基于分形理论P2P流量行为的自相似性

针对单个主机单个协议流量的自相似性和非宏观上流量的自相似性,分析了端到端（P2P）网络流量的自相似性. 对常见的端到端(P2P)应用进行分析后发现,其应用层数据存在自相似性,且在时间尺度与行为尺度的比较中,P2P应用层流量在行为尺度上的自相似性表现得更加明显和稳定. 为了将行为尺度上的自相似性应用到业务感知领域,提出了一种新的P2P流量识别算法,该算法通过计算网络流量不同行为尺度下的容量维,再辅以主动系数来识别P2P流量. 实验结果证明,新算法在P2P流量识别方面的准确率高于同类算法,在加密流量的识别上表现尤为突出.     

螺旋管激光三维弯曲精度研究

对螺旋管材激光三连续弯曲精度控制进行了理论分析,建立了工艺参数与弯曲件尺寸的关系模型,绘制了工艺参数与弯曲件尺寸的关系图,为提高螺旋管激光三维连续弯曲精度提供了理论依据。通过螺旋管激光三维连续弯曲实验,验证了工艺方案的可行性。根据弯曲结果,结合理论分析,进一步调整工艺参数,使螺旋管直径精度提高60％,螺距精度提高53％。     

基于保局映射的图像纹理聚类

为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性.     

基于分形截距特征多尺度图像边缘检测技术及应用

分形概念的提出及分形几何学的创立,为人们描述客观世界提供了更准确的数学模型,引起了自然科学领域和社会科学领域的普遍关注,并在化学、生物学、天文学等诸多领域中得到了广泛的应用。由于分形集可以用简单的迭代方法生成复杂的自然景物、用分数维有效度量物体的复杂性,因此分形与图像之间存在着一种自然联系,而正是这种联系,奠定了分形理论用于图像处理的基础,开辟了分形理论在图像处理中应用的新领域。目前分形在图像中的应用大致可以概括为两类;一类是利用分形的自相似特征,采用映射变换的方法对自然界景物进行仿真,对图像进行压缩编码;另一类是根据分形及分数维的特征参量来建立模型,通过对模型参数的研究,有效地进行图像分析和处理。     

基于关联维数的溢流阀故障诊断

针对传统的振动信号处理技术只适合于线性系统,而大多数机器故障都表现出非线性振动的特点,可采用关联维数来描述信号的真实特性。采用C-C算法分别针对溢流阀阀体正常和故障时的振动信号进行计算分析,发现正常时阀体振动信号的关联维数值较大,而发生故障时关联维数值较小,且不同状态关联维不同。     

一种基于立体视觉的车轮中心测量方法

在车辆尺寸参数测量系统中,车轮中心是一个很重要的过程参数,目前该参数都是由人工进行手动测量,为此提出一种基于立体视觉的车轮中心高精度测量方法.该方法以车轮钢圈作为处理对象,首先根据边缘分组算法和椭圆拟合判别算法提取出车轮钢圈的圆形特征;其次利用立体匹配算法获取车轮钢圈圆形特征上点的三维坐标;最后通过三维平面拟合、坐标转...     

一类Weierstrass函数图像的盒维数

函数图像的分形维数是分形几何研究中的一个非常重要并且在当前十分活跃的课题。本文研究了一类形如∑∞k=1aktk（bkx＋θk）的Weierstrass函数,证明了它的连续而不可微性,并给出了其图像的盒维数。     

多维奇偶校验乘积码性能分析

相对于Turbo码,乘积码在高码率情况下具有性能优势,且无错误平层,其应用广泛。以奇偶校验码为分量码的乘积码译码算法简单,可适应不同的数据大小要求。通过分析多维奇偶校验乘积码的码多样性,得出高信噪比下该码的性能公式;计算机仿真表明:该性能公式结果与最大似然译码算法及迭代译码算法性能相符。通过分析码率、维数、分量码码长等参数对码性能的影响,得出码率、维数相同时,码性能相近;码率相同、维数不同时,高维乘积码具有性能优势。该结果为码参数选择提供依据,可在相同的信息传输有效性下,选择性能更好的码。     

沸腾两相流动压力波动信号的特性

研究了竖直管内沸腾两相流动时压力波动信号的特性,对压力波动时间序列进行了标准偏差分析、功率谱密度函数分析、分维数分析、相关维分析及Kolmogorov熵分析,考察了热流密度对压力波动的影响规律.结果表明沸腾两相流动具有非线性混沌特性,且热流密度对各特征参数有不同影响.     

自适应梯度重建分水岭分割算法

目的 针对灰度分水岭算法存在过分割且难以直接应用到彩色图像分割的问题,提出一种自适应梯度重建分水岭分割算法。方法 该方法首先利用PCA技术对彩色图像降维,然后计算降维后的梯度图像,并采用自适应重建算法修正梯度图像,最后对优化后的梯度图像应用分水岭变换实现对彩色图像的正确分割。结果 采用融合了颜色距离、均方差和区域信息的性能指标和分割区域数对分割效果进行评估,对不同类型的彩色图像进行分割实验,本文算法在正确分割图像的同时获得了较高的性能指标。与现有的分水岭分割算法相比,提出的方法能有效剔除图像中的伪极小值,减少图像中的极小值数目,从而解决了过分割问题,有效提升了分割效果。结论 本文算法具有较好的适用性和较高的鲁棒性。