基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.      

基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

改进的双边滤波算法

针对传统双边滤波不能较好保持边缘特征以及不易于硬件实现这一现状,文章提出一种新的改进的双边滤波算法。该算法加入了基于相似性判断的补偿函数,有效保持了边缘;对指数函数采用Thiele型连分式逼近,更易于硬件的实现。经实验,该算法在主观评价和客观质量上均取得了较好的效果。     

基于聚类分析的主体功能区类型识别研究

依据《全国主体功能区规划》提出的新的主体功能区概念体系,并结合区域地理环境和经济发展情况,构建新的主体功能区划分指标体系.分别运用K-均值聚类和系统聚类两种方法进行主体功能区的类型识别,并运用指数评价法和主导因素法对两种聚类法的结果进行分析,得出最合理的主体功能区划分方案.     

简单数序列的两个渐近公式

设n为正整数,如果n的所有真因子的乘积不超过n,称n为简单数.利用初等方法研究了函数U(n)和V(n)在简单数序列上的性质,并给出两个渐近公式.结果表明这两个函数具有较好的均值分布性质.     

基于聚类的规则文档碎纸片拼接模型

针对碎纸机破碎文档后的规则碎纸片拼接问题,通过对碎纸片上边缘的灰度向量将文档分为上边缘为空白和非空白区域两大类,再分别以上边缘非空白区高度和空白区高度作为聚类参数,将纸片分为若干簇,在每一个簇中利用相邻两张碎纸片左右边缘向量相似度来进行拼接,得到若干横条的纸片,然后以行距和横条间上下边缘相似度为参数来将若干横条拼接为完整文档。     

变频器输入电抗器及直流滤波电容器的设计

在工业生产中,变频器的应用日益广泛。为提高变频器运行的稳定性和可靠性,需为变频器配备合适的电抗器及整流滤波电容器。从电抗器和整流滤波电容器的工作原理入手,阐述了变频调速系统中输入交流电抗器、直流电抗器和整流滤波电容器的作用、适用场合,给出了它们的设计方法,并利用MATLAB软件仿真验证设计的实效性。     

一种基于自适应提升小波变换的全球卫星导航系统多径抑制方法

在卫星导航定位系统中,多径干扰是影响定位精度的重要误差源之一。在分析研究现有多径抗干扰方法和小波理论的基础上,提出了一种基于自适应提升小波变换(adaptive lift wavelet transform,ALWT)的多径抑制方法。该方法利用小波分析在时频域将待处理信号局部放大的特性,将待分析信号通过提升小波变换进行自适应多级分解,通过最小方差准则(least mean square,LMS)自适应确定分解级数,在一定的阈值条件下将多径信号排除过滤掉,从而达到多径抑制的目的。Matlab7.0仿真实验中,与窄相关技术和传统小波变换方法(traditional wavelet transform,TWT)相比,该方法通过多级小波级数分解,将多径信号进行局部时频域放大,选取合适阈值判别条件过滤多径信号,再通过小波逆变换还原直接信号,实验证明使用ALWT方法多径抑制效果显著提高。     

基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析

矩阵模式的Fisher线性判别准则(MatFLDA)作为近几年矩阵模式下的经典特征提取方法被广泛地加以研究和运用。然而MatFLDA方法作为全局判别准则一定程度上忽视了样本空间内在的局部结构和局部信息。在矩阵模式下,引入局部加权均值(LWM)并结合最大间距判别分析(MMC),提出一种具有局部学习能力的有监督的特征提取方法:基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析(Mat-LSMMC),提高了MatFLDA方法的局部学习能力,具有较强的特征提取能力。通过测试人造、真实数据集来表明所提方法的优势。     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。