改进的EEMD算法及其在多相流检测中的应用

针对低信噪比下EEMD法在分解过程中产生模态混叠导致滤波效果变差的问题,提出了一种改进的EEMD滤波方法.该方法首先设计最优带通滤波器,滤除信号中的脉冲干扰,再将滤波后的信号进行EEMD分解,然后采用SG滤波器对筛选的IMF再进行滤波,最后对滤波后IMF进行重构.最后将改进的EEMD法和EEMD法分别用于多相流测量信号滤波及含水率测量,结果表明,改进的EEMD法与EEMD法相比,信噪比提高了约2～3 dB,滤波效果更好;含水率平均测量精度提高了约3％,测量误差更小.     

基于自适应小波神经网络实现鱼雷超声引信信号消噪

将小波理论和人工神经网络技术同时引入鱼雷超声引信目标信号处理中,抑制信号噪声,并给出了自适应小波神经网络的构造方法.采用正交的Daubechies小波系作为小波元,并对尺度参数进行优化选取,以实现更好的拟合信号.仿真结果表明,该自适应小波神经网络对引信目标信号的处理具有消噪效果好,失真小的特点,有利于防止出现误判和漏判目标的现象.     

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法

针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法.首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像,并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标.实验结果表明,该算法简单、易实现、实时性强.     

具有照片真实感的三维特定人脸的生成

目前人脸建模的方法都不是很令人满意：成本高昂，算法复杂。针对这一困难提出了一种简单有效的由正、侧面照片重建特定人脸三维模型的新方法。先用多分辨率技术构造纹理无缝拼接图，然后把三维网格模型投影到圆柱面上并展开，根据二维图像变形技术中特征指定算法的数学思想，将匹配公式进行一定的改进后应用于模型网格点的适配，在作了一定假设后推导逆向圆柱映射的计算公式，将适配后的柱面网格映射回去，最后进行纹理映射生成真实感的特定人脸三维模型。实验证明，该方法可实现不同人脸的真实再现，而且无需昂贵的设备，算法简单，可以廉价的生成具有照片真实感的三维特定人脸。     

基于SOPC的红外图像自适应非均匀性校正设计

场景非均匀校正和基于本底信息无快门校正等红外图像自适应非均匀性无快门校正算法不需要中断探测过程,克服了定标类校正算法需要周期性定标的不足,目前日趋受到重视。相对于场景无快门校正算法,基于本底信息的自适应无快门校正算法具有复杂度低、易于实现的特点,正逐步从理论研究走向具体工程应用,通过硬件系统实现该校正算法具有重要的应用价值。根据自适应无快门校正算法理论特点,采用基于FPGA构建SOPC系统的方法进行了硬件实现,主要由校正参数计算、本底采集、校正模型等模块组成。校正参数计算部分根据自适应拉格朗日插值计算和更新校正参数,本底采集模块用于采集均匀本底信息,为图像校正提供一系列本底信息,校正模块完成红外图像的实时非均匀性校正。实验结果表明:实现的非均匀性无快门校正系统具有占用硬件资源少、延迟短和图像效果好的优点,能够广泛应用在红外成像系统中,具有较强的研究价值和现实意义。     

基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法

边缘检测是图象特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果.寻找一种对噪声不敏感、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.本文尝试与探讨了基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法.该算法首先对图象基元的特点进行分析,以确定非边缘点参考序列和待比较序列,然后通过两个序列之间的灰色关联度区分边缘点和非边缘点.实验结果证明,该算法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息,具有一定的抗噪声能力,而且还可通过调整关联度阈值控制边缘信息量,因此其是一种有效的、具有可调功能的边缘检测新算法.     

OFDM系统中降低峰均功率比的研究

正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)非常适合高速通信系统,但存在高峰均功率比(PAPR)的问题。对OFDM系统中如何降低PARR的问题进行了研究,讨论了降低PAPR的主要方法,重点分析了选择性映射法(SLM),并在此基础上提出了一种基于预编码矩阵的改进算法,最后通过matlab进行了算法仿真,仿真结果表明,改进算法在使得OFDM系统在降低峰均功率比的性能上得到了进一步的改善。     

基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

基于图割的扩散张量磁共振图像胼胝体分割算法

扩散张量磁共振成像过程易因噪声导致扩散张量图像(diffusion tensor images,DTI)的体素数据发生畸变,使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于图割的DTI胼胝体分割算法,该算法在求解能量函数的过程中,用非种子点与作为硬约束条件的种子点之间的J-散度中位数表示T-连接权值,用取值范围在(0,1]之间的单调递减指数函数表示N-连接权值,同时构造网格图结构,用最大流/最小切算法计算最小切,实现图像的全局最优二值化分割.DTI图像的分割实验结果表明:所提算法能更为准确地从受噪声影响的数据中提取出胼胝体,各参数不同取值时的重叠率指标统计分析也证明了新算法具有较高的分割精度.     

基于管道模型的燃油喷嘴检测结果差异性分析

针对喷嘴工程检测中存在的问题:同一喷嘴在两台设备中性能检测结果不一致,分析两台设备的工作原理、管道结构,建立燃油管道模型,找出检测结果差异性存在的原因.在此基础上,选用合适的神经网络结构,利用模拟退火遗传算法设定网络初始阈值和权值,利用贝叶斯正则化算法训练网络,得到不同检测结果的映射关系,通过映射使两者得到统一.仿真实验证明,此方法既将检测结果差异控制在了允许范围之内,又简单易行,提高了检测效率.