一个粒子追踪测速迭代松弛算法例程代码

资 源 简 介

一个粒子追踪测速迭代松弛算法例程代码

详 情 说 明

粒子追踪测速算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的运动分析方法。该算法通过迭代松弛技术处理目标粒子的位移数据，支持多种运动模型以适应不同场景需求。

核心算法模块包含五种典型运动模型：恒定速度(CV)模型、恒定加速度(CA)模型、单一目标(Single)模型、当前统计模型以及恒转弯速率模型。这些模型通过数学建模描述粒子在二维/三维空间中的运动特性，其中转弯模型特别适用于曲线运动轨迹的分析。

在特征提取环节，系统实现了多维度阈值计算方法比较： 形态学特征分析：包括目标区域的面积、周长测量 几何特征计算：矩形度反映目标与矩形的相似程度，伸长度描述形状的长宽比 阈值处理方案：软阈值保留渐变信息，硬阈值产生二值化效果

信号处理层面采用创新性双谱线插值技术，基于Kaiser窗函数优化FFT频谱分析精度。该方法能有效抑制频谱泄漏，提高谐波频率和幅值的测量准确度。

通信性能评估模块整合了波束成形技术，通过空域滤波增强信号质量，最终输出比特误码率(BER)作为系统性能指标。整套算法特别适合流体力学研究、目标跟踪等需要精密运动分析的视觉应用场景。