粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 ,为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库     

基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。     

Image Mosaic Techniques OptimizationUsing Wavelet

This essay concentrates on two key procedures of image mosaic--image registration and imagefusion.Becauseof the character of geometric transformation invariance of edge points, wecalculate the angle difference of the direction vector ofedge points in different images anddraw an angle difference histogramto adjust the rotationproblem. Through this way, algorithm based on gray information is expandedandcan be used in images withdisplacementand rotation. Inthe term of image fusion, wavelet multi-scale analysis is used to fuse spliced images. In order to choose the best method of imagefusion,weevaluate the results of different methods of image fusion by cross entropy.     

基于半周期预测的减摇水舱控制方法及验证

可控被动式减摇水舱能够通过气阀控制空气连通道延长了水舱的固有周期,实现宽频船舶横摇减摇.关阀时刻和关阀时间与船体横摇运动规律相关,由于船体在海浪中的随机运动难以准确计算.小波神经网络的半周期预测控制方法,预测船体横摇的下一个半周期,实时计算控制参数,拓宽减摇频带.通过半实物仿真验证,较传统的方法减摇性能有明显提升.     

单幅图像多尺度小波深度提取算法

针对浅景深图像中平滑前景区域深度提取误差大的问题,基于像素点分类思想对深度值进行修正,提出一种基于多尺度小波线索的、可同时面向单幅浅景深图像和广角图像的深度图提取算法.首先使用小波分析法在多个尺度下提取图像深度信息;然后提出自适应分类法并根据尺度与深度变化规律对像素点做深度修正,得到深度图;最后结合区域生长与边缘分割算法对深度图进行区域优化.为了加快深度计算,还提出了快速zerocount法以及多尺度加速法来满足标清视频实时处理要求.实验结果证明,采用文中算法获得的深度图相对深度正确,前景和背景区域深度一致性好.     

IGA-DFNN在瓦斯浓度预测中的应用

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络瓦斯浓度动态预测方法。用无线传感网络系统采集工作面瓦斯浓度数据作为样本,通过小波分析对样本数据进行降噪滤波预处理。采用IGA算法对DFNN网络参数进行优化,建立了瓦斯浓度的预测模型。通过MATLAB仿真研究表明,所建模型对采煤工作面的瓦斯浓度演变趋势预测合理,并且经过IGA算法优化DFNN网络比单纯的DFNN网络具有更快、更准确的预测功能,可以为防治煤矿瓦斯积聚提供更好的理论支持。     

基于组合方法的人脸识别算法研究

该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入（LLE）加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机（SVM）进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar＋LLE识别效率比单独使用主成分分析（PCA）和LLE更高效。     

基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法

为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波系数幅值关系的盲水印算法。原始图像通过三级小波分解得到小波系数,算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中两块共8个系数组成一组。通过小幅度量化来加强每组数据中两块系数幅值的大小关系特征,利用这组系数的特征作为边信息和水印信息生成密钥、嵌入水印。保存密钥,并在密钥的控制下提取水印。实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗JPEG压缩、低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50 dB以上。