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1.
针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.  相似文献   
2.
协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步,针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点,提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法,能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式,使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵,并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇;其次,将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链,得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明,该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类,具有较高的应用价值.  相似文献   
3.
4.
为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.  相似文献   
5.
针对传统HS(HornSchunck)变化光流模型难以应对图像中全局或者局部光照变化、非刚体运动、大位移运动、局部区域内存在多运动目标及难以保留边缘不连续性等实际应用问题,提出一种联合数据约束的分数阶光流模型;该模型分别对传统HS光流模型的数据项及平滑项进行了改进。数据项中,除了包含亮度常量约束外,同时还包含梯度常量约束(应对全局或者局部光照变化)、海森常量约束(应对大位移运动)、拉普拉斯常量约束(应对非刚体运动)。平滑项中,把传统HS的整数阶平滑约束方程改进为分数阶平滑约束方程,以此应对局部区域内的多运动目标问题及保留光流场运动边缘的不连续性。算法的性能体现在能应对各种对亮度常量约束的违反的实际应用;且能获得高准确率的光流场。大量试验验证了算法的优越性。  相似文献   
6.
建立了复杂运营条件下重载货车车轮磨耗发展的数值预测模型,并编制了计算程序.基于Archard材料磨损理论,在车辆-轨道耦合动力学和轮轨滚动接触分析基础上进行磨耗分布计算;通过多工况仿真并引入权重因子来实现对实际复杂运营条件的模拟;采用自适应步长算法进行车轮型面更新,可有效改善数值模型稳定性和可靠性.基于所建模型对大秦铁路实际运营条件下货车车轮的磨耗发展过程进行预测分析,结果表明:随运行里程增加各车轮磨耗均不断增大,但磨耗发展呈逐渐减缓趋势.各车轮磨耗主要分布在名义滚动圆两侧走行区域,起导向作用的车轮磨耗分布范围更宽.各车轮在靠近轮缘侧的磨耗发展均更快,导向轮对车轮这一特征更为明显.计算结果验证了模型的合理性.  相似文献   
7.
针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达通信一体化信号中的通信信息影响其探测性能的问题,提出一种基于预编码的OFDM雷达通信一体化信号形式.利用具有较好相关特性的伪随机序列对一体化信号的通信信息进行预编码,以提高一体化信号的模糊函数性能,进而提升其探测能力.特别地,选取m序列、gold序列和Kasami序列进行预编码,并分析了扩展因子的影响和这3种序列的特点和适用环境.仿真结果表明,取相同扩展因子时,分别采用这3种序列进行预编码,不同程度地增加了OFDM一体化信号的峰值旁瓣比,将提升OFDM一体化信号的目标检测能力.  相似文献   
8.
运用子序列收敛性质证明了NA序列随机和的几乎处处中心极限定理,还证明了权重条件为〖SX(〗1〖〗j〖SX)〗,〖SX(〗logλj〖〗j〖SX)〗 (λ>-1)和〖SX(〗elog αj〖〗j〖SX)〗(α∈[0,1])时的几乎处处中心极限定理.  相似文献   
9.
BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96%,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5%,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.  相似文献   
10.
针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。  相似文献   
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