基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

不同预处理方法结合特征的食管癌图像分类

为了探讨不同的预处理方法,结合形状和纹理特征,对新疆哈萨克族食管癌图像的分类效果,通过采用锐化、中值滤波结合锐化和中值滤波结合直方图均衡化三种方法对溃疡型和缩窄型食管癌图像进行预处理;然后提取Hu不变矩形状特征和灰度共生矩阵纹理特征;最后用K最近邻(KNN)分类器分类,以验证预处理方法对图像的功效和特征的分类效率。结果表明:锐化预处理后图像的Hu不变矩、灰度共生矩阵和混合特征分类准确率分别为93. 27%、73. 35%、92. 91%。可见锐化方法能突出图像细节,提高特征的代表性; Hu不变矩形状特征的分类效率优于灰度共生纹理特征的分类效率,锐化滤波结合Hu不变矩形状特征更适合新疆哈萨克族食管癌的分类研究。     

可穿戴血氧芯片的抗运动干扰算法与电路设计

针对可穿戴血氧芯片因运动干扰而使准确度受限的问题,提出一种基于加速度传感器的自适应抗运动干扰算法并进行了电路设计.根据三轴加速度信号判断运动幅度,当运动较微弱时,采用自适应滤波(AF)算法消除运动干扰,提取特征参数,计算血氧饱和度;当运动较强烈时,采用改进型离散饱和度变换(IDST)算法,比较不同离散饱和度下参考信号与加速度信号的相关性,相关系数最大时的离散饱和度即为血氧饱和度.所设计的芯片采用SMIC 180 nm工艺实现,算法电路的测量误差在2%以内,整个抗运动干扰模块的电路面积为0.31 mm2,最高时钟频率可达到56.4 MHz,满足可穿戴应用的需求.     

基于K-means聚类的可见光通信室内定位系统的研究

本文设计并搭建了一种定位精度高、系统简单的可见光通信室内定位系统.在发射端使用频分多址技术编码光标识码,以发光二极管灯具为信号源发射定位信息.在接收端对接收到的混合光信号进行傅里叶变换,将基于频分多址编码的光标识码在频域上进行分离,从而获取各个发光二极管的光标识码和光强数值.同时,通过多次光信号数据测量,进行K均值聚类迭代选出最优点,可以消除三边定位算法的突兀点和方程无解的问题,以此得到高精度的定位坐标.通过理论推导和实验测量,本系统的定位误差为3±3cm.本文所提出的室内定位方案系统简单可靠、定位精度高,使可见光通信室内定位技术进一步接近市场应用.     

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达（SAR）的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。     

基于Snake算法的深度图像人体目标跟踪

基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.     

一种基于改进插值的数据隐藏算法

针对数据隐藏算法嵌入容量有限的问题,提出一种新的插值方法,将其应用到数据隐藏领域中,并给出一种基于改进插值的可逆数据隐藏算法.该算法在信息嵌入时,先用文中提出的插值方法对原始宿主图像进行扩展,扩展时,每个扩展像素以4个宿主像素点作为参考,通过计算得出均值,再将其分配到待扩展的位置上,信息嵌入后可以无损地进行信息提取和图像的恢复.实验结果表明,该数据隐藏算法在嵌入容量、图像视觉质量方面均取得很好的效果,相比其他的数据隐藏算法,最大嵌入容量提高了24.78%~39.29%,最大藏量下的信噪比均保持在39 d B以上.     

基于混合聚类方法的电力系统负荷概率模型

针对利用k-均值聚类算法形成发电系统充裕度评估中的聚类负荷模型时存在的聚类中心初始值和聚类数难以确定的问题,提出根据负荷水平对充裕度指标的贡献度,将负荷曲线分成高贡献度、中等贡献度、低贡献度等分区,分别采用层次聚类、均值-标准差、随机法来选择各分区中聚类中心初始值;定义改进效率指标,将改进效率作为收敛条件确定聚类数.利用本文方法所得的聚类负荷模型,采用状态抽样法计算IEEE RTS79电力系统可靠性测试系统的发电系统充裕度指标.算例结果表明,同采用基于传统k-均值聚类方法的负荷模型结果相比,基于混合聚类方法得出的负荷模型的计算结果更精确,收敛速度更快.     

基于静电防护的TVS保护电路与电容保护电路的对比评估

针对静电放电(ESD)电流对设备内部芯片造成的功能性破坏,该文基于静电放电电流在电路板中传导的电气模型,并对静电放电波形进行频谱分析,分析表明静电放电干扰含有大量高频成分,丰富的高频成分会干扰到设备的正常工作。然后,通过对比分析了典型的TVS电路和电容电路对ESD电流的抑制能力,并从理论和实验进行分析验证。实验结果表明,两者的滤波效果在频域和时域两个方面有着一定的差别。该文在此基础上提出基于TVS和电容的芯片级保护方案,为产品的设计和整改提供借鉴。     

基于改进k-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域.将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础.