基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

SAR影像海洋表面溢油检测方法与实现

海洋是地球的重要组成部分,它为人类提供了丰富的物质和宝贵的资源,每年海洋都承受着不同程度的侵害,其中油类污染是给海洋造成巨大危害的污染之一。而油类污染又主要来源于轮船破裂漏油以及油井平台或海底输油管道爆炸等。每次事故造成的直接经济损失达几百万至上千万不等,所以对海上溢油进行监测具有重要的意义。选用Envisat的ASAR数据进行海上溢油检测,介绍并分析了SAR图像溢油检测的一般步骤及其实现方法,通过采用单一阈值分割法、最大熵分割法和非监督分类法对影像进行目标检测,从而粗略地将影像区分为前景区域与背景区域,并结合影像的纹理特征进行分类。在纹理特征选取过程中,通过人工选取部分溢油区与非溢油区作为感兴趣区,在感兴趣区上分别统计SAR影像常用的纹理特征,并结合不同目标检测的结果以及原始影像进行基于BP神经网络的分类,得到了良好的效果。最后展望了SAR图像海洋溢油检测的发展方向。     

多波长边缘电场传感器参数估计算法的研究

多波长边缘电场传感器由于具有单边穿透、多种穿透深度及层析成像等优点,广泛用于工业过程控制中被测多层样本特性的无损测量.如何建立传感器的输出与多层特性之间的关系一直是参数估计算法的研究难点.以三波长交叉指型边缘电场传感器为例,基于三维有限元仿真,建立了多层样本介电特性和互导电容之间的多元非线性回归模型,研究参数估计算法,实验结果表明算法的有效性.     

基于加速度的小波能量特征及样本熵组合的步态分类算法

摘 要： 目的 针对传统的使用小波分解系数作为特征对走路、上楼、下楼进行分类时不能对具有相同强度加速度信号的步态样本进行分类的问题,提出了一种基于样本熵和小波能量相结合作为特征的分类算法。方法 利用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼三种步态下的上臂加速度信号,将信号进行小波分解,提取能量特征和样本熵特征,构建决策树分类器和贝叶斯分类器。结果 决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度分别为75%和78.75%,使用样本熵与小波能量作为特征的分类精度比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。结论 就步态分类精度而言,样本熵与小波能量相结合的方法优于仅使用传统小波能量方法。     

基于S3C6410处理器的嵌入式Linux系统移植

文章详细阐述了如何在基于S3C6410微处理器的目标板上搭建嵌入式Linux系统的方法。首先介绍嵌入式Linux的移植方法,接着介绍交叉编译环境的搭建,最后详细讨论了将BootLoader、Linux内核及根文件系统移植到$3C6410的过程。结果证明方法可行,重新搭建后的操作系统在目标板上运行稳定。     

基于Pawlak的决策粗糙集的属性约简研究

粗糙集用于规则归纳时,其正域规则和边界规则这两种不同的分类规则会导致不同的决策序列。这两种分类规则都能够从语法和语义上进行区分,并被Pawlak模型所延伸的粗糙集理论所解释。属性约简是粗糙集理论的一个重要概念,本文针对决策粗糙集中的决策单调性这个分类属性,给出属性约简中基于正域约简模型及其分析。     

麻醉状态下脑电信号的近似熵分析

镇静程度监测是麻醉深度监测系统中的核心问题之一,根据基本物理思想可以认为,麻醉期间脑电信号的无序度将会降低,可以作为评估镇静程度的指标。近似熵作为一种有效的复杂性分析方法适合作为麻醉中脑电信号的复杂性测度,研究中分析了麻醉实验中记录的40例脑电信号,计算了其近似熵测度的分布。结果表明,脑电信号近似熵可以对麻醉和清醒两种状态进行划分。     

广义邻域关系下不完备混合决策系统的约简

为了能够直接处理不完备的、数值和符号混合的数据,对相容关系和相对邻域关系进行广义化表示,提出一种新的广义邻域关系。在广义邻域关系下,基于信息熵提出一种适用于不完备混合决策系统的条件熵,并证明基于该条件熵的属性重要性包含基于正区域的属性重要性,进而构造基于该条件熵的启发式属性约简算法。采用UCI数据库中6组混合型属性数据集进行仿真实验,通过对比约简后的属性数目、分类精度和运行时间,验证了该约简算法比同类型的其它算法更准确有效。     

基于显著性和最大熵的输送带撕裂检测

针对带式输送机在运行过程中输送带易撕裂的背景,根据人眼视觉系统特点和信息论相关理论,提出了一种基于视觉显著性和一维最大熵的输送带撕裂故障检测算法.首先在频域提取图像的显著性区域,然后计算显著图的最大信息熵,进而分割图像.实验结果表明,该方法具有较强的稳定性和适应性.     

预测性维护技术

1从预防到顶测性维护（1）传统维护技术的弊端对于传统的生产运营而言,设备的维护通常是基于“事后控制”,这往往是出现在故障已经发生的情况下,对于连续的生产如生物发酵、制药、食品饮料而言,这会造成巨大的损失,可能包含：在制品的损失;设备本身的组件更换与维护成本;当机过程所造成的生产损失;客户的抱怨与订单流失。