地域性室内设计中装饰图案元素审美特征仿真

用传统方法对地域性室内设计中的装饰图案元素审美特征进行提取时,存在提取效率低和提取准确率低的问题.研究采用独立分量分析方法对装饰图案进行预处理,去除装饰图案中存在的冗余数据和噪声,对处理后的装饰图案进行Haar小波变换,得到装饰图案的细节信号和近似信号.通过模糊系统得到装饰图案的模糊强度向量,对模糊强度向量进行归一化处...     

小波变换用于舰船辐射噪声调制信息检测

应用小波分析从舰船辐射噪声中提取调制信息,进行了仿真研究,供舰船识别利用.首先讨论了舰船辐射噪声的产生机理、构成和频率特性,指出螺旋桨噪声的振幅存在周期性调制.其次利用小波的多分辨分析的方法,在中低信噪比条件下,仿真实现了调制信号和舰船辐射噪声的分离.其结果表明,相对于传统DEMON分析,利用小波以及希尔伯特变换可以更快更好地提取舰船辐射噪声的调制信息.在水声信号处理领域,小波变换对于舰船调制信息提取是一种有效手段.     

基于匹配追踪的快速独立分析方法在轴承复合故障盲源分离中的应用

针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法.     

一种宽带声场干涉图案处理的方法及其应用

针对传统图像处理方法不能给出声场干涉图案局部信息的局限性,介绍了一种基于图像Hessian矩阵特征值分析的多尺度线性滤波器,进行干涉图案的处理和特征提取,建立了具体条纹斜率和位置估计的有效方法,并进一步讨论了依据条纹参数估计结果进行海底地声参数反演的可行性.从数值仿真以及海上实验数据的处理结果表明,该方法可以有效地提取宽带声场的干涉结构和条纹信息,而条纹的参数信息也可进一步应用到地声参数反演中.     

基于Hough变换的重磁数据线性特征提取技术

利用重磁数据确定地质体的边界是地质解释中一项很重要的工作,然而目前众多的边界识别方法均基于各种导数变换的组合,因此对噪声的影响比较敏感。基于上述问题,研究分析了图像处理中提出的Hough变换的原理,提出利用该变换进行重磁数据处理,基于此识别数据中包含的线性特征,对应于地质体边界和断裂构造平面展布特征等信息。理论模型和实际数据的计算分析表明,该方法能够较准确地提取出重磁数据边界信息,同时具有较好的噪声鲁棒性。利用Hough变换提取出的线性特征对地质体边界识别、大地构造单元划分及断裂体系分析等工作具有实际的应用意义。     

基于大功率变电柜的电磁特性研究

对大功率变电柜所产生的传导电磁干扰问题进行分析,首先建立了传导噪声高频电路的等效模型,阐述噪声电流与电压的计算方法,对共模和差模传导噪声进行分析并建模,作为后续的传导噪声提取和分离的理论依据. 提出散射参数法提取噪声源阻抗,并对传导噪声抑制方法进行研究,设计了针对本电路的EMI滤波器,通过实验进行抑制效果的验证,为实际的工程整改提供了理论依据.     

多尺度SE-Xception服装图像分类

应用当前较新颖且分类性能靠前的卷积神经网络Xception作为基础网络结构,尝试采用多尺度的深度可分离卷积来提升模型特征信息的丰富度,在模型中嵌入SE-Net模块增强有用特征通道,减弱无用特征通道. 实验结果表明：提出的多尺度SE-Xception模型在2种噪声程度不同的服装数据集中均取得不错表现;ACS数据集的平均分类准确率为78.34%,分别高于VGG-16、ResNet-50和Xception模型8.52%、4.81%、3.69%;验证了多尺度SE-Xception模型具有更好的特征提取能力,能够提取到更多的服装信息,从而提高服装图像分类效果,一定程度上解决了特征尺度单一、信息丰富度低的问题.     

小波分析在信号包络提取中的应用

包络分析是机械测试和故障诊断领域的常用方法 ,本文利用小波的频带分离特性和噪声的小波变换特性 ,将希尔伯特变换和小波分析结合起来 ,提高了提取信号包络信息的精度 ,并通过实例说明了这种方法的有效性     

aIB算法在古建筑信息模型特征提取中的应用与研究

古建筑信息模型特征提取在古建筑重建过程中具有重要的作用.针对三维激光扫描获取的散乱点云数据形成的古建筑信息模型在特征提取时存在的问题,采用二值化方法将图像数字化,提取特征数据集,使用aIB算法提取点云数据特征.aIB算法将原始点云数据集作为源变量X,将法向量作为相关变量Y,将特征变量作为目标变量T,将源变量X压缩到目标变量T中时,尽可能保持相关变量Y的信息,更加精确的获取点云数据特征,同时尽量压缩噪声数据.实验结果表明aIB算法可以有效提升古建筑信息模型特征提取的准确度.     

融合高阶信息增强模块的复杂背景植物叶片图像分类

植物叶片对植物种类分辨与认知具有重大研究作用. 提出了一种充分提取植物叶片特征信息的高阶信息增强模块,使用包含高阶信息增强模块的卷积神经网络模型对植物叶片图像进行多感受野特征提取. 以复杂背景下的植物叶片图像为研究对象,从中国植物图像库中获取样本来源不同的植物叶片图像构成含有9种叶片的PLD_amp数据集,采用添加高斯噪声、数据增广技术平滑和增扩数据集,增强数据的可操作性. 与现有传统卷积网络相比,所提出的包含高阶信息增强模块的CNN模型最佳分类准确率可达88.7%,具有较高可行性与高分类准确率.     

免烧彩色饰面砖研究

本文介绍一种不需烧成的彩色饰面砖．它以高铝水泥为主要原料．掺入少量颜料、减水剂、添加剂和适量白石粉．与瓷砖相比，生产成本低．节约能源，可替代瓷砖用于室内墙地面装饰．在消除表面白霜方面．采用无机添加剂取得突出效果．     

基于HTML结构特征的网页信息提取

Web上的信息很多存储在HTML页面上,传统的网页数据抽取方法是使用包装器(Wrapper)来抽取网页中感兴趣的数据。包装器所需的信息模式识别知识的获取是一个费时费力且需要较高智能的工作。避开了使用Wrapper,针对新闻类网页的结构特点,从视觉角度对网页页面空间的构成进行了噪声与信息实体的划分与判断。讨论了一种根据新闻类网页层次结构和各层节点统计信息进行新闻主体提取的方法。改进了传统的DOM模型,增加了层次与样式等属性作为噪声判断的依据,并对其节点添加了统计信息,利用新闻的标题、时间等外显特性,提出并实现了一种结合正向直接抽取与反向降噪抽取新闻类网页得到结构化数据的方法。实验结果表明,用这种方法进行新闻类网页主体信息提取的有效性。     

一种植被覆盖区利用闭凸锥约束收敛提取有用信息的方法

世界上许多地方被植被所覆盖,在植被覆盖区提取有用信息一直为一个难题,例如植被覆盖下矿产信息等。常见的植被抑制方法主要是利用信号本身采用同态滤波或者方程式解算进行植被去除,主要缺点依赖经验或者多期数据,实际应用存在困难。本文提出一种利用闭凸锥约束收敛的算法对植被覆盖下有用信息进行提取,这种方法处理后的数据增强了有用信号的强度同时有效减弱植被信号的干扰,对植被覆盖区工程探测、矿产地质调查、水利农业等都具有重要意义。     

噪声自适应抑制技术在大坝安全监测数据处理中的应用

利用传感器监测大坝安全特征量从而实时掌握大坝安全状况是目前较为常见的安全监控手段。噪声干扰是传感器数据输出的重要问题,严重影响建模分析的精度。针对传统线性滤波的不足,提出了基于RBF神经网络的非线性神经网络滤波器,该模型克服了传统线性滤波对非高斯噪声处理时的缺点,且不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统建立Simulink仿真模型。该技术应用在大坝监测数据处理中,取得了良好的效果。     

线性软阈值方法在直流电法数据处理中的应用

在矿井中开展高密度电阻率法工作,由于各种因素的干扰使得观测数据噪声较多,特别是当有用信息的幅度和噪声尺度相差不大时,传统方法的去噪效果都不理想.本文讨论了George E.Leblanc和William A.Morris提出的基于线性软阈值的去噪方法,创新性地将其应用到矿井高密度电阻率法数据处理中.通过实测资料分析,该...     

利用多普勒信息提高自适应波束形成的稳健性

当快拍数较少和存在系统误差时,自适应波束形成性能急剧下降,特别是当输入信噪比较大时,会出现严重的信号相消现象．文中利用时域信息提出一种新的自适应波束形成方法,理论分析表明,该方法为目标多普勒频率已知条件下最大似然估计结果．该方法能有效地克服信号相消现象,并且具有良好的波束保形能力和快速收敛特点,计算机仿真结果验证了这些优点     

Estimation on structural responses using multi scale measurements

Different measurands from the different types of sensors can obtain different information regarding the structural behavior in a real structural health monitoring system.To enrich information and estimate the structural responses based on much more known information,the estimation on structural responses using multi scale measurements from multi-type sensors is proposed in this paper.Pattern identification is constructed with the pattern library given by strain measurements and deformation measurements.Considering the uncertainty of the measurements as well as to enhance the robustness of the proposed algorithm,more than one best pattern is selected to synthesize the finally estimated stress responses.To validate the capacity of the proposed acquisition method using multi scale measurements,finite element model analysis is conducted to estimate the structural stress response in Shenzhen Bay Stadium as an example.The performance of the pattern identifications,constructed by two kinds of pattern libraries captured by sole strain measurement,and multi scale measurements which are constructed by both kinds of strain measurements and deformation measurements,respectively,are compared in this paper to observe measurements constructed from strain measurements and deformation measurements outperformed others.Errors analysis for a series of parametric studies in which noise at different levels has also included in the measurements are further carried out,and robustness of the proposed information acquisition scheme under noisy measurement is demonstrated.     

Application of graph overlay method to environmental impact assessment of railway noise

The graph overlay method is used to evaluate the noise impact of route alignment and the results can serve as a reference for the route alignment optimal selection. The geographic information system(GIS), with its powerful function of handling attribute data and spatial analysis, is adopted to calculate the noise comprehensive impact area of each alignment. With the graph overlay method, the noise vulnerability and noise impact distribution are both taken into account in the noise impact assessment of route alignment. With GIS, the efficiency of work and the reliability of result are greatly improved. By a combination of them, the noise impact on environment is fully presented in a visual way and the assessment result has vital value in route alignment optimal selection. A detailed case study is illustrated and the efficiency of the method is verified.     

一种快速结构模式识别的新方法

首先对图象进行二值化,再用数学形态学中的闭合和开启算子从所得的二值图象中提取出模式的封闭边缘,随后通过对此边缘进行直线逼近得一多边形,最后将此多边形与各模板进行匹配而完成对模式的正确识别。仿真表明,这种识别方法具有尺度、平移和旋转的不变性,而且识别速度很快。