A general approach to evaluate the ensemble cross-correlation response for PIV using Kernel density estimation
A general approach to evaluate the ensemble cross-correlation response for PIV using Kernel density estimation
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使用核密度估计评估 PIV 集合互相关响应的通用方法
DOI：
10.1007/s00348-018-2627-8
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发表时间：
2018
影响因子：
2.4
通讯作者：
Theunissen R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Theunissen R
粒子图像测速中的互相关算子是一种非线性算子，它在很大程度上依赖于示踪剂图像的分布和图像质量。虽然分析描述符的相关性响应到目前为止已经处理的简单的流的情况下，在这项工作中提出了一种方法的基础上核密度估计检索的固有相关性响应任何确定性的流场。新方法绕过了对蒙特-卡罗模拟的需要，并且其对参数设置的固有敏感性使其成为由于图像互相关而分析底层速度场的滤波的更有效的替代方案。给出了基本方程的推导过程，数值评估证实了该方法模拟系综相关的适用性。图形摘要
AbstractCross-correlation in particle image velocimetry is well known to behave as a non-linear operator, depending heavily on the distribution of tracer images and image quality. While analytical descriptors of the correlation response have so far been dealt with for simplistic flow cases, in this work a methodology is presented based on Kernel density estimation to retrieve the inherent correlation response to any deterministic flow field. The new approach bypasses the need for Monte-Carlo simulations and its inherent sensitivity to parameter settings make it a more efficient alternative to analyse filtering of the underlying velocity field due to image cross-correlation. The derivation of the underlying equations is presented and a numerical assessment corroborates the suitability of the approach to mimic ensemble correlation.Graphical abstract
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