自适应梯度幅值和形态学组合滤波算法

针对传统梯度幅值滤波算法中阈值需人工确定而无法正确判断噪声点和产生新噪声点的问题,提出了一种自适应梯度幅值和多结构元素形态学组合滤波算法。首先使用梯度幅度均值与方差的和作为阈值,以及Otsu算法自适应阈值两种自适应滤波算法对图像进行滤波,以自动确定滤波阈值,最大限度滤除噪声点,保持图像细节;然后使用多结构元素组成串联形态学复合滤波器对自适应梯度幅值滤波后的图像进一步滤波,以解决在自适应滤波过程中产生的新噪声问题。通过实验结果对比与分析,该算法滤波后的图像视觉效果明显好于传统滤波方法,从而验证了该算法既能保持图像细节,又能实现较好的图像滤波效果。     

涡街信号处理中基于FFT幅值区间约束的自适应滤波算法

在对涡街流量计的信号进行处理时,一般着重研究如何滤除干扰信号,对有效的涡街信号进行统计分析。但当现场环境恶劣时,信噪比很小,噪声的强度甚至超过有效信号,很难区分其是否为噪声,从而无法对其进行有效过滤。通过对涡街信号特点的研究,分析FFT在涡街信号处理中的可行性,提出FFT幅值区间约束的概念,对中低频涡街信号频率进行估计,并用该估计频率设计自适应滤波器进行信号处理。实验结果表明,该方法可得出很好的测量精度,并且有很强的抗噪声能力。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

幅相二元距离加权的自适应滑动平均滤波

对于光谱图、心电图、线阵CCD光斑图等尖峰型信号,既要滤除噪声又要保持信号峰的位置、幅度、面积、边缘陡度等特征,这是一对难以兼顾的矛盾。在分析了常规加权滑动平均滤波算法的基础之上,提出了幅相二元距离权系数的概念。它不仅考虑了参与加权滑动平均运算的采样数据点间在相位上的相关性,同时也考虑了它们在幅值方面的相关性,有效地解决了峰脚数据被拉高的问题。通过动态调整相位距离阈值或幅值距离阈值,有效地解决了峰顶数据被拉低的问题,从而建立了基于幅相二元距离加权的自适应滑动平均滤波算法。该算法已成功应用于基于线阵图像的视觉式全参数车轮定位检测系统中,使得光斑位置亚像素检测精度从原来的0.5像素提高到了0.03像素。     

双向脉冲信号幅值测量方法

给出测量双向脉冲信号幅值的实现原理，电路以及利用８０９８单片机的Ｔ２进行测量的软硬件实用方法。     

Qi系统的Hopf分叉分析与幅值控制

通过非线性状态反馈,不改变Hopf分叉点,实现对四维Qi系统极限环的幅值控制.推导出Qi系统在第一类非零平衡点上产生Hopf分叉的条件,绘制第一类平衡点的分叉图.采用washout filter非线性控制律,利用中心流形定理对受控系统降维,得到极限环的幅值与控制增益之间的近似解析式.通过数值模拟以及幅值解析解与数值解的比较,验证幅值预测的正确性与控制的有效性.     

融合Monogenic幅值和相位的人脸识别方法

针对仅利用图像滤波幅值信息进行识别而忽视相位信息的问题,提出一种融合Monogenic局部相位和幅值的识别方法。该方法先对相位进行量化和异或,并结合方向和尺度信息得到相位编码(MLXP);其次,分别对相位编码和基于幅值的二值编码进行分块,计算直方图特征;然后,采用基于分块的线性判别进行降维,提高特征的判别能力;最后在评分层实行融合。在ORL和CAS-PEAL人脸数据库上,相位方法MLXP的平均识别率分别为0.97和0.94,融合Monogenic相位和幅值的方法平均识别率分别为0.99和0.979,超越实验中其他所有方法。实验结果表明,相位利用方法MLXP是有效的,融合Monogenic相位和幅值的方法不但能够避免传统线性判别中的小样本(3S)问题,而且能以较低的时间和空间复杂度,有效地提高身份的正确识别率。     

基于自适应权值的图割立体匹配算法

针对传统自适应权重存在计算复杂度高和传统图割匹配精度低的问题,提出一种改进的基于自适应权值和图割的立体匹配算法。首先根据灰度相似性和空间相近性重新定义能量函数的数据项,利用图像的梯度信息作为能量函数的平滑项;然后运用图割理论和 α 扩展算法进行模型求解;最后对视差图运用左右一致性检验和加权中值滤波进行视差精化。算法采用了Middlebury 网站提供的四幅国际标准立体图像对进行测试,实验表明所提算法能够得到较准确的视差图。     

基于奇异值分解降噪和幅值加权的互相关时延估计方法

对于无源时差定位中的互相关算法抗噪声能力弱,准确率低等问题,本文提出了一种先对声源信号进行奇异值分解降噪,再使用幅值加权方法改进的互相关时延算法。先使用奇异值分解降噪提取声源信号的主分量,对信号进行降噪提升信噪比,再用幅值加权扩大互相关功率谱函数频点的幅值,提升时延估计的准确率和可靠性。经仿真实验验证,新算法能准确的计算值时延值,对时延算法的研究有一定的价值。     

正弦信号中任意相位处的幅值测量

0　引言在精密仪器仪表中 ,为了提高仪器选择信号、抗干扰的能力 ,常常采用正弦波信号调制的方法。但是信号解调过程比较麻烦 ,常用的方法是采用快速Ａ/Ｄ转换 ,进行高速采样 ,由于高速Ａ/Ｄ芯片成本较高 ,限制了这种方法的使用。这里介绍另一种解调的方法 ,即使用相敏检波进行信号解调 ,由相敏检波器输出的信号 ,再通过低通滤波器可以得到与输入信号某相位相对应的直流量。直流量可以通过Ａ/Ｄ转换为数字量 ,再接数码管或经ＣＰＵ处理。1　相敏检波原理1.1　被测信号若被测正弦波为 Ｅ =Ｅｓｉｎωｔ式中 :Ｅ为幅值 ;ω为角频率 ,如图 1ａ…     

Quality control expert systems: a review of pertinent literature

Statistical quality control (SQC) is an effective tool that ensures quality products and services by means of control charts, the essence of SQC, and sampling plans. While the computation of sample statistics and the development of control charts are routine exercises, the interpretation of chart patterns, trends and the associated diagnosis of assignable causes requires expert knowledge. The present trend is to develop a quality control system and apply it throughout the company (company-wide quality control CWQC or total quality control - TQC). This frequently means involvement of non-quality personnel in QC teams. Additionally, many companies are faced with a shortage of experienced quality controllers and individuals who can train and educate others on statistical quality control techniques. Quality control expert systems (QCESs) are considered as one way to alleviate these difficulties. In recent years, quality control expert systems have attracted the attention of both quality researchers and practitioners. This paper reviews existing quality control expert systems and recommends a set of quality engineering techniques that should be used to form a knowledge base, the heart of an expert system.     

Simple adaptive control of processes with time-delay

This paper is concerned with the development of tuning guidelines and robustness evaluation tools for a simple adaptive control (SAC) scheme. The adaptive technique requires knowledge of only the relative degree of the plant and an upperbound of the process gain. This is an explicit or direct adaptive scheme. The SAC method is evaluated by simulated applications to two processes. The application of SAC to a process with time-delay is also considered in this paper. This issue has both theoretical, because of the strictly positive real (SPR) requirements, as well as practical appeal. Simulation results show the practicality and usefulness of the proposed algorithm.     

统计过程监测与反馈控制的整合: 状态空间下的一般方法

将状态空间模型引入统计过程监测,选取状态变量为统计过程控制(SPC)统计量,以解决自相关过程的统计监测问题.在分析常用的最小均方误差(MMSE)和PID控制器的基础上,提出了工业过程控制(EPC)反馈控制器的一般设计方法和基本设计原则.作为演绎示例,给出了两组新型反馈控制器,并与MMSE和PID的反馈调整进行比较,当过程均值发生阶跃扰动时,可进一步提高统计监测效果.     

基于统计过程控制技术的钢卷质量控制

统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是生产过程质量控制的重要工具,包括过程监控、过程诊断与改进等一系列活动。详细阐述了此技术在钢卷质量控制方面的应用流程,并通过实例重点介绍了控制图在钢卷质量分析与控制中的应用。系统采集钢卷工艺数据,选择控制图对工艺参数进行监控,计算和分析工序的工序能力指数。发现工序失控时,分析原因并及时采取纠正预防措施,保证工艺的一致性和稳定性,提高工艺成品率。     

一种基于SPC的软件过程质量分析方法

一个项目的开发活动是很多软件过程的集合,不同软件过程之间关联性很强,成功地分析特定软件过程质量的关键是确保软件过程分析的独立性,剔除来自于其他过程的影响。传统Shewhart控制图基于统计假设检验理论,能够区分软件过程中的偶然因素和系统因素,但Shewhart控制图是全控图,无法区分过程之间的影响。为解决这种问题,定义软件过程的总质量和分质量,把系统因素细分为外部系统因素和内部系统因素,并总结软件过程质量诊断表,以使用控制图和选控图来帮助诊断导致软件过程质量异常的偏差源。     

应用统计过程控制监控软件测试过程

统计过程控制(SPC)是通过使用控制图来制定过程决策和预测过程行为的一种质量控制方法.SPC的方法用于软件过程,可以通过描述过程行为来监控过程的稳定性.讨论了将SPC应用于软件测试过程,针对测试过程中所度量的不同分布形式的数据而采用不同计算方式应用SPC的控制图,然后根据控制图判断测试过程是否稳定,并分析可能存在的可归属原因.     

间歇过程多变量统计过程控制的理论与方法

统计过程控制技术作为一种用统计分析方法保证产品质量和生产稳定性的手段,在现代工业生产中的应用日益广泛。阃歇生产过程因其过程变量的时间相关性和变量之间大多存在强非线性关系的特点,采用传统的统计过程控制方法难以满足其对产品高质量的要求。通过多元投影的方法压缩过程变量的维数,在较低维的主元空间对过程进行监控。可以较好的解决上述矛盾。针对间歇过程运行的特点,分析了线性和非线性多元统计过程控制技术的理论和方法。     

多变量最小方差自校正调节器在蓄电池厂铅粉机控制中的应用

铅粉机是一个多变量耦合的、具有双重积分和本质非最小相位特性的对象.研究工作包括数学模型的建立、一种新的递推估计方法的提出、一种基于状态空间法的多变量最小方差自校正控制算法的设计、计算机实现和现场调试.     

间歇过程多变量统计过程控制的理论与方法

统计过程控制技术作为一种用统计分析方法保证产品质量和生产稳定性的手段,在现代工业生产中的应用日益广泛。间歇生产过程因其过程变量的时间相关性和变量之间大多存在强非线性关系的特点,采用传统的统计过程控制方法难以满足其对产品高质量的要求。通过多元投影的方法压缩过程变量的维数,在较低维的主元空间对过程进行监控,可以较好的解决上述矛盾。针对间歇过程运行的特点,分析了线性和非线性多元统计过程控制技术的理论和方法。