基于优化 ELM 的光纤连接器表面自识别降噪技术

光纤连接器的表面检测属于精密仪器检测,因此工厂环境中的大量灰尘会影响连接器表面的复原效果。然而现有的检测技术运行时间长,对于图像细节的保留能力差,并且难以克服实际工作环境中的干扰。因此提出一种优化超限学习机的自识别降噪技术。首先对于干涉数据进行降维处理;其次,采用AdaBoost算法优化超限学习机对噪声点进行定位;最后通过滤波算法对噪声点位置进行修复。实验得出,基于AdaBoost-Elm的自识别降噪算法具有较高的噪声识别能力,其平均噪声识别率达97.33%。此外,采用基于AdaBoost-Elm降噪算法得到BBS的平均值为131.14,NRIQAVR的平均值为2.61,降噪效果均优于全局滤波算法。最后,通过模拟工厂环境,采用基于AdaBoost-Elm的中值滤波算法在不同光强条件下对重度污染的光纤探头进行3D复原测试,其BBS达到130左右,NRIQAVR低于2.57,对比基于Elm的中值滤波算法具有明显优势。     

利用动力环境监控系统实现基站空调节能

面对国家节能减排和中国移动集团绿色行动计划降本增效的要求,自主开发了外挂程序,利用环境监控系统的温度探头进行基站空调开关机的控制。为了达到节省电力资源的目的,要求对基站空调扩大温度控制范围,即在给定的温度范围下限自动切断空调电源,待机房温度到达设定的上限后再打开空调,以达到节能降耗的目的。     

基于 GA-BP 的改进高斯均值区域去噪技术

光纤连接器因其在光传输系统中的重要作用而备受关注,但是其表面附着的杂质会使复原的表面形貌出现噪点。而且现有的检测方法无法准确定位噪点,需要对其进行多次整体降噪处理,以此得到的图像细节保留能力较差。为此提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的改进高斯均值区域去噪技术。首先,对干涉数据进行降维处理;其次,将降维后的数据作为神经网络的训练数据,利用神经网络对噪点进行定位;最后,采用改进的高斯均值滤波对三维图像的噪点位置进行滤波处理。结果表明,通过神经网络判别法得到的噪声像素点为2.45%,相比于阈值判别法具有较高的精度。并且通过改进的高斯均值滤波方法得到的方法噪声差值为474.7,峰值信噪比(PSNR)值为32.56。相比于均值和中值滤波方法,图像细节保持能力较高,复原图像噪点凸起明显减少。因此,它更适用于基于白光干涉原理的自动化检测。     

传输管线资源管理价值和建设理念初探

管线资源相对于设备资源(传输、数据、交换、动力等)而言,其设施本身种类少、技术含量也相对较低,但作为通信运营商的战略性资源,如何实现管线资源管理的自动化和信息化,提高运营效率,越来越受到重视。本文结合苏州移动管线资源管理实际,对管线资源管理从价值和建设理念上进行了探讨。