基于Tversky特征相似度的谱库检索算法

针对传统谱库检索效率低,提出了一种基于Tversky特征相似度的谱库检索算法。它优化了基于向量空间模型的谱库检索算法,并在准确定性分析化合物的前提下,通过大幅度减少原有相似度算法中的乘积运算来缩短谱库检索的时间。实验表明,该算法的检测结果和NIST 11的结果完全一样,并且谱库检索的时间缩短了5.22%,具有一定的检索优势。     

一种基于新的向量空间模型的谱库检索算法

在谱库检索中,可以通过建立向量空间模型,将谱图数据表示为向量空间中的向量,计算向量之间的相似性即可得到谱图的相似程度。本文提出一种新的向量空间模型,并基于新的模型提出谱库检索算法,实验发现,新的模型不仅降低了向量空间的维度,减少了计算量,并且谱图之间的相似性计算结果优于现有的基于空间向量模型的算法,检索结果与NIST05完全相同。     

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。     

红外光谱法快速鉴别PE和PVC保鲜膜

利用傅立叶变换红外光谱仪直接采集PE和PVC食品保鲜膜的红外投射光谱,比较了两种食品保鲜膜的红外光谱特征,明确了各自主要特征峰的归属.通过检索标准谱库与标准谱图进行对照,对两种保鲜膜进行了定性鉴定.该方法不需要任何样品前处理过程,具有快速、方便、准确的优点,是对市场上两种食品保鲜膜进行快速定性鉴别的理想方法之一.     

利用质心模式统计进行图像纹理分析

基于区域质心具有某些与人类视觉相适应的性质,提出一种新的纹理分析算法——质心模式统计法(StatisticsofCentroidPattern,SCP)。该算法通过对纹理基元质心分布位置与特点进行分析得到纹理的基元特征,该特征可以反映基元内灰度、能量等分布信息。然后通过对基元特征进行加权投影统计,得到图像的方向性、对比度等纹理特征,这些特征可以更好的适应人类视觉特性。将该算法应用于Brodatz图像库的图像检索,实验结果表明,SCP在查准率上比差分矩阵和纹理谱分别提高10.26%和26.66%,取得了更好的检索效果,可以对图像纹理进行更为精确的描述与分析。     

基于纹理谱及其空间特征的图像检索

针对传统纹理谱描述符维数较高且忽略了空间特征的问题,一方面进一步考虑邻域中心像素与其它像素间的灰度关系,改进了中心对称局部二值模式纹理谱描述符,另一方面基于灰度共生矩阵提出了纹理谱基元共生矩阵的概念,并据此来提取纹理谱基元空间特征。通过不同图像库进行实验,结果表明,结合所提取的空间特征,可明显地提高传统纹理谱描述符的检索性能,而且所提出的描述符以较低的维数取得了较好的检索效果。     

一种快速图像纹理分析算法

针对目前的纹理分析算法普遍存在计算复杂、运行时间过长的缺点,提出了一种新的图像纹理分析算法。该算法利用差分概念定义出图像的差分矩阵和差分直方图,并从差分直方图中提取特征进行图像纹理的相似度度量。由于本算法在考虑人类视觉特性的基础上尽量采用加减运算,因此不但具有与人类视觉特性相联系的特点,更使得算法的运行效率大大提高。使用本算法对brodatz 图像库进行的检索实验表明,该算法在查准率和检索效率上与共生矩阵算法相比分别提高13.9160%和 9.5 倍,具有与传统算法相比更好的检索效果和更高的检索效率。因此该算法可以满足实时性要求较高的场合,弥补了目前算法运行时间长的缺点。     

一种基于向量空间模型的质谱谱库检索算法

本文基于向量空间模型,提出了一种质谱谱库检索算法。该算法将质谱图数据向量化,并定义一个质量数向量空间,质谱图被表示成质量数空间内的一组向量,并利用向量间的相似性计算方法,实现质谱谱库的检索。并且,将(m/e)m.In作为权重进行质谱图相似性的计算,而不仅仅是(m/e)。通过试验,该算法的检索结果与NIST 05检索软件的检索结果一致。     

基于迭代更新策略的快速高精度频率估计方法

基于滤波器组的谱估计方法用于信号频率估计频率虽分辨率高,但滤波器组中心频率格点划分缺乏先验知识,谱峰搜索过程存在计算复杂、信号不匹配问题。基于MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)谱构造指标函数,将谱峰搜索问题等价为标量指标函数局部极小值问题求解,通过构造一组最速下降方向及自适应步长对极值频率迭代更新,实现对信号频率的直接估计。新算法不仅回避中心频率点组划分及传统的谱峰搜索,且有效缓解信号不匹配,估计精度、计算效率更高。对单成分信号频率估计精度与计算量进行新算法与现有算法的性能比较,并用于多成分信号频率估计。     

基于集成学习的涡扇发动机剩余寿命预测

针对现有基于神经网络的剩余使用寿命预测方法存在训练时间较长的问题,提出一种基于XGBoost(extreme gradient boosting, XGBoost)算法的预测模型。首先,清洗历史数据,重构出涡扇发动机剩余使用寿命的完整退化轨迹数据;其次,分析各个特征与剩余使用寿命之间的相关性,依据零方差标准筛选可用特征;最后,通过XGBoost算法建立剩余使用寿命预测模型,并采用网格搜索法优化模型参数。结果表明,基于XGBoost算法的模型预测性能优于GBDT(gradient boosting decision tree),其中,拟合优度(r²)提升了约5%;均方根误差(RMSE)降低约6.83%;训练时间缩短近4/5。与CNN-LSTM方法相比,虽然XGBoost方法的预测精度略低,但训练时间较短,综合效率更高。     

逆向学习耦合多属性查询的图像排序/检索优化算法研究

目的提出逆向学习耦合多属性查询的图像同步排序/检索优化算法,以解决当前算法检索效率与精度不高等问题。方法引入逆向学习概念,利用复杂无损函数,设计图像检索机制,优化训练误差。考虑查询项属性相关性,将训练图像分割成多个子集,联合权重因子,构造图像排序模型。对于给定的多属性查询,文中算法可以利用查询项中隐含的单词属性完成检索。结果文中算法支持多标记查询,与当前图像排序搜索机制相比,在多属性查询条件下,文中算法具有更高的检索精度(当查全率为80%时,精度较对照组分别提高了8.3%和13.2%)与效率。结论文中算法能够支持多属性查询,能进一步增加检索精度。     

基于模型峰的气相色谱-质谱数据提纯算法

本文实现了一种基于"模型峰"的气相色谱-质谱(GC-MS)数据提纯算法,用于从GC-MS原始数据中提取各独立成分"干净"的谱图.算法中,首先利用质量色谱峰的高度从离子质量色谱图中预检出目标化合物的模型峰;然后对预检出的模型峰进行保留时间的校正,得到模型峰精确的保留时间;接着进行谱峰尖锐度的判定,得到目标化合物最终的模型峰.随后,基于所得到的目标化合物模型峰,比较每个离子质量色谱图与模型峰在保留时间和峰形上的相似度,决定该离子是否属于此模型峰.将所有具有相同保留时间和峰形的离子提取出来后,采用最小二乘法,得到各个独立的质谱峰的强度,组合成一张新的质谱图,从而获得目标化合物"干净"的谱图.最后,将10种有机酸混合进行实验,利用"模型峰"算法进行实验数据提纯,其结果验证了该算法的提纯效果与NIST 05自带退卷积软件AMDIS提纯效果一致.     

基于颜色信息与空间特征的自适应商标检索算法

目的为了增强商标检索技术对商标特征的描述能力,改善其在外来干扰下的检索精度与鲁棒性。方法提出一种基于颜色与空间特征自适应结合的商标检索算法。首先,引入主颜色描述符(DCD),将其作为颜色特征检测器,并在颜色特征提取时嵌入k-均值聚类算子,增强颜色区域,准确提取颜色特征。随后,每个商标被量化为8个显色的最大值,以便提取每个颜色分量中的空间分布信息。然后,通过利用不同的权重来平衡颜色与空间特征的重要性,定义一种基于模糊直方图分析技术,计算每个商标自适应系数,以准确描述彩色商标的图像特征。最后,通过Euclidean距离进行相似度量,输出检索到的商标。结果实验结果表明,与当前商标检索方法相比,所提算法具有更高的检索精度与鲁棒性,呈现出更理想的P-R曲线,在召回率为0.7时,其检索准确率仍可达到90%。结论文中检索方法具有较高的检索精度,在包装商标检测、商标版权保护等领域中具有良好的应用价值。     

ATR-FTIR快速识别鞋底材料的方法研究

为建立鞋底材料的快速识别方法,采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)仪测试橡胶(异戊胶、丁苯胶和顺丁胶)、聚乙烯、聚氯乙烯、聚氨酯、热塑性橡胶和乙烯-乙酸乙烯酯共聚物8种常用鞋底原材料,并对采集的红外光谱图进行详细解析,分析各类鞋底材料主要的特征官能团及其对应的红外吸收峰,据此建立常用鞋底材料的ATR-FTIR标准谱图库。采用该方法实测未知鞋底样品,根据谱图解析可以对样品的材料进行分析判别,证明利用建立的标准谱图库通过软件比较检索的方法可以更加快速方便地识别鞋底材料。     

旋转不变纹理特征用于两级图像检索

针对图像中常见的旋转问题提出一种旋转不变纹理特征进行两级图像检索的方法。粗检中,通过坐标变换把图像的旋转转换为行移,并提取近似行移不变的小波特征,结合粗比较算法对整个图像库进行粗检。然后对通过粗检的图像进行 Gabor 变换,提取旋转不变精检索特征,并使用Canberra 距离进行相似性度量。通过对旋转图像库的测试表明,该方法不仅加快了运算速度,且当参数选择适当时,在相同特征条件下,检索率比直接使用精检索方法检索时还提高了 1.625%。     

傅里叶变换耦合曲率尺度空间的图形检索算法

目的解决当前基于曲率尺度空间CSS的图形检索算法仅仅使用了曲率空间图的峰值,且该峰值数量是根据图像形状不断变化的,加上其忽略了图形的重要特征,导致较低的检索精度与效率的不足。方法提出了2D傅里叶变换耦合改进的曲率尺度空间的图形检索算法。首先,考虑零交叉点过程中的曲率动态变化,并定义峰值阀值控制准则,联合抛物线拟合技术,改进了CSS机制,去除伪峰值点,且能兼顾图像形状上的非峰值点信息,获取CSS抛物线拟合图;引入2D傅里叶变换,用CSS抛物线拟合图代替图像形状,获取曲率尺度图的2D傅里叶变换;最后,对其进行归一化,建立曲率-傅里叶描述符,构建查询图形与图形库的欧式距离,完成图形检索。结果 MPEG数据库测试结果显示:与当前利用曲率尺度空间、1D傅里叶描述符的图形检索技术相比,本算法拥有更高的检索精度与效率,呈现出较好的PR曲线。结论所提算法能够进一步提高图形检索精度与效率,在包装商标检索等领域具有较好的应用价值。     

二阶导数红外光谱快速鉴别轮胎橡胶颗粒

针对传统取样分析技术会破坏物证和综合考察样本作为混合物在多维度上的差异性,提出一种基于二阶导数红外光谱结合模式识别对轮胎橡胶颗粒快速准确鉴别的方法。采集并分析不同品牌共计96个轮胎橡胶颗粒的红外谱图及其二阶导数谱图,同时预处理采用自动基线校正、峰面积归一化和Savitzky-Golay平滑,建立判别分析模型,从而实现其品牌间的准确区分和认定。红外二阶导数谱图呈现出许多原始谱图中被掩盖谱峰的斜率变化特征,将样本谱图间的差异更为明显的表示了出来,结合原始谱图和其二阶导数谱图,得出实验样本主要由丁苯橡胶、顺丁橡胶和异戊橡胶3种类型。原始谱图判别预测模型分类准确率为95.83%,二阶导数判别预测模型分类正确率为100%,其区分能力更强,二阶导数结合判别分析可有效开展对轮胎橡胶颗粒的区分鉴别,其构建的模型分类效果更好。以品牌为单位,进一步对丁苯橡胶等3种类型的样本展开模式识别工作,得出其判别预测模型均实现了样本品牌间100%的区分和归类,实验结果理想。利用二阶导数红外光谱结合模式识别可实现对轮胎橡胶样本的准确识别与分类,方法具有一定的普适性和借鉴意义,可为其他物证的鉴别与分析提供一定的参考。     

扫描电镜能谱仪谱峰鉴别方法

简单介绍了扫描电镜附带的X射线能谱仪(EDS)的工作原理及应用;主要介绍了能谱仪分析中常出现的谱峰鉴别问题:假峰和重叠峰;重点介绍了假峰和重叠峰的鉴别方法,假峰一般仪器可自动识别,重叠峰可通过四种方法来鉴别:提高加速电压、利用多条谱线进行鉴别,利用谱图重构功能、增加采集时间的方法进行鉴别,通过计算实际和理论的峰高比进行鉴别,通过定量优化的方法进行确认鉴别。正确地鉴别能谱峰,可提高能谱仪定性、定量分析的精度。     

基于谐波小波重构相位谱的齿轮故障诊断

提出一种基于谐波小波变换诊断齿轮故障的新方法——重构相位谱分析法。实际数据分析表明这种重构相位谱图能有效地应用于齿轮故障诊断，与谐波小波尺度谱相结合，有利于提高诊断精度和可靠性。     

基于高精度匹配点的对极几何估计

提出了一种以Harris算子和空间位置约束条件自动提取的初始特征点为引导,利用小面元模型进行灰度分布的拟合曲面求极值点的超精度特征点定位方法。并利用超精度的特征点估计立体图像对的对极几何约束关系。通过对真实图像的对比实验证明该方法能有效的提高基本矩阵估计精度,与传统的基于像素级特征点的估计算法相比,平均余差值降低了3.4%~21.4%,算法运行速度快,能在视觉测量中有效地提高测量精度。