隐马尔科夫模糊C均值聚类分割算法改进

对隐马尔科夫模糊C均值算法加以改进,以提高其对加噪图像的分割质量。在初始化之前,先对图像进行中值滤波,以降低均值漂移算法产生的过分割现象,再对原有算法迭代所得隶属度进行均值滤波,以增强图像分割的抗干扰能力。对标准灰度图像添加噪声,验证改进算法的性能。实验结果显示,经过改进,算法的分割结果更稳定,边界更平滑,且对噪声具有较强鲁棒性。     

一种随钻中子孔隙度测井系统的抗干扰设计

针对随钻中子孔隙度测井作业现场中存在万伏高压的瞬间脉冲干扰,导致中子计数不准确的问题,设计了一种抗干扰系统。该系统首先利用硬件滤波,即采用二阶阻容滤波电路滤除高频干扰信号,再利用软件滤波,采用去极值平均滤波算法滤除尖脉冲干扰和周期性干扰。经实测验证,该系统可有效抑制干扰,提高随钻中子孔隙度数据采集的准确性和可靠性。     

基于形状特征的人脸检测技术

人脸识别具有其他生物特征识别技术所无法比拟的直接、友好、方便等优点。论述了人脸检测的概念和研究现状,分析了人脸检测系统中图像灰度化、图像增强、图像二值化滤波等图像预处理技术,探讨了基于形状特征的人脸检测技术的应用前景。     

基于一阶惯性滤波的电喷发动机氧传感器老化模拟方法

为节省发动机电喷系统开发过程中的硬件成本,提高氧传感器信号老化性能的稳定性,在现有PCM硬件结构不作改动的前提下,提出通过软件算法进行氧传感器信号老化处理的方法,代替传统的专门硬件老化模拟装置。搭建氧传感器信号老化处理算法架构,设计算法能准确识别信号的跳变沿,并选择合理的时机介入和退出老化处理过程,使用一阶惯性滤波算法对信号进行老化处理。试验结果表明,本文方法能够达到与硬件模拟装置同样的老化效果,并满足国五车载诊断系统(OBD)法规的型式认证要求。     

匹配滤波技术在江汉平原海相大剖面拼接处理中的应用

在江汉平原海相大剖面拼接处理中,不同年代和不同采集方式采集的地震资料的振幅、相位、频率会有很大的差异。为了使江汉平原海相大剖面拼接处理中的可控震源采集和炸药震源采集的重合区域的地震数据具有统一的地震特征,在地震资料处理中采用匹配滤波技术来解决这一问题。通过分析江汉平原探区不同数据的特征,设计了一套合理的流程进行匹配滤波解决该探区大剖面拼接的问题,首先进行极性调查,将负极性进行相位旋转;然后对炸药震源和可控震源道集进行分别叠加,在CDP点重叠部分进行分析判断两种震源是否有相位差;最后用匹配滤波技术来解决不同震源的相位时差,在可控震源和炸药震源两个数据集之间求出一个匹配滤波器,迫使一个数据集的相位和振幅特征与另外的数据集相匹配。江汉平原海相大剖面拼接处理采用匹配滤波处理方法,消除了地震记录子波在振幅、相位、频率上的差异,在不同震源衔接处的振幅、频率和相位都得到了较好的匹配,从而使深层、浅层的反射波数据都能得到较好的拼接,取得了较好的处理效果。     

道集优化技术在惠州某区的应用

地震道集的质量直接影响到反演的精度。以惠州某区为靶区,提出了高精度速度分析、反Q补偿、SOB技术为核心的道集优化处理流程,并总结了各项技术应用的关键:应用高精度高密度速度分析来解决地震道集同相轴不平的问题;应用反Q滤波技术来提高地震分辨率;应用SOB技术来解决不同偏移距或角度的频谱频宽不一致的问题。优化处理后,靶区道集品质有了较大的改善,能够满足反演要求。随后应用新道集进行反演,其反演结果获得了B3井的钻井验证,证明了方法的有效性。     

自适应压缩双边滤波算法

为了提高压缩双边滤波算法的滤波效果,对其灰度方差参数值的设置加以改进,即使用自适应的参数值代替原有固定的参数值。对加噪图像进行小波分解,将分解得到的高频部分,分成相同大小的子图像,根据拉普拉斯快速估计算法估计各子块的噪声方差,并计算其平均值,然后利用灰度方差与噪声方差的线性关系计算灰度方差参数值。随机选取4幅灰度图像,添加噪声,测试改进算法。结果显示,改进后的算法比改进前的算法的图像的峰值信噪比更高,滤波效果更好。     

离散线性系统的岭型Kalman滤波及其算法

从空间几何的角度分析了Kalman滤波中的病态性问题,提出了离散线性系统的岭型Kalman滤波及其算法,讨论了岭型Kalman滤波的性质,给出了选取岭参数的两种方法;数值模拟证明所给出的新算法能够有效改善观测矩阵的病态性对Kalman滤波的不良影响,提高了状态估计的精度。     

基于Kanai-Tajimi模型的地震作用荷载新型识别方法

目的研究一种识别地震作用荷载的方法,为地震作用荷载的识别与相应结构的动力特性、损伤的识别提供一种新的途径,进一步为结构的安全性、损伤进程和耐久性等研究提供理论参考.方法利用Kanai-Tajimi模型将单位强度白噪声过程模拟为未知的地震作用,并将其作用在结构上,然后根据数值模拟计算得到的结构体系响应作为观测量,采用Kalman滤波对未知荷载状态加以识别.结果最终可以利用结构的加速度响应反演得出地震作用的等效荷载,在人工添加5%观测噪声的条件下,最大误差率为7%左右,而在人工添加10%观测噪声的条件下,最大误差率为8%左右.结论通过算例的验证,说明笔者所采用的方法精度较高,获得了较好的识别效果.     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.