基于分数阶微分梯度的噪声检测算法

为了在图像去噪的同时,更多地保留图像原有的特征信息,本文将分数阶积分理论引入到数字图像去噪中,通过分数阶微分梯度算法确定图像中噪声的位置,如果只对噪声点进行去噪处理,就可以有效保护图像的纹理和边缘信息.实验结果表明,基于分数阶微分梯度的噪声检测算法可以更准确地确定图像中噪声点像素的位置.     

采用分数阶微分边缘检测的图像插值

针对目前的边缘插值算法不能有效改善插值图像的中低频纹理细节的问题,研究并提出了一种基于分数阶微分边缘检测的图像插值算法.依据分数阶微分理论,设计并实现了可以有效提取中低频纹理信息的算子掩模.按照检测到的边缘纹理信息,分别对沿边缘方向、垂直于边缘方向和平滑区域的待插值像素点进行线性插值、二次插值和双线性插值.采用了峰值信噪比(PSNR)和信息熵(IE)等图像质量评价标准做定量分析和实验验证.结果表明,该方法可以得到丰富的图像纹理信息,提高了峰值信噪比,其结果符合人们的视觉感受.     

适用于强化学习惯性环境的分数阶改进OU噪声

本文将DDPG算法中使用的Ornstein-Uhlenbeck (OU)噪声整数阶微分模型推广为分数阶OU噪声模型，使得噪声的产生不仅和前一步的噪声有关而且和前K步产生的噪声都有关联.通过在gym惯性环境下对比基于分数阶OU噪声的DDPG和TD3算法和原始的DDPG和TD3算法，我们发现基于分数阶微积分的OU噪声相比于原始的OU噪声能在更大范围内震荡，使用分数阶OU噪声的算法在惯性环境下具有更好的探索能力，收敛得更快.     

分数阶微分代数方程的广义微分变换法(英文)

用广义微分变换法(GDTM)求解了带Caupto时间分式导数的微分代数方程.展示的GDTM是基于广义泰勒公式,重构微分方程多项式形式解析解的数值方法.一些实例显示了用GDTM求解分数阶微分代数方程的有效性.     

基于内嵌物理信息神经网络求解空间分数阶扩散方程

利用内嵌物理信息神经网络方法(PINN)求解一类具有分数拉普拉斯算子的空间分数阶扩散方程,获得分数阶偏微分方程的数值解。首先将分数阶导数项采用有限差分离散算子后嵌入PINN进行求解,并借助自动微分技术进行求导;然后建立了训练误差函数,并给出方程初边值问题的相关算法,分析了神经网络的学习速率和数值误差;其次,给出数值例子,验证了用该方法求解空间分数阶扩散方程的有效性。     

基于Tustin变换的分数阶微分算子近似离散化

分数阶微分算子的离散化是分数阶控制器数字化实现的关键。对基于Tustin变换的分数阶微分算子直接离散化方法进行了研究和比较。概述了分数阶微积分及其离散化,介绍了用于Tustin算子展开的幂级数展开法、连分式展开法和Muir递归展开法;并给出了展开方法的算法表达式。定义了误差指标函数,举例比较了以上三种分数阶微分算子离散化方法的优缺点。仿真比较表明:连分式展开法在较宽频带内对分数阶微分算子具有最好的近似特性,但计算复杂度大;幂级数展开法和Muir递归展开法近似效果相当,但前者具有较大计算效率优势。在分数阶数字控制器实现过程中应根据具体情况选择合适的分数阶算子离散化方法。     

基于分数阶微分及谷底边界扫描的浮选气泡提取

针对浮选采集图像光照不均、分割难的问题,基于分数阶微分、谷底边界扫描及区域合并的思想提出了一种新的浮选气泡分割算法。该方法首先利用分数阶微分理论构建相应的掩模算子,再通过确定最优阶数,进而对浮选气泡图像的分数阶掩模增强,接着将谷底边界扫描与区域合并相结合对气泡进行分割。整个算法包括:图像预处理、分数阶微分增强、谷底边界扫描、端点检测及联结、区域合并等步骤,算法可以一次性检测出所有谷点,进而高效精准地提取气泡。与基于相似性与不连续性算法做了对比试验,试验结果表明:(1)新算法能较好的减少过分割现象,具有更好的分割精度;(2)其运行速度提高了50~100倍,满足实际生产中对实时性的要求。     

广义二阶流体的脉冲泊肃叶流动分析

讨论了广义二阶流体的脉冲泊肃叶流动,引入黎曼-刘维尔分数阶微分建立本构方程,结合不可压缩流体时间分数阶动量方程,得到控制方程。利用傅里叶正弦变换和分数阶拉普拉斯变换,获得流体速度解析解。利用Stehfest算法对结果进行数值模拟,通过图像讨论了分数阶参数以及延迟时间对流动的影响。结果表明速度过冲现象主要取决于动量方程的时间分数阶参数。     

分数阶微分Whittaker平滑器

目前Whittaker Smoother(WS)算法应用广泛，该算法的核心在于用整数阶微分来表示粗糙度.但整数阶微分表示过于单一，不够灵活，不能真实反映出信号的粗糙度.相反分数阶微分表示丰富，可以更好地描述真实信号的粗糙度.因此，本文用分数阶微分来改进WS算法，使它更加灵活有效.采用Riemann-Liouvile(RL)和Grumwald-Letnikov(GL)两种不同的分数阶微分计算方法来实现分数阶WS算法.此外，通过数学推导，实现分数阶WS算法的自动选参.含有尖锐峰的核磁共振谱实验结果表明:分数阶WS算法可以提取更多的真实信息;Marzipan红外光谱实验结果表明:与原有整数阶WS算法相比，光谱定量分析的精度更高.     

分数阶微分掩模及其滤波器的构造

基于整数阶微分定义的一阶图像增强模板在处理图像时会产生宽边缘,而二阶模板会同时增强纹理和噪声.为了避免整数阶微分模板所产生的副作用,根据分数阶微积分的Riemann-Liouville定义分析和推导了数字图像的1～2阶分数阶微分掩模,构造了基于该定义的1～2阶分数阶微分滤波器.仿真实验表明,该滤波器不仅可以保留平滑区域...     

基于注意力选择与感觉容量的图像质量评价算法

图像质量评价是用可计算的模型模拟人的主观判断。根据人眼对图像高低频失真的感觉容量不同及注意力选择特性,本文提出一种新的图像质量评价算法。首先,将图像的高低频信号分别选用视觉显著图的系数和小波变换的近似系数表示;然后,采用不同方法分别计算图像高频和低频失真量,两种失真量的乘积就代表图像质量评价。这种客观评价算法与LIVE图库中DMOS的线性相关性达到0.906 4以上,明显优于PSNR和SSIM等算法。     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

空调变频压缩机声品质评价方法研究

基于心理声学的基本理论,在现场测试变频压缩机噪声的基础上,综合考虑响度、尖锐度指标,提出了心理声学烦躁度的经验公式.采用成对比较法进行主观评价,对实验结果作了线性相关性分析,并得到压缩机声品质主观评价值的预估模型.研究结果表明:采用烦躁度刻画声品质要比A声级更灵敏,心理声学烦躁度与主观评价的相关性较好,可达到0.917 3,但采用A声级则较差,只有0.711 9.因此,将烦躁度作为变频压缩机声品质评价的综合性能指标,能够比A声级更好地反映压缩机在不同工况下的噪声对人的实际影响.     

基于Gabor滤波的辐射状模糊图像质量评价方法

针对相向运动成像的辐射状模糊图像,提出了基于Gabor滤波的图像对比度相似度图像质量评价方法.该方法利用对数极坐标Gabor滤波器模拟人眼视觉系统处理图像的方式,实现对图像频率和方位角同时滤波的功能.结果表明,该方法的评价结果与主观评价结果的相关系数达到0.95,是一种评价辐射状模糊图像质量的有效方法.     

基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法

针对A/D转换器在采样和量化过程中产生的量化噪声问题,提出一种基于分数阶傅里叶变换的量化噪声抑制方法.利用经典量化器的统计特性,分析出量化噪声在分数阶傅里叶域具有白噪声特性,利用过采样和分数阶傅里叶域数字滤波方法对输入信号的量化噪声进行抑制,提高信号质量.理论推导和仿真结果表明,该方法能够有效抑制量化噪声,提高A/D转换器的输出信噪比,而且针对线性调频等信号的量化噪声抑制效果优于传统傅里叶域的方法.      

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

Image and Video Quality Assessment Using Neural Network and SVM

An image and video quality assessment method was developed using neural network and support vector machines （SVM） with the peak signal to noise ratio （PSNR） and the structure similarity indexes used to describe image quality. The neural network was used to obtain the mapping functions between the objective quality assessment indexes and subjective quality assessment. The SVM was used to classify the images into different types which were accessed using different mapping functions. Video quality was assessed based on the quality of each frame in the video sequence with various weights to describe motion and scene changes in the video. The number of isolated points in the correlations of the image and video subjective and objective quality assessments was reduced by this method. Simulation results show that the method accurately accesses image quality. The monotonicity of the method for images is 6.94% higher than with the PSNR method, and the root mean square error is at least 35.90% higher than with the PSNR.     

城市变电站噪声的声品质烦躁度评价研究

针对城市变电站的低频噪声对周边居民影响日趋严重,将声品质评价的概念与研究方法引入对城市变电站噪声的评估中。通过对110 k V、220 k V和500 k V三座全户内型城市变电站的噪声现场采集,采用等级评分法对变电站噪声的烦躁度品质进行主观试验,计算了所试验的声样本的心理声学参量。通过相关性分析和回归分析,建立了城市变电站噪声的烦躁度品质预测模型。研究结果表明:城市变电站噪声的烦躁度与A声级、响度、粗糙度和抖动度都有着相对较高的相关性,而与尖锐度的相关性较低。烦躁度主观预测模型主要取决于A声级与粗糙度,并且A声级的权重明显高于粗糙度。通过对城市变电站噪声的烦躁度品质进行评价,为变电站噪声的治理提供一个具体的、全新的思路与途径。     

一种基于渔获量和资源量指数求算鱼类自然死亡系数方法的研究

基于扩展残存资源量法,提出一种根据分年龄组渔获量以及资源量指数(单位捕捞努力量渔获量,CPUE)求算鱼类的自然死亡系数(M)的新方法.蒙特卡罗模拟分析显示,CPUE的白色噪音(CV)对M估算结果的影响大于渔获量的CV;小的捕捞死亡系数(F)和大的M有助于改善M的估算结果,但与F相比,M自身的大小对其估计结果的影响相对较小.将该方法应用于2个已发表的真实渔业北大西洋长鳍金枪鱼和Flack湖红点鲑的数据中,均得到了较好的M估计结果.