基于改进电流平均值法的谐波检测技术研究

针对现阶段电力系统谐波检测无法同时满足快速动态响应和高精度检索的问题,本文分析了传统法ip－iq法和电流平均值法存在的缺点,提出了将电流平均模块与滤波器串联来代替原有滤波器的改进算法.仿真结果表明,采用改进电流平均值算法能实时检测和补偿负载谐波电流,在保证良好滤波效果的情况下,提高了响应速度和检测精度,能准确地检测出谐波电流,可满足对电能质量高精度检测的需求.     

空域相关滤波法在突变检测中的应用

为有效检测含噪信号突变点,研究了小波变换的空域相关滤波算法,并应用其分析和处理突变信号.应用Matlab分别对信噪比为15.7133 dB、10.1305 dB、5.7688 dB含噪突变信号进行仿真,结果证明,空域相关滤波算法在不同信噪比下具有良好的适应性.在信噪比为15.7133 dB时,分别运用小波阈值滤波算法和空域相关滤波法对突变信号进行处理,得到平均重构误差分别为1.1636和0.93906。证明了空域相关滤波法在突变点检测中的优越性.     

基于OTSU分割的云层背景下弱目标检测算法研究

在各种背景的弱目标检测算法研究中,采用了最大类间方差(OTSU)分割的检测算法,对于不同大小的目标提出了两种不同的处理方法.在背景简单的小目标的预处理中利用中值滤波和OTSU相结合的方法;对于背景相对复杂的大目标的检测采用自适应门限、拉普拉斯(Log)滤波和OTSU分割的检测算法,把目标提取出来.自适应门限用于增强图像,使图像的背景灰度变得均匀;Log高通滤波器可以有效地去除背景;OTSU是经典的非参数,无监督自适应阈值选取方法,对图像经过阈值分割后,图像将变成包含少量可能目标点的二值图像.仿真实验表明:该算法能够有效地去除背景天空的强浮云,具有计算量小等优点,能够很好地检测出目标.     

基于能量比预处理的FFT窄带滤波方法

分析了有效信号和窄带干扰在频域上的缓变和突变的特点,提出了一种基于能量比预处理的改进FFT窄带滤波方法.利用功率谱信号一个时间窗内的前后能量对比将原低于有效信号的窄带干扰进行放大,为FFT窄带滤波的阈值的确定打下基础.对于超过阈值的窄带干扰信号,在频域处理时采用对有效信号保持原数值、干扰信号进行压缩的处理方法,防止了由于滤波而造成的信号的畸变,达到了保留信号特征的目的.处理结果表明,时间窗取8～10个记录点,阈值系数取0.3～0.4,任何原始信号的信噪比都能取得较好的滤波效果.     

一种开关中值滤波器的改进

Shuqun Zhang和Monhammad A Karim提出了一种开关中值滤波器算法,其机制是利用4个不同方向的一维拉普拉斯算子来检测像素点是否为噪声.通过判断极值点、修正参数r和对阈值T的自适应处理,提出了一种基于极值的自适应阈值开关中值滤波器.实验结果表明,滤波器算法对椒盐噪声能很好地抑制,能很好地保护图像细节.     

DFT在二维DOA估计的MUSIC法中的应用

波达方向DOA估计(Direction Of Arrival)广泛应用于各种空间滤波系统中,而MUSIC算法是DOA估计中的经典和实用的算法.但由于算法中需要进行各种矩阵运算,其计算量相当大.笔者提出了在阵元数为2i的均匀圆阵中,利用数据的循环特性,采用DFT(Discrete Fourier Transform)的计算方法,完成MUSIC法的空间谱函数二维谱峰搜索.同时,分析了该方法相对于传统MUSIC法谱峰搜索时计算量的改进,给出了仿真结果.改进后的MUSIC算法计算量可以减少到传统算法计算量的一半.     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

一种基于曲线波的改进自交叉双边滤波方法

针对图像中的高斯型随机噪声去除问题,提出一种改进的自交叉双边滤波算法.带噪图像首先通过预滤波器得到预降噪图像,令其作为参考图像计算灰度测度权重,再在原始带噪图像上运用交叉双边滤波得到最终去噪结果.预滤波器采用曲线波阈值去噪,并以图像子块间相似度代替原始双边滤波器中的单点像素间相似度计算灰度测度权重.仿真实验结果表明,该算法能很好地克服双边滤波和曲线波阈值去噪算法在噪声去除和伪像抑制方面的内在缺陷,进一步提高图像峰值信噪比(PSNR).     

自适应中心加权的改进均值滤波算法

为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像的细节,文中提出了基于改进均值滤波（ Ｍ Ｔ Ｍ）结构的新算法,其特点为： １） 用中心加权中值滤波算法替代 Ｍ Ｔ Ｍ 方法中的中值滤波算法以更好地保护细节; ２） 提出了一种直接利用滤波结果来估计混合噪声中高斯噪声方差的方法,估计的结果被用于滤波器系数的调整,使得新算法有很好的鲁棒性。实践证明新方法的处理结果优于传统的 Ｍ Ｔ Ｍ 方法     

用于非接触式指纹增强的曲率驱动自适应滤波器

为了有效增强指纹,提出了一种改进的基于曲率的自适应非接触式指纹图像增强算法.首先,对局部平稳的指纹图像信号进行STFT(short time Fourier transform)分析,确定纹理模式频谱所在的主要区域,对频谱进行根滤波和形态学平滑后,用均值-门限法提取STFT主频谱成分;然后,提出一种角度和径向估计方法,计算指纹图像在频域的方向图和频率图;最后,根据指纹的曲率,构造相应的巴特沃斯陷波带通滤波器和高斯带通滤波器分别对低曲率区域和高曲率区域进行滤波,有效地滤除奇异点区域和非奇异点区域的噪声模式频率并保留纹线模式的主频率.将提出算法和同类算法进行主客观的实验比较,实验结果表明:提出的算法优于现有算法,能有效滤除非接触式指纹的噪声、增强脊线和谷线之间对比度,同时修复并增强正确的脊线结构.     

一种自适应R波检测算法实现

提出了一种检测心电信号中R波的方法.该方法首先采用多通道滤波器和小波变换对ECG信号去除噪声,然后使用自适应的差分阈值法检测ECG信号中的R波.该方法对传统差分阈值算法中存在漏检和多检情况具有自检功能.提供了相关实验结果,实验证明该方法准确率高 ,能实时处理ECG信号.     

NaI(Tl)探测γ能谱的MCNP模拟

利用光子和电子联合输运MCNP程序的电子脉冲计数类型的能峰展宽模拟计算NaI(Tl)探测器的γ能谱, 与实验结果符合较好. 利用能峰展宽参数计算不同能量γ射线的峰总比, 结果与实验值相符, 验证该计算方法可用于NaI(Tl)探测γ能谱的模拟. 对不同能区γ射线的能谱进行模拟, 并分析了能谱的形成过程.      

基于鉴相器的手机瞬时心率监测软件设计

目前用手机摄像头监测心率的手机软件无法检测瞬时心率,因为手机上资源有限,而占用资源较少的主要检测方法差分阈值法需要根据一段时间的结果来设定阈值才能准确检测出心率,不适于瞬时心率的检测.针对以上问题提出了一种基于鉴相器的瞬时心率检测算法,通过手机摄像头检测出的脉搏波信号先与正弦参考信号相乘,再经过低通滤波器提取心率成分,根据相位的变化逐拍检测心率的变化.在Android智能手机上的实验结果表明,与ECG方法相比,计算精度能满足要求.与差分阈值法和滤波器组法相比,本文提出的方法能较快地检测出瞬时心率.     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

减小噪声和量化误差影响的多阈值FBG波长解调方法

在FBG(Fiber Bragg Grating)传感阵列波长检测中,为提高检测精度和实时性,采用软件算法对FBG波长进行解调检测.利用FBG反射谱的对称性,针对量化误差对反射谱阈值采样点的影响.采用差值法进行直线拟合来逼近真值,减小了量化误差对FBG反射谱阈值点标定的影响,使采样精度提高了一个数量级;针对噪声对拟合直线的影响,采用逐差法减小噪声误差;在差值法和逐差法减小量化误差和噪声基础上,利用多阈值双边缘均值方法对FBG中心波长解调,提高了检测精度和速度.     

基于小波域变分滤波器的超声图像去噪算法

针对超声图像的斑点噪声干扰问题,提出了一种基于小波域的变分滤波算法.该算法利用小波变换的时频特性,对低频域的小波系数使用基于贝叶斯最大后验估计的变分滤波器进行去噪;对高频域的小波系数选择自适应的小波阈值函数,然后使用基于拉普拉斯分布模型的小波收缩算法进行收缩处理.实验结果表明,与小波软阈值滤波器和变分滤波器相比,该算法在去噪能力和边缘信息的保留上均有较好的表现.     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法.采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理.采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数.仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法.     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

改进的数学形态学开闭滤波算法在细胞图像预处理中的应用

对数学形态学开闭滤波算法进行了改进,使其能针对癌细胞图像特征进行开闭滤波,在滤除背景噪声的同时,能滤除正常的离散细胞,保留疑似癌变细胞的全部原始图像特征.与其他几种滤波方法在癌细胞图像中应用的结果相比较,改进后的数学形态学开闭滤波算法能够很好地保留原始灰度信息,并且能最大限度地去除背景噪声及无用信息.     

自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT)。首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果。实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题。