A Regularized Super Resolution Algorithm for Generalized Gaussian Noise

In this paper,an iterative regularized super resolution (SR) algorithm considering non-Gaussian noise is proposed.Based on the assumption of a generalized Gaussian distribution for the contaminating noise,an lp norm is adopted to measure the data fidelity term in the cost function.In the meantime,a regularization functional defined in terms of the desired high resolution (HR) image is employed,which allows for the simultaneous determination of its value and the partly reconstructed image at each iteration step.The convergence is thoroughly studied.Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm as well as its superiority to conventional SR methods.     

随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法

为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5dB下的结构损伤异常识别与定位.     

多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法

为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。     

基于退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率自适应重建

为有效提升图像质量,提出一种基于图像退化模型和邻域嵌套的彩色图像超分辨率重建算法.通过退化模型在彩色空间上得出图像超分辨率重建训练集,并根据此训练集进行图像邻域分块.为了在训练过程中抑制噪声并锐化图像中的边缘信息,提取训练集亮度和梯度特征并进行特征融合.为了有效提升重建算法的自适应性,引入图像重建优化参数和边缘信息参数...     

阱宽非对称性诱导随机共振的轴承故障诊断方法

针对随机共振能够俘获噪声能量增强与提取机械微弱故障特征的优点,基于两态信噪比理论研究了阱宽非对称性诱导下的随机共振现象,理论结果表明阱宽诱导下的非对称随机共振比对称随机共振具有更高的输出信噪比,意味着适当的非对称性能够改善随机共振的增强性能。因此,提出了阱宽非对称性诱导随机共振的轴承故障诊断方法,利用量子遗传算法以信噪比为目标函数优化阱宽非对称性,以获取阱宽非对称性与微弱故障特征之间的最佳匹配。仿真和轴承实验结果表明,提出的方法能够有效地实现轴承的故障诊断,而且其性能优于集成经验模式分解。     

α稳定噪声下基于随机共振的微弱诱发电位潜伏期延长检测

提出了一种基于分数低阶统计量及随机共振技术的鲁棒性时问延迟估计新方法--随机共振共变时间延迟估计(SRCTDE)算法,用于在低混合信噪比条件下及a稳定噪声下微弱诱发电位信号潜伏期延长的检测.SRCTDE算法首先利用带嗓诱发电位信号与双稳态非线性动力系统之间的随机共振效应提高参考及待测诱发电位信号的混合信噪比,在最大对称...     

用于EZW编码图像中的安全隐写算法

提出一种EZW编码图像中的安全隐写算法,该算法以嵌入前后EZW重构小波系数分布的相对熵作为安全指标,采用熵解码变换的方法,将数据比特映射为具有指定分布的0/1比特,并利用量化嵌入机制实现数据的嵌入.所提算法可实现载体和隐写信号一阶统计特性的保持,因此具有一阶的统计安全性.实现结果同时表明,该算法在容量、感知质量和安全性上具有较好的综合性能.     

基于SAR测量的改进型VIE降雨反演算法

提出一种新型降雨反演算法,该算法是对沃尔塔积分方程（Volterra integral equation,VIE）降雨反演算法的改进.首先,对雷达接收到的回波数据进行预处理,得到降雨起点和降雨宽度等信息;然后,仅利用沃尔塔积分反演算法处理少量特定区域,通过深度挖掘数据变化的规律来分析得出降雨分布的类型和降雨速率;最后,根据通常研究对象的分布对称性,结合已经获得的信息反演得到整个区域的降雨分布情况.通过仿真结果可知,该算法高效、计算速度快,并且具有较高的精度.     

基于梯度惩罚生成对抗网络的过采样算法

在不平衡数据分类问题中，为了更注重学习原始样本的概率密度分布，提出基于梯度惩罚生成对抗网络的过采样算法（OGPG）。该算法首先引入生成对抗网络（GAN），有效地学习原始数据的概率分布；其次，采用梯度惩罚对判别器输入项的梯度二范数进行约束，降低了GAN易出现的过拟合和梯度消失，合理地生成新样本。实验部分，在14个公开数据集上运用k近邻和决策树分类器对比其他过采样算法，在评价指标上均有显著提升，并利用Wilcoxon符号秩检验验证了该算法与对比算法在统计学上的差异。结果表明该算法具有良好的有效性和通用性。     

WPAN Mesh网络自适应快速路由修复算法

针对基于拓扑服务器的路由（server routing, SR）算法在路由修复阶段存在不必要的网络开销和路径修复耗时偏长的问题,提出一种自适应快速路由修复算法（self-adaptive and fast route recovery algorithm,SFRR）。SFRR算法采用了“捎带式”发布源节点信息和自适应路由修复2种新机制,以达到降低网络开销和更快速地进行路由修复的目的。理论分析和仿真结果表明,与SR算法相比,SFRR算法减小了网络开销,缩短了路由修复的平均时间,降低了数据分组的平均端到端时延。     

基于圆邻域和环算子的抗噪边缘检测方法

针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构成一个周期序列;然后根据Sobel和Prewitt等算子的设计思想,构造出一类高通的环算子,利用离散傅里叶变换计算周期序列与环算子的循环卷积,其最大值则作为像素点是否为边缘点的判据.实验结果表明该算法对于含有噪声的图像具有较强的鲁棒性.     

基于转移概率矩阵自学习的犯罪分布预测

针对犯罪分布预测准确率低,历史犯罪数据缺失严重的问题,提出了基于历史犯罪数据,融合所研究地区的社会环境因素的转移概率矩阵自学习的犯罪分布预测算法——TWcS.将包括距离信息、面积信息、人口信息在内的社会环境因素作为权重值引入到梯度下降策略中,利用梯度下降实现TWcS算法的转移概率矩阵自学习.实验结果证明,TWcS算法的性能明显优于包括当前最优基线算法（TPML-WMA）在内的其他预测算法（如LR、AR、Lasso回归算法、贝叶斯算法、决策树算法等）,TWcS算法的MAE值是其他算法MAE平均值的33%.      

DS-TE网络中自适应抢占算法研究

在DS-TE网络中,抢占为高优先级业务提供可靠的服务质量,尤其是当网络过载或者网络节点、链路发生故障时更加有效,为此提出了自适应抢占算法.该算法是通过增强链路上节点LSR对LSP的资源控制能力,来适应新LSP的带宽需求.为了避免对参数的设置,本文将自适应抢占算法区分为自适应最小中断抢占算法(A-minconn)和自适应最小优先级抢占算法(A-minpri).仿真结果表明,自适应抢占算法在抢占带宽、抢占优先级、抢占数目方面的性能明显优于传统算法.     

一种新的红外图像的去噪和增强算法

针对红外图像信噪比小的特点,提出一种基于Prewitt算子的改进方向中值滤波（IDMF,Improved Directional Median Filter）去噪算法,通过Prewitt算子计算目标背景过渡区域(TBA, TargetandBackground Area）的梯度方向,以此找到对应的轮廓方向,在轮廓方向上进行中值滤波,在滤除噪声的同时可以较好地保留图像细节.同时,针对红外图像的灰度分布集中且对比度小的特点,提出了一种局部对比度增强和全局对比度增强相结合的增强算法.首先采用Roberts交     

线谱对矢量量化中的码本设计

研究ＧＬＡ算法和随机松驰算法设计的线谱对码本性能以及两种算法的特点,训练数据采用了云均值和一阶滑动平均模型预测的误差信号,随机松驰算法选用简化的解码器扰动算法,传统观点认为随机松驰算法比ＧＬＡ算法每适量索引少用１ｂｉｔ．实验结果表明,在小训练数据量时的确如此,但在大数据量时它们的性能相差不大。在线谱对的码本设计中,随机松驰算法设计的码本信噪比提高很小。     

基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高对船舶水下轴频电场的远程探测能力,在充分分析实验室轴频电场信号的基础上,提出了一种基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法.首先使用小波空域相关对噪声和信号进行分离,并给出一种针对轴频电场的噪声阈值估计方法;然后,提取信号特征频率范围内的能量作为特征值,对信号进行滑动功率谱检测.对比分析结果表明,该算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.

     

超高斯与亚高斯混合信号的盲分离研究

基于信息最大化和自然梯度法原理,提出了一种超高斯与亚高斯混合信号的盲分离方法,该方法联合利用t分布密度模型和混合双曲正割函数密度模型对源信号概率密度函数进行估计,并采用峰度信息作为参数来选择密度模型及相应的非线性函数．对超高斯与亚高斯混合信号有较好的分离效果。用语音信号和心电信号仿真验证了算法的有效性。     

基于光场图像信息解耦超分辨率重建研究

光场（LF）信息具有高维特性,重建任务中所需要的空间信息与角度信息在宏像素图中高度耦合.为了充分利用空间角度信息,提高超分辨率（SR）重建质量,提出一个改进的基于光场空间角度解耦机制的LF图像角度SR重建网络设计.考虑到图像中的不同特征对重建质量的影响,通过不同的通道分配机制改变各特征的影响程度,提高重建准确性,在堆叠特征提取层的同时,引入注意力机制,获取更加丰富的空间角度信息.在测试场景上的实验结果表明,所提出的重建网络在合成与真实场景里都有较好的重建效果.在两个合成场景数据集上峰值信噪比/结构相似性（PSNR/SSIM）参数分别为34.62/0.964与42.68/0.972,在真实场景上的PSNR/SSIM均值为39.67/0.990.     

基于共轭梯度迭代算法受控AR模型的参数辨识

推导了单输入单输出系统的辅助模型,它有助于减少计算量和提高共轭梯度迭代算法（新算法）的收敛速度.相比于受控移动平均模型中所提出的交互式随机梯度算法,新算法用更少的迭代步骤就可求出模型的参数估计.另外,新算法能避免出现矩阵的逆矩阵形式.对新算法与双共轭梯度算法进行比较,并给出数值实例检验新算法的有效性.     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。