基于脑电的实时疲劳监测算法的研究

疲劳驾驶是造成交通事故的一个重要因素。基于脑电波传感器采集到的脑电(EEG)信号,提出了一种基于特征节律波样本空间距离的实时驾驶疲劳监测算法。该算法通过提取脑电特征信号并建立相应的特征样本空间,然后通过将实时采集的脑电信号与样本空间之间的距离来判别驾驶员是否处于疲劳状态;并结合多次实验结果,使用ROC曲线分析方法获得确定疲劳判别的阈值,由此实现对驾驶者疲劳状态的实时监测。实验结果显示,该算法能有效地、实时地对疲劳进行监测,且具有较好的鲁棒性和准确性。     

基于声压测量的结构模态参数识别研究

为克服接触式测量传感器附加质量的影响,本文采用非接触式声压测量获取结构近场的辐射声压信号,提出Hilbert-Huang变换二次滤波时频分析方法对非平稳的近场声压辐射信号进行分析,实现了在强噪声环境中对桥梁结构模态参数的识别。在实验室对一跨径为11.2m的H型简支钢梁开展试验,结果表明：该方法能准确识别钢梁的前3阶固有频率,平均误差在0.5%以内,并成功获取结构的模态振型。该方法为桥梁结构模态参数获取和结构健康监测提供新的手段。     

一种形态学梯度滑降算法的研究

滑降算法是一种重要的图像分割工具,然而基于滑降算法的图像分割在很大程度上依赖于待分割图像梯度的计算.提出了一种多尺度形态学梯度滑降分割算法.该算法首先利用多尺度形态学梯度,通过大小不同的结构元素提取图像梯度特征,获得梯度图像,然后利用滑降算法进行图像分割,为了减少滑降算法的过分割现象,提出了区域面积和区域相似性规则的区域合并的方法.实验结果表明,本方法具有较好的分割效果,同时分割中结构元形状、尺度可以灵活选取,使得该方法适用范围相对比较广泛.     

复杂目标电磁散射问题的预修正快速傅里叶变换方法

使用矩量法把电磁散射问题的体-面结合积分方程(VSIE)、面积分方程(SIE)和体积分方程(VIE)转换成线性方程组, 并利用预修正快速傅里叶变换(P-FFT)方法来进行快速求解. 针对传统模板拓扑存在的不足, 提出两种模板拓扑改进方案即模板拓扑B和模板拓扑C, 并比较三种模板拓扑的构造方法和实际性能. 数值仿真表明, 结合三种模板的P-FFT算法结果与标准解吻合得很好, 所提出模板拓扑B可以显著减小近区预修正操作的次数, 而模板拓扑C由于各模板之间没有重叠网格, 具有适用于并行分层P-FFT算法的潜力.     

多尺度小波及其边缘检测应用研究

论述了小波变换的边缘检测原理并采用B样条小波进行检测。实验仿真证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、prewitt、canny等传统的边缘检测方法。     

基于元胞自动机的自嵌入图像认证水印算法

提出了一种用于图像认证的分块自嵌入水印算法,图像分块后,根据基密钥产生的基函数,对子块进行两层元胞自动机变换,由高层低频系数产生初始构型,再由整数混沌序列计算对应子块的局部规则,由该局部规则的元胞自动机从初始构型演化生成基于图像内容的水印,再用量化系数技术将水印嵌入低层低频系数.利用元胞自动机对初始构型和局部规则的多变性,能有效检测并定位对图像内容的恶意篡改,避免矢量量化等攻击,同时也增强了算法的安全性.实验结果表明算法对JPEG压缩有较好的鲁棒性,检测时不需要原始图像.     

基于特征融合的面部表情识别

针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法. 实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果.     

基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。     

TDS-OFDM系统的训练序列设计

为了提高时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统信道估计精度并降低其复杂度,根据时/频的对偶关系,提出了使用二值全通(BAP)序列作为保护间隔填充方案。为了进一步兼顾时域相关特性和硬件实现复杂度,提出了Legendre序列及其离散Fourier逆变换(IDFT)的保护间隔填充方案。该方案能够方便地进行时域相关以辅助接收机同步,其信道估计可以利用FFT计算循环互相关或直接利用算术Fourier变换完成。在不改变TDS-OFDM系统结构的情况下,该方案能获得更准确的信道估计。仿真表明,在频率选择性信道下误符号率较PN序列填充方案有0.4 dB左右的性能改善。     

多媒体资源库中图像去噪处理技术研究

针对多媒体资源库中图像斑点噪声产生的原因,本文提出一种新的斑点噪声抑制算法:将小波提升方案与Directionlet变换相结合,利用改进的小波软阈值算法对图像变换域进行局部去噪。仿真实验表明,该算法能够有效去除斑点噪声,较完整地保持图像中的边缘和理纹细节信息,取得了良好的视觉效果。