一种新的二值图像目标轮廓跟踪算法

提出了根据方向记忆和动态权值确定下一边界点的二值图像目标轮廓边界跟踪算法。首先搜索轮廓内边界予以标记,并以该标记作为指导,结合上一边界点位置对搜索方向动态赋予不同权值,综合分析后得到下一轮廓边界点。由于采用内外边界的对照搜索,可以较好地过滤图像二值化引起的边界噪声。对于不封闭曲线,本算法也可通过一次扫描得到其轮廓信息。实验表明,该算法在轮廓边界提取速度和准确度方面都有较以往跟踪算法更好的性能,在搜索智能化和处理复杂轮廓方面也有更好的表现。     

在线监测系统中小波去噪方法及模型的建立

在线监测系统通常受到很强的外界干扰,因此对采集到的信号必须进行去噪处理才能获得可靠的信息。针对此类噪声问题,利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了基于小波变换的阈值去噪法。结果表明,这种去噪算法可以有效地提取接在线监测信号的特征,有较大的实用价值。     

小波图像消噪中阈值与信噪比的单峰规律及阈值试探方法

本文研究了小波图像去噪过程中阈值与信噪比的关系,通过大量的仿真得出了小波图像消噪过程中,在不同的噪声强度下,信噪比与小波阈值之间存在单峰性的特征.基于该单峰规律,提出了一种小波图像消噪的阈值试探方法.该方法通过不断地调整小波去噪的阈值,以求得接近最大信噪比时的阈值,从而确定具有接近最大信噪比时的小波阈值,因此可以获得比常用小波阈值估计方法更清晰的图像.仿真结果表明该方法可以得到一个较高的信噪比,去噪效果较好.     

一种基于P2DHMT的小波域图像去噪算法

文章提出了一种基于小波域伪二维隐Markov树(P2DHMT)的图像的滤波新方法。首先建立了小波域的伪2DHMT模型,给出了基于EM、Baum-Welch等算法的模型参数估计方法;其次提出了一种基于最大后验概率准则的P2DHMT最优图像滤波算法;最后给出了图像去噪算法的实现过程。实验结果表明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

基于检测的脉冲噪声滤除方法

为了将柴油机瞬时转速信号中的脉冲噪声滤除,使用了基于检测的脉冲噪声滤除方法。在已有的检测方法基础上,计算被检测点与中值之差将已有的检测方法可能漏掉的脉冲噪声检测出来,改进了脉冲噪声的检测方法来保护信号的细节信息。而且此方法对脉冲噪声干扰较为严重的信号特别有效。使用本方法对含有大量脉冲噪声的柴油机瞬时转速信号的滤波结果表明,改进的脉冲噪声检测法能够更准确地检测出脉冲噪声,更好地保护信号中的细节信息。     

基于局部投影降噪和FSVDD的网络流量异常检测

现有残差比较等异常检测方法只能在突变阶段检测异常, 检测率较低。综合考虑网络流量中包含的所有特征, 对网络中的多种协议流量指标分别进行局部投影降噪处理, 将各流量分解为流量趋势部分和噪声流量部分, 以这两部分为参量通过支持向量数据描述建立检测模型, 并通过对样本的模糊化处理提高模型的泛化性。实验表明该方法适合于检测拒绝服务攻击引起的流量异常, 与传统的阈值比较方法相比能够获得更高的异常检测率和更低的误报率。     

基于小波变换的心音特征值提取算法研究

介绍了一种新的心音特征值提取算法。利用小波变换进行阈值去噪、包络提取、心音定位、特征值提取,最后识别出心音信号的异常与否。在阈值去噪中利用小波的多分辨率特性对信号进行8层分解并对每层实施软阈值去噪,把去噪后的信号重构,得到去噪后的心音信号,对去噪后的心音信号进行再分解并求出各层香农能量值,踢出包含信息量最少的层后得到心音信号的小波包络,采取自适应阈值线对所得小波包络进行S1,S2定位,并提取特征值T1、T2、T11及T12,利用特征值在二维散点图中的分布情况,实现了心音信号的自识别。     

基于Shearlet变换的地震随机噪声压制

地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。     

柴油机缸盖噪声信号处理方法及故障诊断研究

柴油机的缸盖噪声信号含有很多能诊断柴油机故障的有用信息,如燃爆、气门开启和关闭信息.但是提取的缸盖噪声信号中也含有柴油机工作时产生的排气噪声和机体其它部位辐射噪声等干扰信号,且干扰信号与有用信号的频率成分在20kHz以下的频带内重叠在一起.因此如何能有效的提取有用信号十分关键.通过实验选取气门室罩距气门较近一侧的侧表面1CM外作为测点.分析了小波分解、FIR滤波、小波降噪和FIR分频带阈值处理降噪四种方法的优缺点后,发现小波降噪既能保留有用信息,又能有效将不需要的噪声信号去除,在提取缸盖噪声中的有用信息时具有明显的优势.将缸盖噪声信号降噪后发现,各种气门间隙和失火故障均可通过缸盖噪声判断出.     

基于TLS的正交小波变换红外图像去噪

提出了一种基于总体最小二乘的正交小波变换红外图像去噪算法。对红外图像进行离散正交小波变换,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计小波系数,获得各个高频子带信号的估计系数,然后通过正交小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除加性红外图像噪声,在信噪比、直方图匹配等方面都有较大改善,并获得了良好的主观视觉效果。