基于阴影变换的动态灰值形态算子的研究

基于阴影变换和表面算子的理论,系统地研究了在空间变化(SV)即动态的二值形态学理论的基础上建立动态灰值形态算子的方法,证明了阴影集的相关结论,运用阴影变换和表面算子表示了SV灰值形态开、闭算子,并推导出腐蚀、膨胀以及开算子这3种算子所具有的代数表示形式,研究了腐蚀、膨胀、开、闭这4种算子的性质.     

MT信号处理中小波分析与Hilbert-Huang变换的比较

以实测大地电磁信号为分析对象,对比研究了小波分析和Hilbert-Huang变换在大地电磁（magnetotelluric,MT）信号分解和时频分析上面的特点.给出了小波分析和Hilbert-Huang变换的数学原理,分析了2种方法在MT信号分解中的分解方法及其物理意义,讨论了2种方法在MT信号时频谱表征能力上的异同,为大地电磁信号分析方法的选择提供用了有价值的参考.     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

基于可靠性测度的多类支持向量机

多类分类问题是我们经常遇到的问题,常用的方法是将多类问题转化为若干个二类问题,然后利用二类支持向量机(support vector machine,SVM)进行分类,如一对余SVM,一对一SVM,决策树SVM等.在这些方法中,大都没有考虑所生成的多个分类器之间的可靠性和重要性问题.为了改进这一点,本文以一对余SVM为例,提出了两种基于可靠性测度的多类分类算法,算法的思想可用于一对一SVM,决策树SVM等其他多种分类器中.为了检验所提算法的有效性,本文进行了比较试验,实验结果表明所提算法不仅提高了分类准确度,而且具有更为广泛的推广能力.     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性测度分析

在构建危险品运输网络模型的基础上,采用复杂网络理论对该网络模型抗毁性测度及特性进行研究。首先,根据网络模型的配送特性,提出"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度;接着,通过建立危险品运输网络介数模型和对道路网络节点和边的随机和蓄意攻击,描述网络模型的流量和拓扑特性,继而构建基于复杂网络理论的危险品运输网络抗毁性研究框架。实验结果表明:本文构建的抗毁性测度可以很好表征危险品运输网络的抗毁性能水平,且网络抗毁性是由少数节点和边维系的;无论节点攻击还是边攻击,网络均表现出对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,故抗毁特性更接近于无标度网络,且边的抗毁性高于节点的抗毁性;此外,在攻击较多节点和边时,度攻击的抗毁性较弱,且网络配送的可达性优于风险值增长水平。     

磁耦合调谐质量阻尼器的参数优化及减振效果

在调谐质量阻尼器的基础上,将黏性阻尼器换成电磁阻尼器,建立了3个自由度磁耦合调谐质量阻尼系统的力学模型及其运动学方程。利用傅里叶变换导出了该系统随外激励变化的傅里叶响应函数。根据固定点法和参数组合筛选法对系统的参数进行了优化处理,得到了最优频率比、电阻尼比和耦合参数。减振效果显示,磁耦合调谐质量阻尼器比调谐质量阻尼器的减振效果提高了20%左右。     

生物芯片微阵列图像倾斜校正算法研究

针对现有生物芯片图像倾斜校正算法校正精度和运算速度的矛盾问题,提出对矩形样点和圆形样点图像分别采用改进的Hough变换和改进的Radon变换方法进行倾斜校正。改进的Hough变换首先对图像进行二值化,并仅统计矩形样点的上下边缘像素的Hough参数和累计值,然后根据所得的Hough参数空间提取占主导的直线组,最终计算出直线组的平均倾斜角度;改进的Radon变换在提取圆形样点边缘后,对边缘图像进行二级Radon变换,从而得到最佳校正角度。实验证明本文的方法能准确、快速地实现芯片图像的倾斜校正,为生物芯片样点识别奠定基础。     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

采用随机共振增强的混合扩频信号跳频参数估计

为解决强背景噪声下直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号的跳频参数估计精度低的问题,提出了一种基于随机共振的参数估计(SRPE)方法。首先对非线性预处理后的DS/FH信号进行信道化调制,将其转化为多个低频单分量信号,以满足随机共振的绝热近似条件;然后根据噪声强度自适应调整系统的参数,对每个单分量信号进行随机共振处理,使目标信号得到增强;最后采用Wigner-Villa变换来估计信号的跳频频率和跳速。仿真结果表明:SRPE方法能够提高目标信号的信噪比,实现强背景噪声下对DS/FH跳频参数的精确估计;在-10dB的低输入信噪比下,SRPE方法的频率估计误差低于10-3,与信道化谱增强方法相比,估计精度提高了70%以上。     

基于分数阶Fourier变换的多载波Chirp中远程水声通信技术

线性调频(Chirp)信号由于其独特的脉冲压缩特性,作为一个宽带信号在水声通信中拥有窄带信号所不能替代的优势,具体表现为时宽带宽积增益所带来的抗多普勒扩展性能,以及时频域的能量聚集性能,有利于抵抗频率选择性衰落.利用Chirp信号在其分数阶Fourier变换(fractional fourier transform,FrFT)的最佳分数阶变换域的冲激特性,使用二进制正交键控的调制方式,提出了一个用FrFT作为解调方法的多载波Chirp水声通信方案.该系统的特点是充分利用Chirp信号的性质,省去均衡环节,大大简化通信系统接收端结构,同时保证足够的强壮性.通过在计算机仿真、实验室水池实验以及海洋实验验证了该方案的性能.在通信距离为10km,平均水深为18m的浅海水声环境中,系统的通信速率为553bit/s时,系统的误码率达到了10-4量级.