基于多重分形特征的防空雷达目标分类方法

在介绍常规雷达飞机目标回波数学模型的基础上,利用多重分形测度分析手段,分析了常规雷达飞机目标回波的多重分形特性及其多重分形特征的提取方法,并从模式分类的角度,提出了利用多重分形特征对喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机等三类飞机目标进行分类的方法.实验表明,上述三类飞机的目标回波数据具有显著不同的多重分形特征,所定义的多重分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,仿真实验验证了所提方法的有效性.     

基于改进型MF-DFA的月径流序列多重分形分析

应用改进的多重分形消除趋势波动分析法对长江流域某水文站多年月径流资料进行分析计算,结果显示,月径流序列具有长程相关性和多重分形特征,并采用二项倍增串级模型,对其多重分形谱拟合,表明月径流序列具有较强的多重分形性。通过对其初始序列、重排序列和替代序列进行对比分析,揭示出月径流序列多重分形特征是序列本身的长程相关性和胖尾概率分布共同作用的结果,且胖尾概率分布起主要作用。     

小波法的网络流量奇异谱估计

网络流量整形、调度、异常检测、管理与控制及保障QoS需求等都需要了解业务流的局部变化特性.本文给出离散小波及其模极大值的网络流量奇异谱估计算法及影响因素,并通过真实的网络业务数据对算法进行了评估和比较.实验结果表明,两种方法的奇异谱估计能有效刻画网络业务流的局部变化特征,并且能通过奇异谱特征参数之间的差别描述不同业务流之间的差异性,也表明了在一定条件下,离散小波模极大法更加优越.     

网络诱导延迟的量子化和增广对象向量方法

研究并实现一种自相似测试流量生成技术,比较多种典型自相似流量分析模型,利用多分形小波作为自相似测试流量的生成模型,设计自相似测试流量生成算法.将该算法应用于基于IXP2400可编程多核多线程处理器构建的网络测试系统,在区间(0.5, 1.0)内生成满足不同Hurst值的自相似测试流量,通过实验验证该技术的可用性和有效性.     

基于多重分形分析的SAR图像消噪增强研究

根据SAR图像中原始信号与噪声的多重分形谱的不同，提出了一种基于奇异性分析的雷达图像消噪新方法。在图像经过多重分形分析后，通过对多重分形谱相关的Holder指数进行特征化处理来实现图像消噪。经过实验确定当变化后的Holder指数略大于1．7时，最终恢复的图像消噪效果最佳。这种方法可以在尽量保留信号奇异性(如边缘，纹理等)相关信息情况下，使得图像平滑，噪声消除。     

基于多重分形的图象边缘检测

给出了一种基于多重分形的图象边缘检测方法 ,并对维数范围的选取及对边缘检测结果的影响进行了研究。该方法通过计算图象中每个像素点的局部Hoelder指数和它的多重分形频谱 ,然后根据多重分形频谱选取适当的维数范围提取图象边缘信息。实验证明 ,通过选取适当的维数范围该方法能得到良好的边缘检测效果 ,并能突出主要的图象边缘细节信息。     

R2空间上分布数据的多重分形维数谱计算和分形特征提取

近年来多重分形的概念在物理、化学等领域得到了发展和应用 ,在这些领域中 ,这种方法显示出了对于研究物理和化学量的空间分布是很有用的 .多重分形谱的计算是其中重要而又较难处理的问题 .从多重分形的理论出发 ,讨论了在数据处理的实际工作中有广泛应用的二维空间中多重分形谱的计算及分形特征提取的算法 ,介绍了算法的数学原理 ,描述了完整的算法流程 ,并给出了此算法的一个计算实例     

Al掺杂ZnO薄膜原子力显微图像的多重分形研究

用原子力显微镜观察溶胶-凝胶法制备Al掺杂znO薄膜的表面形貌,运用多重分形理论研究Al掺杂ZnO薄膜的原子力显微图像,多重分形谱可以很好地定量表征薄膜的表面形貌.结果显示:Al掺杂量为0.5 at.%的ZnO薄膜经550℃退火处理后,rms粗糙度为1.817,Al掺杂量为1.0 at.%的ZnO薄膜经600℃退火处理后,rms粗糙度增大到4.625,相应的分形谱宽△α从0.019增大到0.287,分形参数△f由-0.075变为0.124.     

高速列车振动监测数据的广义维数特征提取

为监测高速列车的运行状态,采用多重分形分析列车振动监测数据,提取一种基于多重分形理论的广义维数谱参数(谱最大值Dmax、谱最大值与最小值之差△D和谱均值-D),以3种广义维数谱参数作为特征量,实现对列车正常状态、空气弹簧失效、抗蛇行减振器失效和横向减振器失效状态的表征.实验结果表明,Dmax、△D和-D均能够表征高速列车的运行状态且具有一定稳定性,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法.     

模拟X线头影片的多重分形分析

介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。