M带尺度相似变换

对M带多尺度函数的逼近阶的提升,需要引入M带尺度相似变换(MST).通过研究MST的性质及与M带多尺度函数的逼近阶的关系,利用MST可以对M带多尺度函数的逼近阶进行提升.     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

癫痫EEG波形的小波分析方法

癫痫患者发病期间脑电图表现为高幅同步节律波,可显著地在患者脑电图中观测到棘、尖波以及棘慢复合波等特征波形。本文根据癫痫波形特征,利用小波变换的时频局部化特性,提出了另一种高效的脑电图癫痫波形自动检测方法。     

一种基于形态分量的多聚焦图像融合算法

提出一种基于形态分量思想的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像迭代分解,将其分解为低频和高频两个分量,并用curvelet变换表示低频分量,然后,对低频分量采用高斯差分算子定义图像点的特征活跃度和融合规则,对高频分量的细节特征度量采用加权梯度差的方法来衡量和融合。仿真实验在四组多聚焦图像中进行,除了与传统的图像融合算法做比较外,还与系数绝对值最大法的融合算法进行比较。实验结果表明:该方法在平均梯度、空间频率、信息熵等指标上优于传统的图像融合方法,同时也优于基于系数绝对值最大法的融合规则。     

基于结构相似度的无参考遥感图像质量评价

在深入研究遥感图像与普通图像差别的基础上,对结构相似度算法进行改进,提出了一种新的无参考遥感图像质量评价方法。首先,采用非下采样轮廓波变换进行多尺度分解,将子图像进行K-means边缘检测及细化融合,最终得到边缘区域。采用一阶偏导有限差分计算遥感图像的梯度幅值,设置两个阈值,将满足区间的像素提取出来得到纹理区域。然后,使用边缘计算对比度分量,纹理计算结构相似度分量,对SSIM进行改进得到ET_SSIM方法。最后,采用"再降质"的方式构造出参考图像,将边缘纹理区域与平滑区域分开评价,ET_SSIM对边缘纹理区域评价,SSIM对平滑区域评价,根据人眼对边缘纹理及平滑区域的不同重视程度加权求平均,得到最终结果 VSSIM。实验结果证明,本文方法 VSSIM与主观评价值的线性相关度相对于MSE、PSNR、SSIM、GSSIM、BLIINDS-Ⅱ方法分别提高了22.2%,6.2%,0.8%,0.2%,1.3%。     

一种基于K-L变换聚类的室内定位算法

室内定位环境中接入节点(access point,AP)部署密集时,针对参考节点(reference point,RP)接收到邻近AP的接收信号强度(received signal strength,RSS)数据相关性大,而导致聚类过程中聚类中心相关性高、聚类不准确等问题,提出了一种基于K-L变换的聚类算法;该算法通过K-L变换对RSS指纹数据去相关处理来保留原始指纹数据最大的特征信息数据,然后通过k-means聚类算法聚类能够得到更高的聚类准确率,从而来提高定位精度。实验结果表明,该算法比没有经过K-L变换去相关处理的聚类算法聚类准确率要高;并且在实验过程中确定RSS数据经K-L变换降维之后的维数为5、聚类中心数为5时,定位误差在2 m以内的概率提高了9.3%。     

循环流化床锅炉返料器改造分析

本文介绍了循环流化床锅炉以及返料器存在的由于返料阀为高流率、低压头、小风量自平衡回灰阀,返料阀松动风采用一次冷风,使用过程中返料装置的配风管容易出现弯曲变形,返料不均匀造成堵塞的缺陷,返料装置的缺陷影响了锅炉的安全稳定运行,造成了一定的经济损失,为彻底解决此问题,通过对现有返料装置进行了改造,解决返料器堵塞的问题,为锅炉安全、稳定、长周期运行提供了基础保障。     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

傅立叶变换下色散光纤信号的强度和相位计算

利用傅立叶变换，详细推导了光纤信号通过色散介质传播后输出的强度和相位的表达式.只要因色散而产生的附加场振幅足够小，该表达式对于任意的输入强度和相位都是有效的.