振动加速度传感器的空间位置优化及其在燃烧发动机喷射系统诊断中确定极限值的方法 Jan Monieta 和 Lech W?adys?aw Kasyk

《Sensors》：Optimization of the Spatial Position of the Vibration Acceleration Sensor and the Method of Determining Limit Values in the Diagnostics of Combustion Engine Injection System Jan Monieta and Lech W?adys?aw Kasyk

　　

摘要

在基于地面的短波红外（SWIR）天文观测中，探测器读出电路中的温度漂移通常会引入非线性的、空间分布不均匀的条纹噪声以及高斯噪声，这使得微弱的恒星目标容易被掩盖，难以检测到。为了解决这一挑战，我们提出了一种基于结构引导的加权低秩去噪方法，用于处理红外恒星图像。该方法不仅超越了传统的空间滤波和标准低秩分解技术，还将物理先验与数学优化结合到一个统一的框架中。首先，利用恒星目标的点扩散函数（PSF）特性构建了一个分层结构滤波器，并将其进一步转换为自适应的先验权重。这种设计在迭代优化过程中既能保留微弱目标的能量，又能有效抑制噪声。其次，通过利用图像的全局空间相关性，将残余条纹和背景共同建模为低秩分量，以实现有效分离。最后，引入了双边随机投影（BRP）技术来加速加权软阈值迭代过程。通过对真实地面观测数据的实验、消融研究以及灵敏度分析表明，该方法能够在低信噪比（SNR）条件下有效抑制结构化的条纹干扰，同时保留微弱的恒星目标。此外，加速模块进一步提高了计算效率，使得该框架更适用于实际的实时处理。