引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法

针对传统的基于离散傅里叶变换（discrete Fourier transform, DFT）的信道估计算法中滤噪性能不够理想的问题,提出了一种在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中引入阈值和判决指导的DFT信道估计算法,采用阈值法对噪声进行两次降噪处理。仿真结果表明,该算法在高信噪比和低信噪比下均可提高信道估计的性能,其归一化均方误差(normalized mean square error, NMSE)指标优于传统算法。     

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。     

Novel detection method for infrared small targets using weighted information entropy

This paper presents a method for detecting the small infrared target under complex background. An algorithm, named local mutation weighted information entropy (LMWIE), is proposed to suppress background. Then, the grey value of targets is enhanced by calculating the local energy. Image segmentation based on the adaptive threshold is used to solve the problems that the grey value of noise is enhanced with the grey value improvement of targets. Experimental results show that compared with the adaptive Butterworth high-pass filter method, the proposed algorithm is more effective and faster for the infrared small target detection.     

基于多尺度分析的数字通信系统消噪

根据数字通信系统中加性高斯白噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的多尺度浮动阈值方法,它能较好地满足在小信噪比下识别微弱信号的要求,并将这种方法应用于通信系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的高频成分．     

阈值走势及小波变换尺度对SPIHT编码性能影响的研究

对SPIHT算法进行了深入的研究,通过对大量实验结果的分析统计,从阈值变化生成编码量的走势及小波变换尺度变化时不同阈值生成编码量所占比重两方面对SPIHT编码性能的影响作了详细研究,并给出了仿真试验结果.     

改进的小波阈值函数在超声波无损检测信号中的应用

针对小波阈值降噪中,软、硬阈值函数的缺点,提出了一种改进的阈值处理函数方法.将新阈值函数用于超声检测信号去噪仿真实验中,仿真结果表明,新阈值函数能够克服软硬阈值的不足,并且选取参数N=30时降噪效果最佳.     

大鼠SNL神经性疼痛模型的建立

摘要:目的　建立大鼠L5和L6脊神经结扎(Spinal nerve ligation,SNL)疼痛模型并进行评价, 方法　根据大鼠痛阈值测定结果,选择90只符合要求的SD雄性大鼠进行手术操作,术后每隔1d测定大鼠后足的机械痛阈值,比较术前和术后大鼠对疼痛刺激的反应变化。 结果　术后大鼠左足的痛阈值逐渐降低,至10d 后趋于稳定,与术前有明显差异(P≤0.01);右足的痛阈值微有升高,保持在稳定的水平内。 结论　本研究建立的大鼠SNL模型机械痛阈变化明显,稳定性好,可靠性高,可以作为大鼠一种神经病理性疼痛的模型。     

改进PTS技术和改进阈值限幅法结合的PAPR降低方法

针对阈值限幅法误码率极大和部分传输序列(PTS)技术复杂度高的问题,提出一种改进的基于阈值限幅和PTS技术的正交小波包复用(OWPM)系统高峰均功率比(PAPR)降低方法.仿真结果表明:改进后的算法性能得到提升,且经阈值限幅法和PTS技术联合处理后,能够在尽量不影响原系统误码率性能的前提下,更好地降低系统PAPR值,同时也降低了系统计算复杂度.     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

基于希尔伯特黄变换和决策树的电压暂降源识别方法

电压暂降源的准确识别对治理电压暂降问题和改善电能质量具有重要意义。雷击故障和普通故障造成的电压暂降特征不同,对电网的影响有差异,相应的治理措施也不同。传统的暂降源识别主要考虑了短路故障、变压器激磁和大型电机启动三类暂降源,将雷电冲击单独列为一类进行识别,提出一种基于希尔伯特黄变换(Hillbert-Huang transform, HHT)和决策树的暂降源识别方法。基于HHT变换后的曲线差异提取分类特征,并通过构建分类决策树自适应确定特征阈值。使用PSCAD/EMTDC搭建了普通故障、雷击故障、变压器激磁和电机启动四类暂降源仿真模型,通过仿真验证并与现有识别方法对比分析以及实际应用结果表明,所提方法简单有效、识别准确率高、有实用价值。