方差稳定变换下曲波域MR图像莱斯噪声去除算法

磁共振图像往往含有莱斯噪声,不同于加性高斯噪声,莱斯噪声的分布与图像的数据相关,使其更为难以去除.已有方法表明,方差稳定变换可以将莱斯噪声分布变换为方差稳定的高斯分布.利用该特性,结合曲波变换这一新的多尺度变换理论,提出一种磁共振图像莱斯噪声去除算法.算法分别采用了硬阈值和贝叶斯软阈值两种曲波域去噪方法,并针对这两种方法对曲波域低频系数层未做有效去噪的缺陷,提出对低频系数层进行软阈值去噪的改进.实验结果表明,改进算法在峰值信噪比和平均结构相似度的评价上均有较大提高,证明该算法在去除莱斯噪声及保护图像信息上的有效性.     

存在载波频偏和信道估计偏差影响的空相关多用户MIMO-OFDM系统的性能分析

为进一步了解载波频偏和信道估计偏差在空相关多用户MIMO-OFDM系统中的作用,对存在载波频偏和信道估计偏差影响的上传多用户MIMO-OFDM系统的性能进行了解析和仿真研究.推导了在载波频偏和信道估计偏差影响下的空相关多用户MIMO-OFDM系统的有效数据符号的信号干扰噪声比表达式,给出了多用户MIMO-OFDM系统的符号差错性能指标.研究表明,理论计算与计算机仿真的系统符号差错性能结果在各种载波频偏和信道估计偏差情况下都比较吻合.     

基于邻域一致性测度的链码改进方法

从图像中提取出的目标边界曲线由于受噪声的影响,使得相应的边界链码很难与目标形状一致,影响了用链码来分析目标形状．因此引入邻域一致性测度的概念,提出了链码的一种改进方法．利用该方法,对由Canny算子检测得到的边缘图像进行编码．实验结果表明,上述算法明显改善了常规方法对噪声敏感的性能,能有效地使用到链码分析目标形状的预处理中．     

基于双重选举机制的无线传感器网络分簇算法

为了高效地利用无线传感器网络的能量,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(DSMCA).DSMCA有效地结合了投票选举机制和定时驱动机制.在投票过程中,节点给每个比自己剩余能量大的邻居节点投票,所投票数取决于邻居节点的多属性综合评价值,其中属性权重系数的确定采用熵权系数法.投票结束后,节点利用一个转换函数将所得票数转换为...     

基于SSA的时间序列交叉相关分析中指数趋势的去除

去趋势交叉相关分析是考察非平稳时间序列的长程交叉相关性的一种标度指数.在对含趋势信号的时间序列进行交叉相关分析时,标度会出现交叉点,从而影响相关性分析.针对时间序列中常见的指数型趋势,提出一种采用奇异谱分析法去除该类趋势后再进行交叉相关分析的算法,消除了标度指数图中的交叉点,使得分析结果更为准确.采用二元分数求和滑动平均模型产生两个交叉相关时间序列并叠加指数趋势进行仿真实验,结果表明,奇异谱分析法可以有效地去除指数型趋势,求得的交叉相关标度指数与原始时间序列的标度指数几乎完全吻合,具有较高的精度.     

基于结构光的螺旋管焊缝自动跟踪系统

针对国内螺旋管焊缝超声波探伤检测设备中尚无可靠实用的焊缝自动跟踪系统这一突出问题,设计并研制了一种基于结构光的螺旋管焊缝自动跟踪系统.系统以激光为主动光源,以CCD摄像头为传感器件,由工控机对获取的焊缝图像采用文中所述算法进行实时处理,得到偏差信号送入伺服电机系统控制执行机构动作,从而实现焊缝自动跟踪.系统实时性好,跟踪精度高,已获得实际应用.     

高性能无线传感器网络分簇算法

为解决无线传感器网络中经典低能量自适应分簇算法产生的簇头数量分布不稳定,从而导致网络生存时间变短问题,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(TSSCH).仿真结果表明,与经典低能量自适应分簇算法(LEACH)相比,TSSCH算法可保证无线传感器网络的簇头数量更加合理地分布在最优值周围,从而能够更好地均衡无线传感器网络负载,达到延长无线传感器网络生命期的目的.     

基于黄金正弦与重启机制的二进制樽海鞘算法

针对樽海鞘算法在解决优化问题时存在收敛速度慢，易陷入局部最优解等问题，提出一种基于黄金正弦与重启机制的二进制樽海鞘改进算法.利用佳点集策略进行种群初始化，提高种群多样性；使用黄金正弦算法对樽海鞘领导者位置进行二次更新，提升算法的收敛速度和精度；在追随者位置更新过程中引入重启机制，防止算法陷入局部最优.为验证改进算法的性能，选取8个经典基准函数进行仿真实验，通过标准差评估、Wilcoxon检验及收敛速度对比等方法进行对比分析，结果表明，与现有5种二进制群优化算法相比，改进算法的收敛速度和寻优精度均有明显提升.