基于平稳分布的随机恒化器动力学分析

基于平稳分布,研究了一类带有参数扰动的随机恒化器模型的空间动力学行为。首先,利用微分方程的基本理论,求出微生物种群平稳分布概率密度函数的完全表达式;然后,对于所得的平稳分布密度函数的形态进行分析,发现噪声在很大程度上将改变原有确定性恒化器模型的动力学行为,而且最大概率平衡点会随噪声强度的改变而改变,呈现出较为复杂的动力学行为;最后,通过一组文献中的实验数值进行模拟分析,所得结论与理论结果一致。研究恒化器模型的主要目的是研究其中微生物的生存分布,对这一问题进行深入的研究,可为相关从业工作者提供较为完善的理论依据。     

苏里格气田召30区块高分辨率层序地层旋回划分与对比方法

针对苏里格气田召30区块河流相储层标志层缺乏、砂体叠置、掘蚀严重、难以精细等时对比的难点,从高分辨率层序地层学基准面变化原理出发,在剖析关键取芯井的基础上,通过测井数据最大熵谱分析、小波分析和多曲线融合方法,对研究区进行了单砂体级别的层序识别与对比。结果表明:测井数据最大熵谱分析及小波变换分析的综合运用能够实现不同级次基准面旋回结构类型和叠加样式的识别与对比,据此,将研究区山_1段(S_1)—盒_1段(H_1)地层划分为3个长期基准面旋回层序、10个中期基准面旋回层序。其中,气层段(S_1-H_(8S)段)可识别出3个中期旋回和16个短期基准面旋回。在旋回识别与对比的基础上,结合多曲线融合技术提取标志层,实现了单砂体级别的地层对比,在一定程度上解决了河流相储层砂体空间变换复杂、短期旋回对比困难的问题,提高了等时对比的可靠性。     

基于小波变换的全方向M型心动图运动曲线滤噪

提出一种基于小波滤噪的全方向M型心动图运动曲线滤噪方法,全方向M型心动图是一种由B超得到的超声序列图像,由于在采集的过程中受到各种干扰以及由于图像数字化造成的阶梯效应,使得从全方向M型心动图中提取出的运动曲线存在噪声和量化效应。为了在消除处于高频分量的噪声和量化效应的同时,保证具有医学价值的信号分量不丢失,本文在传统小波阈值去噪的基础上,采用改进的小波阈值去噪方法来处理全方向M型心动图运动曲线,实验结果表明,该算法能够极大地消除心动图运动曲线中的噪声和量化效应,使得运动曲线较为平滑,采用同样的方法对速度曲线和加速度曲线进行平滑处理后,能够为医生的诊断提供更精确的信息。     

基于NSCT的自适应阈值图像去噪算法

为了有效的去除图像中的噪声，保护图像细节，在研究了非采样下Contourlet（NSCT）变换和贝叶斯阈值的基础上，综合考虑NSCT变换后系数尺度间和尺度内的相关性，提出了一种新算法。该算法结合NSCT系数的相关性和贝叶斯风险最小准则估计区域自适应贝叶斯阈值，再利用硬阈值函数去噪，最后通过最小均方误差准则进行比例萎缩，得到真实系数估计。对于被高斯白噪声污染的图像，实验将该算法与经典算法相比较，结果表明在绝大多数情况下，该算法在峰值信噪比和视觉效果上都优于经典算法。     

基于深度学习的铝厂工业自动浇筑中的图像识别

将深度学习的图像识别应用到工业生产中是一个重要的应用方向.相比传统图像处理,深度学习在图像识别中具有高识别率、抗干扰性强等特点.首先采用小波变换对图像去噪、归一化,然后利用多层卷积对图像进行特征提取并采用全连接层和softmax分类器进行分类实现图像识别.在铝厂工业自动浇注过程中,对已经浇注完成和未完成的图像进行识别、解决传统图像处理在工业生产中多干扰、亮度不足的情况下难以识别的问题.实验结果表明,采用小波变换与深度学习融合对图像进行识别的识别率可达到91. 88%,基本能满足铝厂工业生产的需要.     

定量相衬成像中自适应阈值翻转的相位解包裹算法

当原始相位超过周期π时，定量相衬成像中多峰相位分布与包裹相位会出现增减交替，存在多极值点.针对该问题，提出一种基于自适应阈值翻转的相位解包裹算法(SATR), 实现了定量相衬成像中的真实相位重构, 分析了相衬成像原理和自适应阈值翻转相位解包裹算法的实现过程.通过模拟验证计算，并与最小二乘法(LS)、横向剪切最小二乘法(LSBLS)以及四向横向剪切最小二乘法(FLSBLS)的结果进行对比，证明该算法的可行性与准确性.该算法在一定程度上提高了相位解包裹的精确度，为强干扰、高精度及大计算量的解包裹提供了新的思路.     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

基于Haar小波运算矩阵的分数阶系统辨识方法

分数阶微积分因为其阶数可以是任意数，因此能够更加准确的描述动态系统。虽然分数阶系统受到了越来越多的重视，可是，如何建立分数阶系统目前仍处于积极探究阶段。考虑到分数阶微分的非局部性，利用小波运算矩阵为工具，给出了一种分数阶系统的辨识方法。其好处在于能够利用小波的多分辨特性对激励信号和响应信号进行数据压缩，从而降低运算矩阵的维数，可解决因矩阵维数过大导致内存溢出的问题。     

一类SIRE对甲型H1 N1流感传播模型的稳定性

收集了我国甲型H1N1流感病毒实验室确认病例数量的数据,对SIR模型进行拓展,借助微分方程解析传染病SIR模型建立SIRE模型,对甲型H1N1流感病毒的传播规律进行研究和预测,得出了决定甲型H1N1流感病毒是否发生的阈值;解析了SIRE对甲型H1N1流感传播模型无病平衡点和地方平衡点的稳定性.     

压入法表征涂层结合强度的声发射信号分析

采用超音速等离子喷涂技术制备以AlSi为底层,AT13为面层的涂层,对涂层组织和基本性能进行表征和测试;采用表面压入法诱导涂层损伤失效,声发射技术实时在线监测压入过程;采用SEM对涂层压痕形貌进行分析;运用小波分解法,对所得的声发射信号进行噪声分析。结果表明,表面压入法在有效诱导涂层体系损伤失效的同时,声发射信号可给出明显突变提示,声发射信号主要由涂层体系声发射源产生,夹杂非常微弱的噪声信号。与原始信号相比,噪声信号很小,分析试验结果时可以忽略不计。