基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

基于大数据的酒业舆情信息监测平台

酒业发展至今,网络舆情已经成为企业不得不认真对待的一部分,面对舆论汹涌,研究大数据在线网络舆情的挖掘、方法和预警具有重要的社会价值和理论意义。将网络主流媒体的新闻数据爬取存入数据库后,利用数据统计、情感词分析和深度学习方法BERT,平台可以实时收集并整理酒企与主要竞争对手在主流舆论对社会媒体的信息,识别相关的话题和事件,判断新闻的情感倾向,跟踪事件的发展和实时预警,从而帮助酒企全面了解自己和竞争对手的网络媒体舆论动力学,为品牌形象优化策略提供指导。     

一种OSS信息模型客观评价方法和工具

为了对海量的OSS(运维支撑系统)数据进行管理、存储和分析,各个机构和组织提出了多种OSS信息模型。对于运营商而言,如何评价这些信息模型的优劣成为了一个重要挑战。提出一种针对OSS信息模型的客观评价体系及评价工具,与现有评价方法相比,该评价方法是一个完全客观的评价体系,能够对OSS信息模型进行自动化客观评价,不需要任何人工参与。实际应用表明该模型和工具对运营商有较强的应用价值。     

基于干涉预处理的NURBS曲线前瞻插补算法

鉴于直接自适应插补容易在加工过程中引起较大的速度波动,而按曲率极值点对NURBS曲线进行分段插补造成加减速过程中加速度和加加速度超限,提出一种基于干涉预处理的非均匀有理B样条曲线前瞻控制插补算法。首先对曲线进行自适应处理,得到各自适应插补点的运动参数;然后找出其中加速度或加加速度超限的点(即危险点),并对这些点的速度进行前瞻控制,根据前瞻控制信息对相邻危险点进行干涉处理,最终得到用来对曲线分段的危险点信息和相应的控制策略;最后根据各危险点之间的干涉类型对曲线进行实时插补。仿真实验表明,该算法能够在保证加工精度的前提下,实现进给速度的平滑过渡,并且能够保证加速度和加加速度不超限。     

基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

基于对象引用关系的Java程序内存行为分析方法

本文提出一种基于对象引用关系的Java程序内存行为分析方法.与传统的通过内存消耗的大小来确定程序中数据结构的重要性并分析相关内存行为的方法不同,本文方法同时考虑内存消耗和内存支配两个因素来确定一个数据结构在程序内存行为中的重要性,通过研究数据结构之间在内存使用上的支配关系和对数据结构进行引用分析,得到程序中重要的内存行为.实验结果表明该方法能有效地分析程序的内存行为,且对比其它方法能提供更加准确的内存行为分析结果.     

基于FPGA的二维FFT算法在LFMCW雷达信号处理中的应用

线性调频连续波( LFMCW)检测运动目标存在一定难度,利用二维FFT处理技术对目标回波信号相位信息进行提取,可有效抑制固定杂波,实现对运动目标的检测。介绍了线性调频连续波( LFMCW)雷达信号进行多普勒处理的原理以及利用单片FPGA实现多普勒测速雷达信号处理的过程,详细说明了数据的缓存、实数序列FFT的快速算法以及希尔伯特变换等步骤的FPGA实现,最后测试结果表明二维FFT算法能很好的提取出目标的距离和速度。     

大数据融合、分析与价值

目前我们已经进入了大数据时代,"数据就是决策,数据就是生产力"这一观念已经深入人心。在大数据时代,如何快速有效地对大规模存量数据和实时产生的增量数据进行分析是摆在我们面前的一道难题。文章着眼于大数据分析的共性特点,结合具体的软件平台和应用案例,阐述了大数据挖掘的方法以及应用价值。