基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割

改进了传统的基于小波域隐马尔科夫树模型的图像分割方法.由于传统方法均为直接选择小波子带系数作为训练特征,不能直接得到像素级分割结果;同时传统方法在后融合方面对所有尺度均采用同一种上下文背景,而忽略不同尺度上初分割类标志图的特点.因此,本文在粗分割阶段首先处理了训练时参数设置的问题,并选取了更能表征纹理的特征,能直接得到像素级分割结果;在多尺度融合阶段,充分利用不同尺度上类标志图的特性,不仅考虑粗尺度信息对融合结果的影响也考虑了细尺度信息对结果的影响.实验表明本文算法的视觉效果好干与本文进行比较的Choi提出的HMTseg以及孙强提出的WD-HMTseg遥感图像分割算法.     

基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则.最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善.     

基于提升方向波变换域的SAR图像压缩

提出了一种基于提升方向波变换SAR图像的压缩算法.该算法构造了方向波变换的提升方案,通过改进的四叉树分块算法寻找局部最优的变换方向,有效地描述了图像中的方向特征.根据变换系数分布特性构造了多方向各向异性的多级零树结构,提高了编码效率.对多幅SAR图像的压缩实验表明,较之基于小波的SPIHT和JPEG2000等算法,本文方法在性能指标和视觉效果方面均得到了明显提高,尤其在低比特率下,优势更加突出.     

气门故障特征提取及诊断方法的分析与研究

分析比较了工程实践中用于分析气门信号的两种方法(短时傅立叶变换和小波变换)的各自特点,指出用短时傅立叶变换分析气门信号存在的缺点,通过理论分析,得出用小波变换作为提取气门故障特征这一方法的优点.     

三维稳态晶体生长的物理本质

考虑在均匀流场的作用下,分析了金属熔液凝固过程中晶体生长的三维稳态数学模型.应用傅里叶级数展开法,在周期性条件下得到了相应的八阶常微分方程的精确解析解,并确定了解中各系数之间的关系.该解揭示了在均匀流场的作用下,晶体生长呈现了一种周期性振荡式的模式,从理论上证实了固液界面前沿浓度呈现指数振荡衰减性是晶体生长的一个本质特性.     

高速动车组网侧电流谐波特性的研究

研究了高速动车组注入牵引网电流的谐波特性。分析了两电平及三电平4象限变流器的主电路拓扑及控制策略。利用双边傅立叶级数法,给出了两种4象限变流器网侧电流的谐波公式,总结了谐波分布规律。编制了CRH2和CRH5型动车组4象限变流器的仿真软件,研究了不同牵引和制动功率下,网侧电流的THD及各次谐波电流大小,验证了理论分析的正确性。     

多分辨HHT在STATCOM并补线路故障位置识别中的应用

引入多分辨分析方法对Hilbert-Huang变换(HHT)进行改进:根据信号的特征尺度对信号筛分后进行经验模态分解(EMD)处理,然后对固有模态函数(IMF)分量进行Hilbert变换,求取各分量的瞬时频率和幅值。通过对信号按不同时间尺度进行滤波,有效消除模态混叠;同时对信号进行分段样条拟合,减少计算量。用多分辨HHT方法对含静止同步补偿器(STATCOM)的并补线路保护在稳态和故障暂态时的测量信号以及在不同故障位置时的谐波进行仿真分析,结果表明:STATCOM会使故障时保护安装处的电压谐波含量明显增大;谐波分量的特征与故障回路中是否包含STATCOM有关,故障回路包含STATCOM时特征谐波的幅值很大,否则幅值很小。将该谐波特征用于STATCOM并补线路的故障位置识别,可以自适应地判断故障点的位置,与距离保护相结合,可以有效地解决距离保护用于并补线路时的超越误动和欠范围拒动问题。     

基于扩展卡尔曼滤波的低压配电网漏电流监测

针对传统低压配电网漏电流监测方法中存在的监测误差较大且监测耗时较长等问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的低压配电网漏电流监测方法.采用小波变换方法提取漏电流低频信息,将小波变换离散化处理,降低提取特征的冗余程度,完成低压配电网漏电流高频特征提取;采用一阶泰勒展开式扩展卡尔曼滤波技术,将其转变为线性空间方程,引入前馈控制概念,...