基于虚拟仪器的心音采集与分析系统设计

开发了一种新型的电子心音信号采集与分析系统,该系统以心音传感器和计算机自带声卡为基础,实现了心脏听诊从传统单一的"听"转变为可视、可听的多角度分析,结合LabVIEW和Matlab强大的数据分析能力实现了心音信号的采集、去噪、保存、分析等功能,可作为临床心脏诊断的辅助设备。     

基于提升小波的图像检索算法

提升小波具有高效性和多分辨率等优点,本文提出了基于提升小波的图像检索算法。该算法首先对图像进行提升小波变换,得到每层的低频子图像和高频子图像;然后分别提取低频子图像的形状特征和高频子图像的纹理特征;最后通过计算特征向量之间的欧式距离,检索出相似的图像。实验结果表明,此算法的检索效率高于其他算法,具有一定的优越性和通用性。     

基于二次检测的失效检测算法的改进

为了使失效检测满足分布式网络环境的要求,针对分布式网络环境中存在的网络延迟和丢包两种情形,提出了基于失效检测点和二次检测模式的失效检测改进算法。该算法根据误判次数动态计算二次检测时间,在失效检测的准确性和效率之间作了较好的权衡。理论分析和测试结果均表明该算法能够适应网络环境的变化并有效地减小网络丢包对失效检测算法的影响。     

Image denoising using statistical model based on quaternion wavelet domain

Image denoising is the basic problem of image processing.Quaternion wavelet transform is a new kind of multiresolution analysis tools.Image via quaternion wavelet transform,wavelet coefficients both in intrascale and in interscale have certain correlations.First,according to the correlation of quaternion wavelet coefficients in interscale,non-Gaussian distribution model is used to model its correlations,and the coefficients are divided into important and unimportance coefficients.Then we use the non-Gaussian distribution model to model the important coefficients and its adjacent coefficients,and utilize the MAP method estimate original image wavelet coefficients from noisy coefficients,so as to achieve the purpose of denoising.Experimental results show that our algorithm outperforms the other classical algorithms in peak signal-to-noise ratio and visual quality.     

基于变差函数和方向小波的噪声图像边缘检测方法

为了检测受噪声污染图像的边缘,提出了一种基于变差函数和方向小波的多尺度边缘检测新方法.首先,在我们前期研究成果的基础上,基于变差函数理论,提出了图像中45度和135度方向边缘的判别准则.然后根据图像中边缘的方向性,选择合适的方向小波旋转参数,再利用方向小波对各个子区域进行不同尺度小波变换.仿真实验表明,对于受高斯白噪声污染的图像,所提出的边缘检测方法无论在边缘定位的准确性还是在去除伪边缘点方面,均优于传统的小波边缘检测方法.     

基于小波和模式匹配的变压器色谱倾斜峰辨识方法

把小波和模式匹配技术引入了电力变压器色谱倾斜峰辨识领域;该方法为:先用小波技术提取色谱曲线大致的基线,然后扣除基线,消除由于基线漂移引起的色谱峰倾斜,再用基于模式匹配的色谱峰辨识方法查找色谱峰位;对该方法进行了实验研究,结果表明:该方法能辨识由于色谱基线漂移引起的倾斜峰的峰位。     

基于小波变换的动态关联规则元规则挖掘方法

针对动态关联规则元规则挖掘中规则预测精度不高的问题,提出了一种把小波变换应用到动态关联规则元规则挖掘中以提高规则预测精度的方法。首先利用Daubechies小波对挖掘出的动态关联规则元规则支持度计数进行变换;其次通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分;然后利用两部分进行曲线的误差计算与小波变换分解层次的选择控制,用过滤的近似信号进行逆变换和曲线拟合进而进行规则预测;最后用预测的数据进行验证证明其预测精度达到90%以上。实验结果表明所提方法能更好地反映规则随时间变化的动态信息和变化趋势,从而使动态关联规则挖掘在合理的元规则指导下得到更精确的结果。     

网络控制系统研究综述与展望

介绍了网络控制系统(networked control system,NCS)中存在的基本问题.从网络体系架构、线性及非线性NCS建模与设计、控制与调度协同设计、故障检测与容错控制等5个方面综述了网络控制系统的研究成果和最新进展.最后阐述了该领域亟待解决的关键问题和进一步的研究方向.     

小波神经网络在图像配准中的应用

提出了一种基于小波网络的图像配准方法。将特征点定义进行了推广,提出了一种以特征区域定义和提取方法。使用Zernike矩表征区域的特征并进行特征区域的对应。因图像配准变换是复杂且难以预知的,利用小波神经网络具有良好的函数逼近性能,提出了具有局域特性的小波神经网络模型逼近图像的配准变换。实验表明这是一种有效的图像配准方法。     

基于提升小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于提升小波变换的图像融合方法,并对小波分解的不同频率域,分别采用不同的融合规则。选择低频系数时,是基于边缘的方法,选择高频系数时,把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑来决定融合小波系数。实验结果表明,提出的方法融合效果要优于一般融合方法。