中式融合系统2无反馈的分布式融合系统3有反馈的分布式融合系统4有反馈的全并行融合系统nust自动化学院智能信息处理技术1集中式融合系统nust自动化学院智能信息处理技术特点
第二讲 数据融合系统结构形式
42
融合层次的优缺点比较
43
数据融合分类-按融合判决方式
分类：硬判决、软判决 指数据处理活动中用于信号检测、目标识别的 判决方式。 应用： 每个传感器内部或信息融合中心都既可以选用 硬判决方式，也可选用软判决方式。
44
1）硬判决
特点： ①设置有确定的预置判决门限，只有数据样本 特征量达到或超过预置门限时，系统才作出判决断 言；
38
3、决策级融合
特点： 1)是一种高层次融合，其结果为检测、控制、 指挥、决策提供依据； 2)从具体决策问题出发，充分利用特征级融合 的最终结果，直接针对具体决策目标，融合结果直 接影响决策水平。
39
主要优点
1)融合中心处理代价低，具有很高灵活性； 2)通信量小，抗干扰能力强； 3)当一个或几个传感器出现错误时，通过适当融 合，系统还能获得正确结果，具有容错性； 4)对传感器的依赖性小，传感器可以是同质的， 也可以是异质的； 5)能有效反映环境或目标各侧面不同类型信息。
5
2、无反馈的分布式融合系统
6
主要特点
每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
分布式融合系统所要求的通信开销小，融合中心 计算机所需的存储容量小，且其融合速度快，但 其性能不如集中式融合系统。
第二讲 数据融合系统结构形式
42
融合层次的优缺点比较
43
数据融合分类-按融合判决方式
分类：硬判决、软判决 指数据处理活动中用于信号检测、目标识别的 判决方式。 应用： 每个传感器内部或信息融合中心都既可以选用 硬判决方式，也可选用软判决方式。
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1）硬判决
特点： ①设置有确定的预置判决门限，只有数据样本 特征量达到或超过预置门限时，系统才作出判决断 言；
38
3、决策级融合
特点： 1)是一种高层次融合，其结果为检测、控制、 指挥、决策提供依据； 2)从具体决策问题出发，充分利用特征级融合 的最终结果，直接针对具体决策目标，融合结果直 接影响决策水平。
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主要优点
1)融合中心处理代价低，具有很高灵活性； 2)通信量小，抗干扰能力强； 3)当一个或几个传感器出现错误时，通过适当融 合，系统还能获得正确结果，具有容错性； 4)对传感器的依赖性小，传感器可以是同质的， 也可以是异质的； 5)能有效反映环境或目标各侧面不同类型信息。
5
2、无反馈的分布式融合系统
6
主要特点
每个传感器都要进行滤波，称为局部滤波。
送给融合中心的数据是当前的状态估计，融合中 心利用各个传感器所提供的局部估计进行融合， 最后给出融合结果，即全局估计。
分布式融合系统所要求的通信开销小，融合中心 计算机所需的存储容量小，且其融合速度快，但 其性能不如集中式融合系统。
统计学与数据融合分析培训ppt
中的模式和关系。
回归分析
用于探索变量之间的关系，通过 回归模型来预测因变量的值，可
以用于预测和决策。
时间序列分析
用于分析随时间变化的数据，如 趋势分析、季节性分析等，可以 帮助我们发现数据中的动态变化
和规律。
统计学与数据融合的未来发展
随着大数据时代的到来，数据融合和统计学将更加紧密地结合在一起，为各个领域 提供更加精准和深入的数据分析和预测。
时间序列预测
解析如何利用统计学方法 对时间序列数据进行预测 ，包括ARIMA模型、指数 平滑等方法。
实践经验分享：常见问题与解决方法
数据缺失值处理
分享处理数据缺失值的常见方法和技巧，包括填充缺失值、删除 缺失值和插值等方法。
数据异常值检测
介绍如何检测数据中的异常值，以及如何处理这些异常值，包括基 于统计的方法和可视化方法等。
以提取有用的信息或知识。
统计学：是研究数据的科学，通 过统计方法对数据进行处理和分 析，以揭示数据背后的规律和趋
势。
在数据融合中，统计学提供了一 种系统的数据处理和分析框架， 帮助我们更好地理解和解释数据
。
统计方法在数据融合中的应用实例
多元统计分析
用于处理多个变量的数据，如主 成分分析、聚类分析等，可以帮 助我们简化数据结构，发现数据
中获取有用的信息和知识，并解决实际问题。
02
统计学的应用领域
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物
学等。
03
统计学的分支
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支，描述统计学主要研
究如何整理、描述和展示数据，而推断统计学则研究如何基于样本数据
推断出总体特征。
统计学基本概念
回归分析
用于探索变量之间的关系，通过 回归模型来预测因变量的值，可
以用于预测和决策。
时间序列分析
用于分析随时间变化的数据，如 趋势分析、季节性分析等，可以 帮助我们发现数据中的动态变化
和规律。
统计学与数据融合的未来发展
随着大数据时代的到来，数据融合和统计学将更加紧密地结合在一起，为各个领域 提供更加精准和深入的数据分析和预测。
时间序列预测
解析如何利用统计学方法 对时间序列数据进行预测 ，包括ARIMA模型、指数 平滑等方法。
实践经验分享：常见问题与解决方法
数据缺失值处理
分享处理数据缺失值的常见方法和技巧，包括填充缺失值、删除 缺失值和插值等方法。
数据异常值检测
介绍如何检测数据中的异常值，以及如何处理这些异常值，包括基 于统计的方法和可视化方法等。
以提取有用的信息或知识。
统计学：是研究数据的科学，通 过统计方法对数据进行处理和分 析，以揭示数据背后的规律和趋
势。
在数据融合中，统计学提供了一 种系统的数据处理和分析框架， 帮助我们更好地理解和解释数据
。
统计方法在数据融合中的应用实例
多元统计分析
用于处理多个变量的数据，如主 成分分析、聚类分析等，可以帮 助我们简化数据结构，发现数据
中获取有用的信息和知识，并解决实际问题。
02
统计学的应用领域
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物
学等。
03
统计学的分支
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支，描述统计学主要研
究如何整理、描述和展示数据，而推断统计学则研究如何基于样本数据
推断出总体特征。
统计学基本概念
数据融合系统结构及数据准备
数据融合系统结构及数据准备在当今数字化的时代，数据已经成为了各个领域中最为重要的资产之一。
数据融合作为一种将多个数据源中的数据进行整合和分析的技术，对于提高数据的质量和价值具有重要意义。
本文将详细探讨数据融合系统的结构以及数据准备的相关内容。
一、数据融合系统结构数据融合系统通常由多个组件构成，这些组件相互协作，共同完成数据的融合和分析任务。
以下是数据融合系统常见的结构组成部分：1、数据源数据源是数据融合系统的基础，它们可以包括各种类型的数据，如传感器数据、数据库数据、文件数据、网络数据等。
这些数据源可能具有不同的格式、结构和语义，需要在后续的处理中进行统一和转换。
2、数据采集模块数据采集模块负责从不同的数据源中获取数据，并将其传输到数据融合系统中。
在采集数据时，需要考虑数据的实时性、准确性和完整性，同时还需要处理数据采集过程中的异常情况，如数据丢失、错误等。
3、数据预处理模块数据预处理模块对采集到的数据进行初步的处理和清洗，包括去除噪声、缺失值处理、数据标准化、数据归一化等操作。
通过预处理，可以提高数据的质量和可用性，为后续的融合和分析提供更好的基础。
4、数据融合模块数据融合模块是数据融合系统的核心部分，它负责将来自不同数据源的数据进行融合和整合。
数据融合的方法可以分为基于特征级的融合、基于决策级的融合和基于数据级的融合等。
在融合过程中，需要考虑数据的相关性、一致性和互补性，以确保融合结果的准确性和可靠性。
5、数据分析模块数据分析模块对融合后的数据进行深入的分析和挖掘，以提取有价值的信息和知识。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过分析，可以发现数据中的模式、趋势和关系，为决策支持提供依据。
6、数据可视化模块数据可视化模块将分析结果以直观的图形、图表等形式展示给用户，帮助用户更好地理解和解读数据。
数据可视化可以提高数据的可读性和可理解性，使得用户能够快速获取关键信息。
7、系统管理模块系统管理模块负责对数据融合系统进行配置、监控和管理，包括用户管理、权限管理、系统日志管理等。