煤矿井下R-OTDR光纤EEMDMAF去噪算法研究

针对煤矿井下管道存在的潜在瓦斯泄露、粉尘爆炸等问题,提出了基于Ｒ-OTDＲ( Ｒaman Optical Time Domain Ｒeflectometry) 分布式光纤温度传感器的管道安全监测方法,分析了Ｒ-OTDＲ 光纤的技术原理。对于采集过程中温度信号噪声干扰问题,分别采用滑动平均滤波和EEMD( Ensemble Empirical Mode Decomposition) 两种方法进行去噪。仿真结果表明,单独使用两种方法都不能得到最优的去噪结果。将融合滑动平均滤波及EEMD去噪算法,并采用3 个指标用于效果判定。实验结果表明: 先滑动平均再EEMD 能有效去除信号中的干扰噪声,极大地提高了信噪比和系统测量精度,相比传统算法而言,系统传感效率更高。     

煤矿井下Ｒ-OTDＲ 光纤EEMDMAF 去噪算法研究

针对煤矿井下管道存在的潜在瓦斯泄露、粉尘爆炸等问题;提出了基于Ｒ-OTDＲ( Ｒaman Optical Time Domain Ｒeflectometry) 分布式光纤温度传感器的管道安全监测方法;分析了Ｒ-OTDＲ 光纤的技术原理。对于采集过程中温度信号噪声干扰问题;分别采用滑动平均滤波和EEMD( Ensemble Empirical Mode Decomposition) 两种方法进行去噪。仿真结果表明;单独使用两种方法都不能得到最优的去噪结果。将融合滑动平均滤波及EEMD去噪算法;并采用3 个指标用于效果判定。实验结果表明: 先滑动平均再EEMD 能有效去除信号中的干扰噪声;极大地提高了信噪比和系统测量精度;相比传统算法而言;系统传感效率更高。     

基于特征点匹配的点云配准方法研究

针对快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法和3DHarris算法对点云数据的特征点进行提取,再通过计算FPFH寻找对应点对,使用随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法剔除错误点对,通过奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法计算初始旋转矩阵和平移矩阵,最后用传统ICP精配准。结果表明,基于特征点匹配的算法相比基于特征描述的算法精度更高。     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

数字图像的奇异值分解

通过对图像进行奇异值分解,将一幅图像转换成只包含几个非零值的奇异值矩阵,实现图像压缩。     

双马赫-曾德尔分布式光纤扰动监测系统设计

为解决扰动监测系统定位精度低的问题, 基于对光纤马赫-曾德尔干涉的研究, 设计了改进型双马赫-曾德尔分布式光纤扰动监测系统。 利用双马赫-曾德尔光纤传感系统光程差定位原理, 通过互相关算法估算光程差导致的时间差确定扰动点。 淹没于高频噪声的扰动信号经自主设计的信号预处理电路, 采用低通巴特沃斯滤波器滤除 3. 3 kHz 以上高频噪声, 通过嵌入式采集与处理模块对得到的数据进行平滑滤波, 提高了扰动信号的相关性, 有效减小了定位误差。 通过多次重复测试和数据分析结果表明, 系统定位误差约为10 m, 可用于扰动实时监测。     

星形弹簧质量系统的振动反问题

利用矩阵的奇异值分解研究分块箭状矩阵的反问题, 证明了解存在唯一的充分必要条件, 并给出了解的具体表达式.     

子环分布式光纤定位矿井救援系统设计

为解决矿难发生时井下人员的定位问题, 提出子环分布式光纤定位系统。该系统利用光纤环干涉原理, 将一子环通过3 dB的耦合器耦合到主环上, 光束分别传输过子环n次, 产生不同的输出干涉光束。通过干涉光和振动信号特征之间的关系获得振动位置。计算与仿真比较的结果表明, 该系统可较精准地检测到主环内的震动位置, 误差相对较小。在矿难发生时, 该系统通过矿工敲动地面或巷道壁得到震动信号, 可以较精准地检测到矿工的具体位置, 为矿难援救提供了科学依据。     

星形弹簧质量系统的振动反问题

利用矩阵的奇异值分解研究分块箭状矩阵的反问题, 证明了解存在唯一的充分必要条件, 并给出了解的具体表达式.     

矩阵方程求解中SVD方法的讨论

分析了利用矩阵A(A∈Crm×n),B(B∈Ctm×n)的奇异值分解来求解矩阵方程AX=C(X∈Cm×n)与AXB=C(X∈Cn×m),讨论了有解的充分必要条件,并在有解时给出了解的一般形式.对于一般的无特殊规律矩阵方程,利用其奇异值分解来求解将会十分的方便.     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.