基于改进各项异性扩散和小波变换的MLEM低剂量CT重建算法

为了解决低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,提出了一种基于小波收缩和差分曲率各项异性扩散的MLEM低剂量CT重建算法.该算法首先采用最大似然期望最大化(Maximum Likelihood Expectation Maximization,MLEM)算法对低剂量投影数据进行重建.然后对重建后的图像进行小波变换,对包含噪声少的低频系数进行基于差分曲率的各项异性扩散,对高频系数进行软阈值处理.仿真结果表明:与常用重建算法相比,本文算法处理后的图像更清晰,可以更好地保持图像的纹理等细节信息.     

基于分数阶各向异性扩散和小波的MLEM低剂量CT重建算法

针对低剂量CT重建图像受噪声污染严重的问题,提出了一种基于分数阶各项异性扩散和小波的MLEM低剂量CT重建算法.首先,采用最大似然期望最大化(Maximum Likelihood Expectation Maximization,MLEM)算法重建低剂量投影数据.然后,将小波变换应用于图像,使得图像的低频系数部分集中了主要信息,而高频系数部分集中了边缘和噪声.最后,在低频系数部分进行基于差分的分数阶各项异性扩散,在高频系数部分进行软阈值处理.采用Shepp-Logan和Hot-Cold模型进行低剂量CT图像重建仿真,实验结果表明,本文算法在降低噪声和保持图像细节方面都优于其他算法.     

可变有序子集PML算法在PET中的应用

在正电子发射断层重建(PET)中,M LEM算法不但收敛速度慢,而且还不能有效抑制噪声.随着迭代次数的增加,重建图像中的噪声同时也会逐渐上升,从而造成重建图像质量的下降.在M L算法中加入正则惩罚项,并结合可变有序子集(MOS)方法用于PET图像重建,形成了可变有序子集的惩罚最大似然算法(OS-PML),它结合了MOS算法和PML算法的优点.运用MOS-PM L和其他重建算法对正电子发射断层(PET)进行了重建实验,仿真结果表明,MOS-PM L算法相对于MLEM和PML算法,不仅能抑制噪声,重建的图像质量更高,而且收敛速度也有了较大提高.     

一种使用最大均值差异方法的多因子进化算法

主要研究和改进多因子进化算法(Multi-Factor Evolutionary Algorithm, MFEA)，使用最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)方法优化的后代种群的混合概率分布作为算法的度量准则。MFEA-MMD在MFEA-II算法的随机分配概率(Random Mating Probability, RMP)矩阵的基础上改进，最大程度避免多因子进化算法最常见的负迁移的影响，改进后的算法收敛速度比MFEA-II更快，算法运算速率比MFEA-II高出29%，任务间知识迁移程度比MFEA-II高出35%。     

一种求解MMC的快速算法

最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)能够有效地克服线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法所面临的小样本问题.但是,原有的MMC求解算法复杂度较高,为了提高MMC算法的计算效率,本文提出了一种新的快速的MMC求解算法.在理论上,新的MMC求解算法和原有算法等价,但计算复杂度比原算法要低的多.在人脸库上的实验表明,新的MMC求解算法的计算速度远比现有的MMC求解算法要快,但是其识别率与现有求解算法相同.     

用于油气两相流空隙率测量的电容层析成像量化新算法研究

提出了一种基于Tikhonov正则化原理并组合同步迭代算法(simultaneous reconstruction technique,SIRT)的组合型量化图像重建新算法,Tikhonov正则化原理用于克服图像重建中的不适定性问题并得到初始重建图像,SIRT算法用于对初始图像的迭代改善从而得到最终重建图像,新算法图像重建的质量优于目前常用的滤波线性反投影（FLBP)算法,将新算法应用于油气两相流的空隙率测量表明,提出的量化新算法是有效的,并经实验验证,空隙率测量的最大误差可小于5％,测量时间小于0．25s。     

一种最大频繁项集的增量更新算法

提出了一种基于最小支持度变化的挖掘最大频繁项集的增量式更新算法MFIU(Maximum Frequent Itemsets Updating).针对最大频繁项集更新时的特性,分别对最小支持度变大和变小提出了两种不同的处理方法,对于最小支持度变大的复杂情况,采取了分块的更新策略,并为减少不必要的候选项集,利用了如果X是一个最大频繁项集,则其所有子集都是频繁项集,但都不可能是最大频繁项集,而进行了独特的剪枝方法.最后通过实例分析了该算法.     

一种基于期望最大化条件的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像系统(electrical capacitance tomography,ECT)的"软场"效应和病态特性对重建图像精度的影响,同时在分析了成像算法和电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种基于期望最大化电容层析成像图像重建算法(expectation maximization,EM),采用最大似然分析的方法对本文算法进行了证明和推导,算法的重建图像误差较小,并能满足收敛条件.仿真实验结果表明,该方法与CG算法、Tikhonov算法相比,在成像精度有明显提高,为ECT图像重建提供了一种新方法 .     

康普顿背散射图像重建算法的GPU加速研究

在康普顿背散射成像中,射线源和探测器放置于物体同侧,无需旋转即可重建出物体内部断层图像。但康普顿背散射图像重建算法计算复杂度较高,重建耗时较长。根据康普顿背散射图像有序子集最大期望法(ordered subsets expectation maxization,OSEM)重建算法的执行特点,设计了适合算法正投影和反投影的并行策略进行GPU加速。重建结果表明,所使用的加速策略能够在保证重建图像质量的同时获得较高的加速比。     

基于无线体域网的多节点传输优化算法设计与实现

无线体域网(Wireless Body Area Networks,WBAN)系统需要处理大量的数据,为保证系统可靠性以及使用寿命,文中运用能量收集技术设计了一种多节点传输优化算法.针对无线体域网复杂的信道环境造成的阴影效应以及较低的系统吞吐量,在能量收集的基础上加入中继节点辅助传输,构建了中继传输模型.在接收端提出了基于最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC)算法,在对传感器传输功率的限制条件下,将系统吞吐量的优化问题转化为用拉格朗日乘数法求解的关于功率分裂因子的凸优化问题.仿真结果表明,该算法具有增大系统吞吐量的作用.     

截尾线性回归模型参数极大似然估计的EM算法

对区间截尾的线性回归模型,在误差服从正态分布的条件下,给出其基于似然方程的参数极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)的一般迭代算法,证明了EM算法与该一般迭代算法的一致性,由EM算法的性质保证了迭代的收敛性,证明了Murray Aitkin给出的右截尾数据回归模型参数MLE的EM算法是本文的一个特例以及EM算法收敛点的唯一性.     

基于迭代算法的炉膛三维温度场声学重建

针对电站锅炉炉内三维温度场重建问题,基于声学理论构建了数学模型。求解大型病态矩阵方程是重建问题的关键,一般的求解方法无法得到满意的结果。采用CGLS(Conjugate Gradient Least Squares)算法和LSQR(Least Squares QR-Decomposition)算法对三维温度场重建中的病态矩阵方程进行求解,对炉膛火焰分布的几种典型模型进行了仿真重建。重建结果表明,2种迭代算法都能解决三维温度场重建问题,与CGLS算法相比,LSQR算法具有更好的数值稳定性和更强的抗噪声能力,适用于燃烧情况复杂的大型电站锅炉温度场重建。     

一种多重最小支持度关联规则挖掘算法

针对单一最小支持度挖掘关联规则不能反应不同数据项出现频度与性质的问题,提出了一个基于频繁模式树的多重支持度关联规则挖掘算法MSDMFIA(Multiple minimum Supports for Discover Maximum Fre-quent Item sets Algorithm),根据不同数据项的特点定义多重支持度,通过挖掘数据库中的最大频繁项目集,计算最大频繁候选项目集在数据库中的支持度来发现关联规则.该算法可以解决关联规则挖掘中经常出现的稀少数据项问题,并解决了传统的关联规则挖掘算法中的生成频繁候选集和多次扫描数据库的性能瓶颈.实验结果表明,本文提出的算法在功能和性能方面均优于已有算法.     

复杂关照环境下光伏阵列MPPT算法

光伏阵列处于复杂光照环境时,其P-V（power-voltage）输出特性曲线会出现多个功率峰值点,传统的最大功率点跟踪（Maximum Power Point Tracking,MPPT）算法大多无法收敛于最大功率点,造成光伏阵列输出效率下降。为解决上述问题,首先对复杂光照环境下光伏阵列的输出特性进行了理论推导,建立了仿真模型,结合P-V特性曲线总结了功率峰值点的相关特性,提出了一种多重区间最大功率点跟踪算法。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪光伏阵列的最大输出功率。     

分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法

随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。     

基于三角波定位监督的分布式CFRP-OFBGs早期损伤检测方法

在分布式碳纤维复合材料-光纤光栅(CFRP-OFBGs)复合板的早期损伤监测中,传统方法如最大检测算法MDA(Maximum detection algorithm,MDA)检测效果较好,但计算空间与时间复杂度都很高,不适用于工程计算.因此,提出了一种新的快速三角波监督定位策略.该策略基于相同的反射光谱波长偏移,通过检测三角边界来获得近似结果.通过CFRP-OFBGs复合板压力实验,比较了本算法与最大检测算法在检测精度和准确度上的不同.结果表明:在相同实验环境和参数下,虽然精度下降约15%,但不影响识别准确度.此外,相较MDA算法,三角波监督检测策略能在CPU执行时间上大约快1倍,因而是一种相对经济有效的检测模型,能满足大型工程损伤检测需求.     

基于VLSI设计实现的高效颜色插补算法

针对Bayer格式阵列的CMOS图像传感器(CIS)片上系统(SoC)中图像信号处理单元(ISP)的研究,提出一种适合VLSI实现的高效颜色插补算法。算法重点重建了缺失的G分量,先进行像素边缘判断,进而结合边缘方向梯度加权计算,使得G分量的重建有效避免了传统方法中易造成边缘变模糊的现象;对于B和R分量的重建,充分利用小范围内已知的像素分量值对其进行线性插补,使得插补后的值更接近真实值。通过对色彩测试标板和自然图像的模拟实验表明,该算法插补后的图像与传统算法相比更清晰、信噪比更高。算法基于VL-SI设计实现,并通过FPGA验证,结果表明,该算法易于片上实现,耗费资源892个LE,最大频率可达142MHz,完全满足实时处理需求。     

一种结合ML检测的高性能V-BLAST系统

提出了一种改进的V-BLAST（Vertical Bell Labs Layered Space-Time)检测算法,接收信号向量经过信道矩阵排序与QR分解的前馈滤波后,对分层分组．每个分组内部并行进行最大似然检测,分组间使用判决反馈式干扰抵消．以QPSK调制方式为例,仿真验证了该算法在准静态平坦衰落信道中的误比特（BER）性能,与V-BLAST算法、ML-DFE（Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization)算法比较结果表明有较低的复杂度,能有效地提高系统性能,在10^-2的BER可获得1.6~2.8dB增益．     

基于Twomey算法的CT图像重建

针对不完全投影数据的CT图像重建,本文将原本用于反演微粒粒径分布的Twomey算法引入并应用到CT图像重建中。在代数迭代层面上把其与代数重建技术(ART)算法和同步迭代重建技术(SIRT)算法分析对比后进行了计算机模拟实验。仿真结果显示:本文算法所求得的解的精度要优于主流的ART和SIRT算法。     

两相流参数测量ERT图像重建算法的研究

基于灵敏度理论建立了电阻层析成像(ERT)图像重建的数学模型，提出了一种将Tikhonov正则化技术和代数重建技术(ART)相结合的组合型ERT图像重建算法，研究表明，该算法较为稳定，能克服测量数据波动对图像重建的影响，同时仿真研究结果表明，与目前常用的灵敏度系数图像重建算法相比，该算法在图像重建质量方面得到了一定的改善。