基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法

为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声.     

球型惯性元件配合间隙差动共焦精密测量方法

配合间隙是决定球型惯性器件精度和可靠性的关键参数之一,针对球型惯性器球面元件表面有缺口且未完全抛光导致曲率半径难以精确测量,进而难以准确控制球碗、球冠配合间隙瓶颈问题,提出了一种球面惯性元件配合间隙激光差动共焦高精度方法。该方法利用抗散射的激光差动共焦曲率半径测量方法分别对球碗、球冠的曲率半径进行测量,然后利用差动共焦曲率半径测量系统测得的球碗和球冠的半径差来控制球型惯性器球面的配合间隙。理论分析与实验验证表明:该方法测量球冠和球碗配合间隙的相对扩展不确定度优于20×10~(-6),其为惯性器件球冠和球碗配合间隙的高精度测量与控制提供了一种全新的技术手段。     

基于K-奇异值分解和层次化分块正交匹配算法的滚动轴承故障诊断

利用层次化分块正交匹配算法（HBW-OOMP）的高稀疏性和运算速度快等优点,提出了一种基于K-奇异值分解（K-SVD）字典和HBW-OOMP算法的故障轴承诊断方法。首先利用K-SVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,克服了固定结构字典适应性不强的缺点。然后采用基于分块思想的HBW-OOMP算法进行原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为终止条件,自适应确定分解次数。最后应用所提方法对仿真信号和故障轴承实验信号进行故障特征提取,结果表明该方法能够有效提取强背景噪声下故障特征成分,具有一定的应用前景。     

基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能。     

ZrO2陶瓷与304钢配副高水基液压元件摩擦学性能

采用Rtec摩擦磨损试验机MFT-5000、白光三维干涉仪和扫描电镜,考察不同载荷和高水基乳化液浓度条件下ZrO₂陶瓷与304钢配副的摩擦系数、磨损体积和表面形貌,并探讨其磨损机制。通过控制变量法分析表明:载荷比高水基乳化液浓度对摩擦系数的影响较大,且随着载荷的增大,摩擦系数趋于稳定,而磨损体积增大;随着浓度的增大,摩擦系数逐渐减小并趋于稳定,磨损体积先减小后增大,在100 N/Hz和浓度为6%工况下,陶瓷与钢配副的摩擦系数和磨损体积最小;陶瓷与钢配副在高水基乳化液中以氧化磨损为主,且随着浓度增大,氧化磨损先增大后减小,伴有犁削磨损。陶瓷与钢配副模拟液压元件内部摩擦副的润滑效果,通过分析试验结果找到合适的工况来提高液压元件的寿命和工作效率。     

基于SURF的快速图像匹配改进算法

针对传统SURF算法在图像匹配中使用固定阈值提取的特征点不均匀、匹配正确率低以及时间复杂度高的问题,提出一种基于SURF算法的快速图像匹配改进算法。首先,通过对Hessian矩阵行列式值分布的统计分析,提出一种阈值自适应方法来提取更有效的特征点;然后采用四叉树方法对所提特征点进行均匀化以降低误匹配率,并提出一种划分深度自适应的方法对四叉树算法进行改进,防止四叉树过度划分;最后,本文首次将BEBLID二进制描述子与改进SURF算法相结合,利用基于机器学习的采样模式对特征点构建具有强描述性的二进制描述子,在提升匹配正确率的同时加快匹配速度。实验结果证明,本文所提算法在Mikolajcyzk图片数据集测试中的匹配正确率比传统SURF算法高9.7%～27.0%,算法速度比SURF提高了50%以上。对比SIFT、SURF、BRISK、ORB算法,本文所提改进算法具有更优的鲁棒性和实时性。     

基于改进Census变换的图像立体匹配算法研究

针对传统的 Census 区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进 Census 变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的 Census 变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用 win-take-all 算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对 Middlebury 平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census 算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.     

历史城市保护方法二探:让地层说话——以扬州城址的保护范围和特色保护策略为例

考古学中重要的一个词曰"地层",历史都躺在那里。历史城市有一个特征叫"层叠",时间都积压在那里。让地层说话,就是让历史说话,历史城市也由此拉开了。本文从层叠、拉开、对位、特色四部分,探讨全国重点文物保护单位扬州城址(隋—宋)保护的相关问题,其实这也是历史城市保护范围划定和特色保护策略制定的一种工作和思维方式,为历史城市保护系列方法之二探。     

基于遗传算法的DEM粗匹配研究

传统最小二乘无控制DEM匹配方法基于LZD算法实现,该类方法对基准DEM与待匹配DEM之间的初始匹配状态要求较高,其应用受到较大限制。为了解决该问题,提出了一种基于遗传算法的DEM粗匹配方法,结合遗传算法全局最优化的需要,设计了一种新的匹配模型,对最小二乘匹配方法的拉入范围、遗传匹配方法收敛效果和粗匹配效果进行了实验分析。结果表明,基于遗传算法的DEM粗匹配方法能够在基准DEM与待匹配DEM之间状态差异较大时,为最小二乘匹配方法提供合适的初始匹配状态。     

城市滨水空间生态系统服务供需匹配的空间智慧

当前生态系统服务空间性研究大多在区域或城市尺度上开展,风景园林生态实践的指导性较为有限,研究聚焦场地尺度,旨在从生态系统服务供需视角看待城市滨水空间的发展与规划设计实践。在已有生态系统服务供需方面文献爬梳的基础上,提出影响需求的三大因素及其需求类型的划分方法,甄别影响城市滨水空间生态系统服务供给能力的核心指标,选取上海苏州河市区段进行实证研究,采取田野调查法、文献研究法,并基于GIS进行需求目标与供给能力的空间制图。通过拟合分析比对创新性地提出指导城市滨水空间生态实践的三大空间智慧:1)基于需求目标研判制定发展策略的空间智慧;2)分段分类型供给满足存量更新需求的空间智慧;3)生态系统服务供需平衡转向匹配的空间智慧,为城市滨水空间的生态实践提出理论依据、评价标准及技术支撑。