基于多尺度小波变换的边缘检测算法

提出一种用多尺度小波变换进行边缘检测的算法,并将该算法与经典的Sobel算子进行比较,结果表明用该算法进行边缘检测是可行的.在多尺度信号边缘检测中,考虑到信号的边缘不仅仅定义为信号奇异性的表现,而且也是视觉的一种反映,它与人的视觉特点,先验知识紧密相关.而信号的孤立奇异指数可以由小波变换在该点随尺度参数变小时的衰减速度确定.由于小波变换的上述特征,采用小波变换对图像进行边缘检测非常有效.实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等优点.     

一种变步长趋势子序列搜索算法

为了克服基于点距离的时间序列相似性搜索物理概念模糊和速度慢的缺点,提出时间序列的分段趋势序列(PTS)概念,并在此基础上提出一种变步长趋势子序列搜索算法.该算法基于时间序列分段线性表示理论,通过相似阈值和子序列间的趋势距离计算跳跃步长,从跳跃步长后开始的子序列进行下一次匹配,从而对全序列实现跳跃式搜索.理论分析和仿真结果表明,该算法对基于趋势表示的子序列搜索在时间和空间上都具有更优的性能,适用于时间序列的动态特征分析.     

小波滤波在时间序列频繁模式挖掘中的应用

与布尔型数据的频繁模式挖掘相比,时间序列的频繁模式挖掘是一个相对复杂的问题,目前对此类问题还缺少深入的研究.通过对小波滤波的研究,提出了一种时间序列的频繁模式挖掘算法,Frequent-Wavelet算法.该算法的特点是采用多孔平滑滤波器组对时间序列做低通平滑处理,用得到的多个尺度序列表示原序列,较好地解决了时间序列的平凡相似问题和时间轴伸缩问题.实验表明,Frequent-Wavelet算法对于时间序列的频繁模式挖掘具有较好的效果.     

一种手绘圆的快速识别算法

提出一种手绘圆的快速识别算法,该算法采用像素跟踪方式,通过提取和跟踪圆的骨架像素得到圆片段的直线段序列,然后进行直线段序列的分解和合并处理,把属于同一圆的直线段序列连接起来,进而计算圆的几何参数,完成手绘圆的识别.与Hough变换方法相比,该算法不需要大量的计算时间和存储空间.实验结果表明,该算法能快速、准确地识别出手绘图形中的圆,具有良好的稳定性和鲁棒性.     

时间序列变点的统计推断

从时间序列具有若干变点情况下的似然函数出发，得出变点组的极大似然估计，提供了给定点个数条件上变点位置的递推算法，并给出了时间序列变点个数的统计推断方法，从而为时间序列变化的阶段性提供了一种客观的划分标准。     

基于特征符号表示的网络异常流量检测算法

为了准确检测网络中的流量异常情况,确保网络正常运行,提出基于特征符号表示的网络异常流量检测算法（NAAD-FD）. NAAD-FD算法利用趋势转折点将网络流量数据按照基于趋势特征的符号表示方法进行转化,按照表示结果将原始数据转化为包含7项特征值的子序列,将7项特征值运用到提出的距离计算方法中;结合基于密度的算法,按照时间序列的网络异常流量定义执行异常检测. 通过对算法参数、仿真数据和真实网络流量数据的实验与分析可知,该算法具有较强的鲁棒性,验证了该算法的有效性和稳定性. 该算法通过降维简化表示,显著降低了算法的时间复杂度,有效加速异常检测过程约40%.     

基于LLM的时间序列异常子序列检测算法

为了提高时间序列中异常子序列检测算法的有效性,提出一种基于局部线性映射（Local Linear Mapping,LLM）的异常子序列检测算法.该算法将时间序列子序列通过其相邻子序列线性重构,很好地保留了时间序列子序列与其相邻子序列的相关性基于LLM的映射特性,使用两种异常指标（贡献因子,重构误差）,并将其应用于ST东方（B）股票交易时间序列数据集的异常子序列检测中.实验结果表明,所提出的算法对异常子序列的异常检测具有很好的效果,有效提高了时间序列中异常子序列的检测效率.     

高速公路交通事件自动检测算法

为解决目前我国高速公路交通检测器布设数量严重不足所导致的交通事件检测效果不佳的问题,在分析了收费数据特征的基础上,设计了一种基于收费数据的交通事件自动检测算法.该算法以标准偏差法为基础,首先为了减少因交通波动引发的误警,提出了一种基于滚动时间序列的交通参数合成方法;在此基础上,为了减少因常发性交通拥挤引发的误警,提出了一种综合考虑交通参数数据横向时间序列和交通参数数据纵向时间序列的改进方案;进而,为了减少因算法自身的检测逻辑引发的误警,提出了一种基于数据分析时间窗口内的交通参数标准差以及当前采样间隔交通参数相对于其以前平均值改变程度的改进方案.采用我国浙江省沪杭甬高速公路的实测收费数据进行验证和对比分析的结果表明,在相同的误警水平下,本文算法的检测率明显优于标准偏差法,平均检测时间与标准偏差法基本持平,且本文算法具有良好的鲁棒性.     

Delaunay三角剖分的快速重建算法

本文描述了一种Delaunay三角剖分的快速重建算法,用以节省三角网格存储和传输时间.该算法既可以在基于均匀网格的Delaunay三角化过程中,直接生成点集序列,也可以推广到其他Delaunay三角剖分方法的输出结果,在O(n)的时间内生成点集序列.简单遍历这个点集序列就可以在O(n)的时间内重建Delaunay三角剖分.与以前的算法相比,该算法具有重建操作简单、执行速度快、拓扑信息完全隐藏在点集序列中、不需要增量插入操作等特点.     

基于多粒度周期模式的时序离群点检测算法

目前研究时间序列离群点检测方法大都没有考虑到数据本身的周期性,有的只能处理名词性属性. 针对实值性属性的时序数据,提出了多粒度周期模式的发现算法,该算法基于不同的时间间隔粒度来探测不同的周期模式, 并利用得到的周期模式来发现那些偏离周期模式的离群点. 该方法可有效避免将正常数据误报为异常值. 通过实验验证了该算法既可正确找出数据在不同粒度下的周期模式,又可有效探测时序数据中的异常值,并与不用周期模式发现的离群点检测算法比较,减少了对特殊事件的离群点误报.     

小波变换的离群时序数据挖掘分析

针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。通过对时序数据进行离散小波变换,将其从时域空间变换到频域空间,使时序数据映射为多维空间的点。该方法具有多尺度、时移不变性等特点,经离群时间序列进行离散小波变换后,不仅具有良好的保距性又达到降低维数目的。然后提出一种基于距离的离群时序数据挖掘算法。仿真试验表明了该方法的有效性。     

改进型小波多分辨率分析及小波梳状滤波器

为克服小波多分辨率分析在高频段频率分辨率低的缺点,提出一种改进型小波多分辨率分析算法,并在此基础上给出一种新型小波梳状滤波器(WCF)的实现方法.改进型小波多分辨率分析算法对高频段进行逐级细分,得到一系列窄带的共轭正交滤波器(CQFs)及其输出信号序列.利用共轭正交滤波器的频率响应特性,将这些窄带滤波器通道组合成WCF.理论分析与仿真结果均表明,WCF在各频段都具有相同的频率分辨率,并能够检测子频带交界处的频率分量.WCF不仅易于实现,而且可以根据问题需要设定子带带宽,得到足够高的频率分辨率,适用于时变和非平稳信号时频特征的检测.     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

Novel Real-Time Seam Tracking Algorithm Based on Vector Angle and Least Square Method

Real-time seam tracking can improve welding quality and enhance welding efficiency during the welding process in automobile manufacturing. However,the teaching-playing welding process, an off-line seam tracking method, is still dominant in automobile industry,which is less flexible when welding objects or situation change. A novel real-time algorithm consisting of seam detection and generation is proposed to track seam. Using captured 3D points, space vectors were created between two adjacent points along each laser line and then a vector angle based algorithm was developed to detect target points on the seam. Least square method was used to fit target points to a welding trajectory for seam tracking. Furthermore, the real-time seam tracking process was simulated in MATLAB/Simulink. The trend of joint angles vs. time was logged and a comparison between the off-line and the proposed seam tracking algorithm was conducted. Results show that the proposed real-time seam tracking algorithm can work in a real-time scenario and have high accuracy in welding point positioning.     

一种基于距离分区的BIM模型零水印算法

针对建筑信息模型（BIM）模型版权保护的问题,基于BIM的数据特征提出了一种BIM模型的零水印算法.首先,将不同数据中约束性不强的点图元排除,获得其他点图元的位置信息,计算单体模型的特征点到各个点图元的基准点之间的距离作为水印构造的载体;其次,将特征值进行排序,求出相邻点之间的变化率,将不符合要求的特征值排除;最后,根据特征值的特征对特征值分区,利用各分区中特征值的奇偶性构造一种用于BIM模型版权保护的零水印算法.实验结果证明,所提算法安全性高,可对常规攻击平移、旋转和模型详细程度的变化有较强的鲁棒性,能够满足实用性的需求,对BIM模型的版权保护有重要价值.     

A new real-time algorithm of wavelet transform for detection of sudden-changing signals of power systems

With a complex wavelet function, a new real-time recursive algorithm of wavelet transform (WT) is analyzed in detail. Compared with the existing recursive algorithm in two directions, the computing time is greatly redueed in response to faults signals in power systems, and the same recursive algorithm can be generalized to other wavelet functions. With the phases and magnitudes of complex WT coefficients under the fast recursive algorithm, a method to detect faults signals of power systems is presented. Lastly, the analyzing results of some signals show that it is effective and practical for the complex wavelet and its real-time recursive algorithm to detect faults of power systems.     

基于直线逼近的图形角点检测技术研究

拐点是数字图像中的一个重要信息载体,本文针对具有类直线边界的图像提出一种新的拐点检测算法。该算法并非通过在连续空间内选择支撑区域计算每个点的特征值来选择角点,而是在针对特定图形特征,首先通过Freeman链码提取图像边缘;然后通过图像支撑点和连接点的概念过滤掉一些明显不为拐点的像素;最后用直线逐段来代替图像边缘曲线,而替代直线的端点则构成了图像的拐点。     

暂态电能质量分析中的小波算法及应用

针对当前电力系统存在的暂态电能质量中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点，提出了基于C语言的小波算法检测暂态电能质量的方法．研究结果表明，小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的发生时刻进行准确定位，并可利用相应控制系统有效改善电能质量．     

852农场51a降水序列多时间尺度分析

采用Morlet小波分析方法,对852农场1958~2008年51 a的年降水变化进行多尺度分析,分析其中存在的主要周期振荡和突变点。结果表明：该农场年降水存在多时间尺度的周期变化特征,年降水存在3 a和9 a的主周期。852农场年降水变化存在着明显的多时间尺度,即年代际尺度和年际尺度的周期性变化。同时也表明,自2008年以来,852农场降水量有逐渐增多的趋势。因此,可以充分利用降水,缓解地下水资源危机。