基于小波去噪的神经网络软测量在血糖浓度估计中的应用

由于皮下间隙液葡萄糖的易测性和测量过程中传感器感染血液的低风险性, 皮下间隙液一直是血糖监测的首选位置. 但皮下间隙液葡萄糖浓度的变化总是滞后于血糖浓度的变化, 而且测量过程中会引入噪声, 不能准确地估测血糖值, 针对这一问题提出了一种基于小波去噪的神经网络软测量方法. 该方法先对与血糖相关的一些辅助变量进行去噪处理, 然后用来训练神经网络, 建立血糖软测量模型. 通过对1号、2号成年人采集的仿真数据进行实验, 结果表明, 运用该方法得到的测量结果比皮下间隙液葡萄糖值具有更小的均方根误差、更好的信噪比、以及更小的测量延时.     

基于全局和局部信息融合的图像显著性检测

视觉注意机制是机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注.文中提出一种基于全局和局部信息融合的图像显著性检测方法.模型首先对输入图像进行离散剪切波分解,得到尺度系数和剪切波系数.由于剪切波系数包含大部分图像细节信息,模型在每个分解层上对剪切波系数重构得到描述特征图.在特征图的基础上,一方面从全局的角度出发,使用所有特征图获取特征向量计算全局概率密度分布矩阵,进而构建全局显著图,另一方面从局部的角度出发,在每幅特征图上计算局部区域的熵值,进而构建局部显著图.最后对两幅显著图进行融合,得到综合显著图.实验结果验证该算法的有效性和可行性.     

基于CEEMD和小波包变换的重力数据信噪分离方法

为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离,本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用CEEMD将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式函数(IMF)分量以及趋势项,为进一步提取出各IMF分量中的有用重力信号,本文采用小波包变换对各IMF分量进行小波包分解降噪,最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构,实现重力数据的信噪分离。本文通过仿真数据和实测数据对该方法进行了验证,结果表明本文提出的重力数据信噪分离方法能有效的抑制噪声干扰,保留有用的重力信号,实现较高精度的重力信号提取。     

一种两级式LED恒流驱动电源设计

根据LED驱动电源设计要求,对设计方案进行合理论证,前级功率因素校正采用升压型斩波电路,控制芯片采用仙童公司的FAN7527,后级采用隔离式单端反激电路实现降压型DC/DC变换,控制芯片为TI公司的UC3843;此外为满足LED驱动电源恒流输出特性,设计中采用AP4310设计一个恒流限压控制器。基于以上结构,完成一款实验样机,通过测试和分析,实验波形与理论波形基本一致,完成本次设计要求的性能指标。     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。     

小波变换预测移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不高的问题,提出一种基于小波变换预测的移动节点定位算法。根据历史运动轨迹通过小波变换预测节点当前位置,精确采样区域,应用自适应采样方法减少采样次数,通过加权滤波增大高质量样本点以及降低低质量样本点对定位结果的影响,提高定位精度。仿真结果表明,在锚节点数目、通信半径、最大样本点数目等条件变化的情况下,该算法与传统算法相比提高了定位精度,在低锚节点密度环境下表现出良好的效果。     

21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

手机触摸屏测试仪目标定位的算法研究

在手机触摸屏测试仪的测试过程中,相机与测头之间位置关系的精确校准是测头在手机屏幕上精确操作的前提.针对两者之间的位置关系,以光纤传感器为基准,利用最小二乘法拟合出测头扫描光纤传感器的位置信息,先通过小区域去噪法后,再利用Blob分析算法对相机和光纤传感器采集的图像进行校准,并根据测头、相机和传感器三者之间的几何关系,最后采用矩阵变换关系得到检测目标的定位数据.通过在手机触摸屏上标定三个Mark点与PC机接收的响应坐标值进行比对,实验定位精度达到0.01 mm,Blob分析算法为手机触摸屏测试仪的目标定位检测提供了理论依据和实际的应用价值.     

城市交叉路口背景提取与车道标定算法

目的 为解决车辆对车道标记的遮挡问题,提出一种新的背景提取算法,同时基于透视变换实现了城市交叉路口的多车道标定。方法 首先,通过均值与帧间差分方法的融合,进行城市交叉路口的背景稳定与更新;然后,利用Canny算子及Hough直线检测得到各类直线;其次,基于透视变换、聚类分析和先验知识建立了车道线的筛选数学模型,实现了车道线标定;最后,通过实验对算法进行了验证。结果 采用10min长度、分辨率为2592×2048像素的某城市交叉路口实际监控视频进行交叉路口背景提取。本文算法的背景提取准确率比均值法和传统高斯混合模型法分别提升20%和30%左右,车道线标定也优于其他类似方法。结论 算法具有收敛速度快、准确率较高、稳定性较好等特点,在车流量大时可快速更新并消除车辆虚影,适用于光照条件正常的城市交叉种口的车道线标定。