一维量子点阵列的自旋链上信息传输

基于紧束缚模型的实空间格点组成的一维线性均匀有序的量子点阵列为研究对象,然后利用演化算符的作用使其在量子点阵列的自旋链上进行单量子比特的信息传输。即使用演化算符 使单比特量子态从量子点阵列起始端为多粒子态 传输到末端态为 ,最后在此基础上计算概率来讨论了单量子比特能从起始端的多粒子态 的第一个量子比特完全传输到态 的末端第N个量子比特是可能的。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG边缘检测算法

传统LOG边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的 LOG边缘检测算法,首先采用双边滤波和自适应中值滤波来代替传统LOG算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG算法具有更好地检测效果。     

模糊层次综合评判法在电梯风险评估中的应用

针对电梯系统设备部件老化、故障逐步上升,电梯常规定期检验预测电梯事故和潜在故障作用有限的现状,为了提高电梯的安全使用,通过综合电梯系统主观和客观因素,运用模糊理论中层次综合评判法,建立了电梯系统的安全状态综合评判方法。首先说明了该方法的原理和建立流程,然后结合电梯轿厢的安全评估,给出了评估案例。结果表明,该方法简单易用,为电梯系统的安全评判提供了技术支持。     

基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.     

基于几何纹理与Anscombe变换的蜂窝材料太赫兹图像降噪模型

为解决太赫兹（Terahertz,THz）图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm²、304 mm²、263 mm²。     

Zero‐Modified Geometric INAR(1) Process for Modelling Count Time Series with Deflation or Inflation of Zeros

In this article, we propose a first‐order integer‐valued autoregressive [INAR(1)] process for dealing with count time series with deflation or inflation of zeros. The proposed process has zero‐modified geometric marginals and contains the geometric INAR(1) process as a particular case. The proposed model is also capable of capturing underdispersion and overdispersion, which sometimes are caused by deflation or inflation of zeros. We explore several statistical and mathematical properties of the process, discuss point estimation of the parameters and find the asymptotic distribution of the proposed estimators. We also propose a test based on our model for checking if the count time series considered is deflated or inflated of zeros. Two empirical illustrations are presented in order to show the potential for practice of our zero‐modified geometric INAR(1) process. This article contains a Supporting Information.     

采用改进多分辨率快速S变换的电能质量扰动识别

噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有不同时–频分辨率的多分辨率快速S变换方法以降低运算量、提高特征表现能力;之后,在阈值滤波基础上,根据信号时–频分布特点,选择线段型、零角度结构元进行灰度级形态学开运算,进一步滤除高频频域噪声;最后,从原始信号、信号傅里叶谱、多分辨率快速S变换模矩阵中提取5种特征建立决策树分类器,识别含噪声信号与6种复合扰动信号在内的12种电能质量信号。通过仿真对比实验发现,新方法具有更好的抗噪能力,更加适用于低信噪比环境下的电能质量信号识别。     

供排水机泵操作人员软件仿真实训系统

该文主要介绍了应用软件仿真技术搭建机泵操作人员实训系统平台,在提高培训人员职业技能及应急处理能力的同时,较传统硬件实训平台所具备的可扩展性、安全性、公正性、低运行成本性等各项优势。     

一种改进的Canny自适应边缘检测算法

针对原始的Canny边缘检测算法高低阈值不利于选择的问题,提出一种改进的Canny自适应边缘检测算法。该方法采用3×3的Sobel边缘算子模板代替2×2邻域内求有限差分来计算梯度幅值;利用梯度直方图来选取高低阈值,提高了算法的自适应性;在边缘的连接上采用边界追踪的方法,来保证边缘的连续性和唯一性。以20m m量块图像边缘检测为例进行了实验。结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度,细化图像边缘和抑制伪边缘噪声方面的性能也得到了提高,是一种有益的边缘检测改善方法。     

基于梯形算子的AFM驱动器非对称迟滞性校正

原子力显微镜(AFM)通常采用压电陶瓷(PZT)作为驱动器以实现纳米尺度的观测和操作。然而,PZT自身的迟滞非线性会对AFM观测质量和操作精度产生很大影响。基于Prandtl-Ishlinskii(PI)模型的前馈控制方法可对PZT的迟滞非线性进行补偿,但传统PI模型无法消除PZT的非对称迟滞性的影响。针对这个问题,提出一种基于梯形算子的非对称迟滞模型,并可用系统辨识方法获取逆模型参数,该方法可有效实现具有非对称迟滞特性驱动器的前馈补偿控制。AFM系统实验证明,该模型可有效减小非对称迟滞性导致的建模误差,基于该模型的前馈迟滞补偿控制可有效提高AFM的扫描成像质量。