基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

DCT域维纳滤波语音增强

本文针对非平稳噪声和强背景噪声下声音信号难以提取的实际问题,提出了一种DCT域的维纳滤波方法。该方法进行了DCT域清浊音分割步骤,给出了DCT域频谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案,设计了DCT域的二维维纳滤波。实验仿真表明,该算法能有效地去噪滤波,显著地提高语音识别系统性能与可懂度,且在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性。本算法计算代价小,简单易实现。     

结合图像属性的MSD-FICA盲水印算法

基于图像高频子分量相互独立的属性,再结合图像低频能量不易丢失的特点,该文设计了多分辨率子带分解的快速独立分量分析(MSD-FICA)盲水印算法,借鉴了经典的量化调制水印(QIM)算法思想,对原始图像小波分解后的高频成分(水平、垂直、对角小波系数)进行排序,取中频成分。嵌入水印是对中频分量系数和低频分量系数同时嵌入,水印的提取采用快速独立分量分析(FICA)算法,先用主成分分析进行预处理,然后用FICA盲提取水印。实验表明,该算法能有效地提取出水印,并能抵抗一定的压缩、滤波、噪声攻击。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

基于多质量屋的质量功能配置线性优化模型研究

质量功能配置能在新产品开发设计过程中快速有效地将市场调查阶段所获取的目标顾客需求信息转换为目标新产品的具体工程技术特性。在单维质量屋规划模型的基础上提出了一个基于多个质量屋的质量功能配置线性优化模型,该模型充分利用了不同质量屋中各个组成部分的信息,能够权衡、优化质量屋中存在的各种矛盾和冲突。以某汽车企业产品开发的顾客需求和技术需求项目为案例,给出了该模型的数学实现。     

超声弹性成像零相位估计算法并行化研究

研究超声弹性成像零相位估计算法的并行化计算问题。针对标准的零相位估计算法不易并行实现的特性,提出零相位估计算法的并行计算框架。首先通过互相关算法计算初步的位移并作为零相位估计算法引导位移,然后再使用二维零相位估计算法计算最终每一个估计点位移。仿真结果显示,该并行计算框架在生成的弹性图像的信噪比和对比度噪声比上能获得与标准方法非常接近的性能评价,同时与标准方法的CPU实现相比,该方法的GPU实现有效地提高了零相位估计算法的计算速度,其加速比可达7倍。研究表明,该算法框架不仅能有效地并行计算,同时能够保证得到高质量的弹性图。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

基于字典的概率松弛法对焊缝图像中裂纹缺陷的提取

提出了一种在焊缝图像中提取裂纹缺陷的方法。该算法首先对含有裂纹缺陷的图像采用基于偏移量的Laplacian算子进行检测处理,对处理后的图像建立有12个基本容许结构的字典模型,应用字典法提供有效的搜索方法,通过迭代,从邻近目标中提取越来越多的上下文信息处理,有效去除噪声,提取裂纹缺陷。实验结果表明:该算法对纵向裂纹能获得较好的连接性及较清晰的轮廓,且有较好的抗噪性,是一种有效的弱显示裂纹检测方法。     

一种基于分区均值的噪声图像优化检测算法

在对图像边缘检测算法原理分析的基础上,结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.验证表明,该算法对不同强度的高斯噪声图像具有很好的抑制作用,且对噪声图像检测效果优于经典图像边缘检测算法.     

小波与相关函数算法在矿山震源定位中的应用

针对矿震震相提取分析中震相信号提取困难、噪声影响大、精度低等问题，提出从小波时频分析和统计学的角度，根据小波域内矿震信号与噪声的不同特性以及不同采集通道间信号具有相关性特点，采用小波阈值滤波算法和相关函数算法对矿震信号进行计算，得到了各个采集通道间较准确的波到时差。试验结果表明，该算法对高斯噪声和其他非相干噪声具有抑制作用，能够有效提高计算结果的精度。     

ICA+CSSD的脑-机接口分类

针对复杂的脑电问题,介绍了一种对单次思维脑电信号提取、分类的方法。该方法的主要思想是将独立成分分量和共空域子空间分解方法以及支持向量机学习方法结合起来,用于提取脑电信号特征。该方法分别被用于BCI Competition 2003 Data set IV和BCI Competition III Data set I,正确率分别达到了89%和92%。实验证明独立成分分量算法和共空域子空间分解方法能够很好地结合起来进行脑思维的分类,分类正确率很高,是一种快速、稳定可行的分解方法。     

基于梯度矢量流snake与多尺度分析的血管内超声图像轮廓提取

提取血管内超声(IVUS)图像的血管内腔轮廓对冠状动脉疾病的诊断有积极意义。本文提出了一种基于梯度矢量流(GVF)snake与多尺度分析的轮廓提取新方法。针对传统GVF snake的轮廓初始化、抑制噪声和伪像干扰两个难点,本文方法在如下两个方面进行了改进:第一,利用序列图像的特性产生时间方差图并得到初始轮廓,从而实现轮廓提取过程的全自动化;第二,引入多尺度分析,使GVF snake在离散小波变换得到的多尺度图中形变,从而增强了算法的鲁棒性。对仿真图像和实际IVUS图像的实验表明,该方法在轮廓提取的精度方面优于传统的GVF snake方法。     

基于阈值分割的数学形态学道路标识线检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了一种新的基于阈值分割的形态学道路标识线的检测方法.仿真结果表明,这种方法保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力,可以有效地从道路图像中检测道路标识线.     

基于面积直方图及交互信息测度论的医学图像检索方法

颜色直方图是基于内容的医学图像检索(CBMIR)中提取图像特征的一种重要方法,然而其完全丢弃了医学图像颜色的空间分布信息。为了有效地利用图像颜色的空间分布信息,本文提出了一种基于面积直方图及交互信息测度法的医学图像检索方法。该方法进一步分析了具有相同灰度的像素之间在空间分布上的差异,用其在图像中形成的主要连通区域的面积大小代替传统直方图中使用的像素总和,从而能够间接反映色彩的空间分布特征;同时,为了提高检索准确率,本文引进了交互信息测度方法。实验结果表明,本文提出的检索方法能够较为准确的反映医学图像的信息特征,从而提高了检索的鲁棒性、准确性和高效性。     

采样式多通道Gabor滤波对掌纹的特征提取和分类

掌纹识别已被证实为最方便和有效的身份识别方法之一。根据掌纹的性质提出了一种掌纹方向特征提取的新方法,该方法首先利用选取掌纹中最拟合椭圆的方法寻找感兴趣区域,然后利用适应人感官系统的多通道采样式Gabor滤波器进行滤波,并提出用根据掌纹纹理和方向特性动态选取Gabor滤波器参数的方法来设计滤波器。在滤波过程中,从不同分辨率入手,利用不同方向和宽度的滤波器分别对掌纹的主线、褶皱、嵴线进行提取,在极坐标系下用改进的环行方向投影算法计算块能量,并且进行编码。经过模糊C均值聚类方法验证,结果表明,该方法对于掌纹具有很强的识别能力。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于DFT的MC-CDMA系统信道估计算法

基于导频辅助的最小平方(LS)算法是MC-CDMA中常用的信道估计算法,它运算量低,实现简单,但信道估计精度差。该文讨论了MC-CDMA的导频插入方式,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法。该算法将LS信道估计循环前缀长度外的时域响应值置零,并设定阈值忽略循环长度内的噪声和无效径响应。该算法保留了LS算法运算量小和实现简单的优点,大大降低了噪声对信道估计精度的影响,仿真结果验证了算法的有效性。     

一种DOA估计的T差分平滑快速算法

针对未知非平稳噪声背景下相干信源的波达方向估计问题,提出了一种T差分平滑快速(TDSF)算法,算法根据非平稳噪声对角占优的特性,通过构造一个T矩阵,对协方差矩阵进行T变差分平滑运算,可同时分辨相干和非相干信源.算法采用幂迭代法直接获得噪声子空间,无需特征值分解,运算量较小,可有效地消除非平稳复噪声的影响,且不存在伪峰问题,适用于广泛的未知非平稳噪声和低信噪比环境.计算机仿真实验证实了算法的有效性.     

基于LDA和XGBoost模型的环境公共服务微博情感分析

利用Python软件编程获取2012年1月1日至2016年12月31日间相关微博舆情数据24 922条,采用LDA模型提取噪声污染、城市环境公共卫生、化工危险品、饮用水安全、水体污染、企业环境整治、环保监督与执法、空气污染8个主题,利用XGBoost集成模型对8个主题的微博舆情数据进行情感分析。分析结果表明：环保监督与执法、空气污染和噪声污染主题强度较高,均超过0.3;XGBoost模型对情感极性倾向的预测准确率达到89.6%,其中环境公共卫生、环保监督与执法、企业环境整治和空气污染呈现较显著的负向极性情感。研究结果可为江苏环境公共服务供给侧改革提供决策参考。     

设施布置问题的非线性目标规划模型及其遗传算法

由于设施布置问题实际上是一个极其复杂的多约束多目标的优化问题 ,本文将其建模为一新的非线性目标规划模型。为更快更好地求解这一模型 ,本文采用了一种新的遗传算法。它不仅能有效处理不等面积及固定设施问题 ,而且有希望解决多层布置问题。