基于不同胸型的文胸压力舒适性与聚拢性研究

选取5款材质相近的华歌尔品牌3/4杯经典款75B号型文胸为试验样品,选择9名胸部形态不同的女大学生进行试穿试验,采用日本AMI3037气囊式压力测试仪测试文胸压力值,采用马丁测量仪测试乳点间距得到文胸的聚拢效果值,并采用心理学5级标尺对文胸的整体舒适性进行评价。分析不同胸型受试者对应的文胸压力值、聚拢效果、整体舒适性,以及3者之间的相关性。结果表明,不同胸型受试者穿着不同结构文胸时的压力舒适性与聚拢效果均存在显著差异,其中钢圈带内侧点和骨条上端点对文胸的压力舒适性影响显著,钢圈带内外侧点、后背扣中点对文胸的聚拢效果影响显著。该研究可为企业研发新款文胸提供理论依据,同时为消费者购买文胸提供指导。     

基于服装压力舒适性的文胸设计思考

对服装压力舒适性、产生原因、评价方法及对人体的影响进行了分析,重点从文胸的发展、受力因素等方面对优化文胸的压力舒适性进行了探讨,以引导服装艺术设计进行科学思考。     

基于小波变换的抑制心电信号噪声方法研究

针对在采集心电信号的过程中容易产生多种多样噪声的问题,利用小波函数的多尺度多分辨分析的特性,采用小波变换分解重构的方法,选用4尺度对心电信号进行滤波处理.仿真结果表明,该方法对于50 Hz工频干扰、肌电干扰、基线漂移有较好的抑制作用,为心电信号QRS波的识别奠定了良好的基础.     

基于三维小波变换的图像融合

比较了目前常用的各种二维图像融合算法 ,并就其中最理想的基于小波变换的图像融合算法利用可分离多分辨分析方法给出三维形式 ,为纺织领域各种适应特殊应用要求的三维图像融合算法的研究提供了一个好的框架。     

基于小波变换与KPCA的人脸特征提取与识别算法

本文介绍了一种结合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的人脸特征提取与识别算法。通过对ORL标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法具有较好的识别性能,且在特征提取速度上明显高于传统的KPCA方法。     

基于小波变换及投影分析的织物倾斜度检测算法

为了实现对织物倾斜度的精确检测,本文基于小波变换及投影分析提出一种有效的倾斜度检测算法。首先,待检织物图像经过一层小波分解,并提取出纬线边缘;然后利用形态学滤波方法中的腐蚀操作消除边缘噪声;最后将处理好的边缘图像在一定角度范围内以一定的步长进行旋转,并求出在每一个角度下的投影向量,通过判定函数确定织物图像的倾斜角度。实验结果证明,对于平纹图像,可获得大于95%的准确率,即使对于纹理较为复杂的花纹图像,仍能获得大于88%的准确率。可见提出算法具有较高的准确率和较好的实用性。