数字电路板EMI的短时分形维数模糊控制滤波

基于短时分形维数的模糊控制滤波方法,对数字印制电路板(PCB)电磁干扰(EMI)信号中的噪声进行滤波;该方法提出了网络分形维数和短时分形维数的新算法,并讨论了模糊控制滤波方法中的模糊控制参数的选取算法;基于虚拟仪器(VI)LabVIEW6.i平台上对数字印制电路板传导干扰信号进行实时检测;经过信号处理,该系统还具有信噪分离、测量传导干扰信号的功率谱等功能;结果表明,该方法滤波效果良好.     

基于短时分形维数的模糊控制滤波

维数是系统的拓扑不变量，从理论上说，Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数是最为重要的维数，但实际应用中几乎无法计算，而分形维数的计算机实现是很方便的，本文基于分形理论中的分形维数概念，给出了复杂时间序列的短时分形维数概念，提出了一种新的滤波方法即基于短时分形维数的模糊控制滤波方法，仿真结果表明，该方法滤波效果良好，可应用于复杂信号的滤波。     

基于布朗曲面模型的图像分形维计算方法

针对差分盒维数DBC(differential box counting)算法中空盒子对计算图像分形维数的影响,分析了DBC算法和其一种改进算法最小盒维数计算方法MBC(minimum box counting)剔除所有空盒子的不足,提出了一种新算法——真实差分盒维数算法ADBC(actual differential box-counting),将差分盒方法中存在的空盒子分为真实空盒子和潜在盒子。在计算盒子数量时,引入图像分形布朗曲面模型,通过模拟图像差分盒子覆盖真实事物(极限分辨率的图像)的情况,结合DBC算法和MBC算法寻找空盒子为潜在盒子的期望,用期望的形式最大程度求出基于图像和分形布朗模型的精确盒子数。实验结果表明,该方法使分形维数计算精度得到了明显提高。     

一种基于数学形态学的分形维数估计方法

对于分形维数的估计是基于分形理论的纹理图像分割算法中最重要的环节。由于使用固定划分的规则网格，常用的基于盒计数的分形维数估计算法及其各种改进方法的误差较大；而传统的形态学维数估计算法虽然在准确性上有一定提高．但其时间复杂度偏高。为此提出了一种基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法(VSEM)。该方法将灰度图像视为一个三维空间中的曲面，使用一组不同尺度的结构元分别度量该曲面．根据度量结果与尺度之间满足的指数率来估计图像表面的分形维数。通过恰当的选择结构元和使用递推技术得到不同尺度下的膨胀结果，新方法成功地弥补了现有算法的不足。本文使用了一组合成纹理和一组自然纹理来评估几种常见的分形维数估计算法。结果显示，本文提出的新方法能够在较小的时间复杂度下，得到更为精确的估计结果。最后，将该方法应用于遥感图像的分割。与其他常用的分形分割算法相比，使用该方法估计的分形维数和图像的临域均值作为特征能够得到更好的分割结果。在对比分析和分割实验中表现出的良好性能说明本文提出的分形维数估计算法可以有效地应用于纹理图像分割。     

一种计算各向异性分形维数的新方法

分形维数是描述分形的重要参数,分形维数的计算是分形几何研究的重要内容。传统上分形维数的计算是基于各向同性这一假设所得到的维数计算方法,不适合具有各向异性特性的自然地形的维数计算。基于微分统计法,提出并实现了一种计算各向异性分形维数的新方法,该算法通过保留方向信息,达到了计算不同方向上不同分形维数的目的。利用频谱合成法生成的各向异性分形曲面进行实验的结果表明,算法是正确且有效的。     

面向数据流的多粒度时变分形维数计算

在大数据时代,数据流是一种常见的数据模型,具有有序、海量、时变等特点.分形是许多复杂系统的重要特征,分形维数是度量系统分形特征的重要指标量.数据流作为动态的复杂系统,其上的分形维数应具有动态、时变、多粒度等特性.提出了多粒度时变分形维数的概念,并设计了基于小波变换技术的数据流多粒度时变分形维数算法.该算法通过对数据流进行离散小波变换,并利用多粒度小波变换树结构在内存中保存数据流的概要信息,可以同时在不同的时间粒度上实时地计算数据流时变分形维数.该方法具有较低的计算复杂度,实验结果表明:该方法可以有效地监控数据流分形维数在不同粒度上的时变特征,深刻地揭示数据流的演化规律.     

免疫模糊控制算法在飞机防滑刹车系统中的应用研究

提出一种基于免疫进化原理的模糊控制优化算法,该方法利用免疫进化算法对模糊控制规则和隶属函数参数进行独立编码,分步联合优化,有效降低了待寻优参数的维数,提高了寻优的速度和精度;以某型飞机为例,针对不同的跑道(干、湿、冰)情况,将该控制方法在MATLAB环境下进行了数字仿真;仿真结果表明:基于免疫进化原理的模糊控制优化算法,在飞机的防滑刹车控制中,具有很好的刹车效果和较强的鲁棒性;采用基于免疫进化原理的模糊控制优化算法可以大大地提高飞机防滑刹车效率,为飞机防滑刹车系统的控制方法提供一条新的思路。     

基于系数关系和分形维数的隐藏算法

提出了一种基于系数关系和分形维数的信息隐藏算法，该算法将原始载体图像分割成固定大小的图像块，利用分形维数与图像之间的关系确定每个图像块的特点，结合人类视觉系统（HVS）的特性，选择代表边缘和纹理特征的图像块，对它们进行离散余弦变换，将信息嵌入到变换系数的关系中，隐藏的信息可以是字符序列，数字序列，文本文件，二值图像，灰度图像以及彩色图像等，实验结果表明该算法透明性好，保密性高，对几何攻击，滤波，噪声和压缩等处理具有一定的稳健性。     

基于分形理论的DEM数据内插算法研究

本文利用分形理论与分形布朗运动原理,提出了基于子分形维数的随机中点位移内插算法,并采用不同的插值比系数来有效避免插值点附近的"尖峰现象"。应用该算法对研究区内的低分辨率数字高程模型(DEM)格网数据进行了内插计算,结果显示内插精度有一定的提高,同时生成的地形起伏平稳,并且能较逼真的反映地形表面的细节。     

基于分形理论的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。