基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波

根据高斯噪声密度大、噪声强度的波动范围宽,其污染图像不仅每一个像素灰度级都会受影响,而且即使是同一灰度级受污染的程度也会不同的特点和传统的图像模糊滤波算法在图像细节保护方面上的不足,提出基于图像受噪程度的改进模糊加权均值滤波算法,该算法根据图像各像素点的受噪程度,得到首次滤波图像和原图像估计直方图,根据该直方图确定模糊隶属度函数,然后对首次滤波图像中灰度小于25的像素点进行模糊加权均值滤波,该算法在不需要期望图像和高斯噪声方差的情况下能有效地去除噪声,同时能够很好地保护图像细节信息。     

煤矿高压电缆局部放电脉冲信号去噪研究

针对煤矿高压电缆局部放电脉冲信号易被井下噪声干扰从而影响绝缘监测准确性的问题,提出采用小波熵空域相关算法对信号进行去噪。该算法选用小波熵的大小作为噪声能量阈值,通过改变阈值大小来调节局部放电脉冲信号与噪声之间的相关性,进而识别并去除噪声。实验室模拟实验及现场测试结果表明,该算法不仅减小了将噪声误判为信号的可能性,而且可以很好地消除各尺度系数中的干扰,很好地保留了局部放电脉冲信号的完整性,提高了煤矿高压电缆在线绝缘监测的准确性。     

基于样本噪声检测的AdaBoost算法改进

针对传统的AdaBoost算法中,存在的噪声样本造成的过拟合问题,提出了一种基于噪声检测的AdaBoost改进算法,本文称为NAdaBoost（nois-detection AdaBoost）. NAdaBoost算法创新点在于针对传统的AdaBoost算法在错误分类的样本中,噪声样本在某些属性上存在很大差异,根据这一特性来确定噪声样本,再重新使用算法对两类样本进行分类,最终达到提高分类准确率的目的. 本文对二分类问题进行实验结果表明,本文提出的算法和传统的AdaBoost算法,以及相关改进的算法相比,有较高的分类准确率.     

异步电机电磁噪声的槽配合方案优化

异步电机的电磁噪声问题一直是国内外各大电机制造公司面临的难题,随着高功率密度异步电机的出现,其电磁噪声的解决将会更加困难。本文通过一台高功率密度电机就电磁噪声问题对所选槽配合进行优化对比,制造出低噪声高功率密度电机,希望能对同行有点帮助。     

高原地区埋地天然气管道风险评估方法

针对高原地区埋地钢制天然气管道在多种非定量因素的影响下缺乏有效的风险评估手段的情况,建立了管道风险失效故障树,确定引起管道失效的五种风险因素即腐蚀、第三方破坏、自然灾害、误操作、设计,从而建立了风险评估指标,在此基础上结合综合层次分析法,计算各层指标对应的权重,采用多层次灰色理论,对高原地区埋地钢制天然气管道进行风险评估,将风险影响因素进行量化处理。结合实际工程应用,给出了在役中缅天然气管道的风险量化结果,说明该风险评估方法的有效性。     

改进权值非局部均值超声图像去噪

目的 超声图像斑点噪声会影响诊断的准确性和可靠性。通过分析超声图像斑点噪声统计模型,结合非局部均值滤波算法,提出一种基于超声斑点噪声模型的改进权值非局部均值（NLM）滤波算法。方法 算法针对超声图像灰度信息对图像进行预处理,利用超声图像斑点噪声模型改进传统NLM算法的权值计算函数,基于图像特征确定最优采样间隔进行下采样,利用改进后的权值计算函数对图像进行NLM去噪处理。结果 分别采用人工合成与真实超声图像对本文算法性能进行测试,并与传统非局部均值滤波算法、非局部总变分（NLTV）等算法进行去噪效果比较,同时采用均方误差、峰值信噪比和平均结构相似性作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法能快速完成超声图像的去噪处理,峰值信噪比较其他算法可以提高0.2 dB以上,可以降低均方误差,提高平均结构相似性,缩短处理时间,并得到较好的图像质量和视觉效果。结论 根据超声图像斑点噪声模型对NLM算法的权值计算函数进行优化,使得NLM图像滤波算法能更好地适用于超声图像的去噪,基于超声斑点噪声模型的改进权值NLM算法相较于其他算法,滤波效果更佳,适合超声图像去噪。     

利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割

目的 传统FCM算法及其改进算法均只采用隶属度作为分割判据实现图像分割。然而,在分割过程中聚类中心易受到同质区域内几何噪声的影响,导致此类算法难以有效分割具有几何噪声的图像。为了解决这一类问题,提出一种利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割算法。方法 该算法假设同一聚类对每个像素都有不同程度的包含度,将包含度作为一种新测度来描述聚类与像素间关系,并将包含度纳入目标函数中。该算法通过迭代最小化目标函数来得到最优的隶属度和包含度,然后,通过反模糊化隶属度和包含度之积实现带有几何噪声的遥感图像的分割。结果 采用本文算法分别对模拟图像,真实遥感影像进行分割实验,并与FCM算法和FLICM算法进行对比,定性结果表明,对含有几何噪声的区域,提出算法的用户精度和产品精度均高于FCM算法和FLICM算法,且总精度和Kappa值也高于对比算法。实验结果表明,本文算法能够抵抗几何噪声对图像分割的影响,且分割精度远远高于其他两种算法的分割精度。结论 提出算法通过考虑聚类对像素的包含性,能够有效抵抗几何噪声对图像分割的影响,使得算法具有较高的抗几何噪声能力,进而提高该算法对含有几何噪声图像的分割精度。提出算法适用于包含几何噪声的高分辨率遥感图像,具有很好的抗几何噪声性。     

BH-Quant智能量化策略辅助设计平台的研究与实践

量化交易已在国外高频金融交易领域的广泛应用,但国内现有量化交易平台存在数据模型单一、策略有限、辅助功能少等不足,为解决上述问题,本文设计了一种智能的量化策略辅助设计平台,该平台引入了深度学习框架,利用人工智能技术训练模型和设计策略,并将预测结果通过可视化技术呈现,为投资者提供按自己的风险偏好选择投资组合提供辅助设计平台。     

磁阻型弱磁传感器特性自动测试系统

随着磁阻型弱磁传感器的深入研究和广泛应用,方便、快速的测量传感器低频噪声、灵敏度、非线性等特性已成为研究其低频弱磁场测量能力的基础。设计开发了一套弱磁传感器特性自动测试系统,其自身的噪声平方根谱密度小于槡5 nV/Hz(在10kHz)。它包括亥姆霍兹线圈、惠斯登电桥和低噪声放大器、磁屏蔽桶、高精度数据采集卡和PC等硬件模块,采用互相关功率谱分析方法得到传感器低频噪声,通过传感器输入输出特性曲线得到其灵敏度和非线性等参数。利用该系统对商业化巨磁阻传感器AA002进行了测试,得到其在6 V供电时噪声平方根普密度约为槡10 nV/Hz(在10 kHz),线性范围内的灵敏度为3.35 mV/(G.V-1)。结果表明该系统为研究和分析磁阻型弱磁传感器的特性提供了一种有效的检测手段。     

脉冲性大气噪声的高斯化滤波

传统的非高斯噪声信道下数字接收机中的非线性处理器如：消波器、限幅器、熄灭器等,只是对噪声时域中的较大幅值进行简单处理,没有考虑实际噪声的统计分布特性,对噪声的抑制能力有限;α稳定分布模型虽然能很好的描述大气噪声等非高斯噪声的“重尾”特征,但其概率密度函数除特殊值外无闭式,在实际使用中带来很大不便。首先采用柯西高斯模型,可以对α稳定分布的概率密度函数进行很好的近似;然后通过估计得到的噪声的概率密函数来构建高斯化滤波器,并针对不同α值的SαS分布非高斯大气噪声模型进行专门的高斯化处理;最后通过仿真对比,得出高斯化滤波器的性能明显优于传统非线性处理方法。