希尔伯特时频谱特征提取方法

为了优化高频率分辨率的希尔伯特时频谱的表达效果,提出一种基于卷积运算思想的希尔伯特时频谱平稳化和自适应增强方法.首先,由希尔伯特黄变换得到高频率分辨率的时频谱和边际谱,通过设定时域和频域平稳因子及权重得到相应的核矩阵,并依照卷积运算的过程对时频谱进行平稳化;然后,将平稳化之后的边际谱值作为时频谱中相应瞬时频率处谱线的增...     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

心肌梗死诊断中的SDEC可分性准则研究

多数现存的可分性准则在高维情况下往往存在实现上的困难。针对心肌梗死心电信号(ECG)特征提取过程中的基于标准差和欧氏中心距(SDEC)的可分性准则进行研究,研究数据取自PTB诊断数据库,包括:正常状态病人、早期心肌梗死、急性期心肌梗死。实验结果表明,基于SDEC的可分性准则应用于心肌梗死心电信号特征提取和分类能有效地克服现存可分性准则实现上的困难,并与心肌梗死实际演变过程中的可分性相一致。     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method,ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking,MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution,TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

基于对比学习的单幅图像去雾算法

现有的图像去雾算法,只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练,而没有利用模糊图像,从而造成去雾不彻底,细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法,利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近,远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分：三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作,有效地提取相互依赖地特征,并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征,恢复清晰的图像。实验结果表明,与现有的经典去雾算法相比,客观评价指标：峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升,并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。     

基于无人机的移动边缘计算任务卸载

无人机具有高移动性,能帮助移动用户在基础通信设施缺乏的环境中快速部署边缘云。为降低基于无人机的边缘计算成本,提高能量利用效率,提出了一种移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)系统的任务卸载方案。首先基于排队论模型构建了多用户边缘计算模型,引入等待概率构造了移动边缘计算系统的成本函数,然后采用权重系数将多目标优化问题转化为求解卸载策略的单目标非线性规划问题,最后采用蒙特卡洛剪枝算法进行求解,并引入决策树剪枝算法降低了算法的复杂度。实验结果表明,文中提出的任务卸载方案在CPU性能较低、任务到达率较大的情况下均能降低成本开销,为基于无人机的边缘计算提供了一种低成本的解决方案。     

基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.     

四川盆地北部二叠系茅口组沉积特征及油气意义

基于地震资料精细解释成果,结合野外剖面及室内薄片观察,通过分析主要岩石类型及古生物、地球化学和地震相特征,对四川盆地北部二叠系茅口组沉积相展布特征进行研究,依据生物(屑)灰岩、礁灰岩和硅质岩等岩相发育规律以及地震地层结构和地层厚度变化特征,认为茅口组发育了开阔台地、台地边缘及斜坡—盆地等沉积亚相,总结出了开阔海夹点礁、开阔海夹点滩、台地边缘滩和灰质—硅质盆地等4种沉积微相组合,明确了沉积相纵向演化和平面展布规律。结果表明,台地边缘高能生物滩平面上呈条带状在剑阁—元坝—龙岗一带规模发育,生物(屑)灰岩的晶间溶孔、粒间溶孔和生物体腔孔发育,物性好,是优质储集层发育带;川西海槽和广元—旺苍海槽茅四段的硅质岩和泥岩有机碳含量高,则是优质生油岩,优越的沉积环境为该区油气成藏提供了有利的生油和储集条件。     

一种新的基于DCT变换的人脸表征

DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.