ZPW-2000A轨道电路断轨态分析

轨道电路断轨态接受端电压阈值的界定是影响断轨检测系统可行性及可靠性的关键因素。针对ZPW-2000A轨道电路的断轨态进行仿真分析,在轨道电路断轨态数学模型的建立中考虑了电气绝缘节的等效阻抗以及补偿电容等单元对轨道电路传输特性的影响,利用分布参数模型法推导得出其传输矩阵参数。并在不同的道床电阻和断轨点条件下,利用Matlab软件仿真分析了ZPW-2000A轨道电路断轨态接受端轨面电压的变化。结果表明道床电阻和断轨点位置是影响轨道电路接受端轨面电压的两个重要因素,随着道床电阻和断轨点的变化,断轨态接受端电压始终存在着一个极大值。该仿真模型的建立及其分析方法为ZPW-2000A轨道电路断轨检测的阈值确定提供了一定的依据。     

基于多小波的煤矿井下动力电缆故障定位研究

针对基于传统小波变换的煤矿井下动力电缆故障定位方法由于小波函数不具有对称性而存在定位精度差的问题,提出了一种基于GHM多小波的煤矿井下动力电缆故障定位方法。分析了多小波理论的原理,详细介绍了GHM多小波在煤矿井下动力电缆故障定位中的应用。仿真结果表明,动力电缆故障电流信号经GHM多小波变换后各尺度的奇异点不会发生偏移,提高了故障定位精度。     

改进R-FCN模型的小尺度行人检测

目的 为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法 为了使特征提取更加准确,在ResNet-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸行人检测精度,在ResNet-101中增加另一条检测路径,对不同尺寸大小的特征图进行感兴趣区域池化;为解决小尺寸行人检测中的误检问题,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法。结果 在基准数据集Caltech上进行评估,实验表明,改进的R-FCN算法与具有代表性的单阶段检测器（single shot multiBox detector,SSD）算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN（region convolutional neural network）算法相比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%;在相同ResNet-101基础网络下,检测精度比原始R-FCN算法提高了12.10%。结论 本文提出的改进R-FCN模型,使小尺寸行人检测精度更加准确。相比原始模型,改进的R-FCN模型对行人检测的精确率和召回率有更好的平衡能力,在保证精确率的同时,具有更大的召回率。     

Comparative analysis of different methods for image enhancement

Image enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively, it can improve image visual effect. The objective of this work is to implement the image enhancement to gray scale images using different techniques. After the fundamental methods of image enhancement processing are demonstrated, image enhancement algorithms based on space and frequency domains are systematically investigated and compared. The advantage and defect of the above-mentioned algorithms are analyzed. The algorithms of wavelet based image enhancement are also deduced and generalized. Wavelet transform modulus maxima（WTMM） is a method for detecting the fractal dimension of a signal, it is well used for image enhancement. The image techniques are compared by using the mean（μ）,standard deviation（？）, mean square error（MSE） and PSNR（peak signal to noise ratio）. A group of experimental results demonstrate that the image enhancement algorithm based on wavelet transform is effective for image de-noising and enhancement. Wavelet transform modulus maxima method is one of the best methods for image enhancement.     

基于改进亚像素边缘提取的一种异性纤维检测方法

为了提高异性纤维检测的时效、精确性,降低误检率,论文提出一种基于改进的亚像素边缘检测技术上的异性纤维检测方法,首先以多结构元素的改进的形态学算子对采集的图像进行像素级边缘提取,然后利用三邻域的非极大值抑制方法抑制初步提取时膨胀的边缘以及去除误检测的小范围棉花边缘,最后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法进行亚像素级细化检测。通过实验验证,文中的方法对各种常见噪声都具有抗噪滤噪能力强、计算速度快等优点,能够快速准确地识别高速棉流中的异性纤维,满足生产中异性纤维拣出的性能需求。     

基于平稳小波变换的SAR图像海岸线提取

阐述了一种利用平稳小波变换(SWT)从SAR图像中提取海岸线的方法。该方法首先利用基于局部统计特性的自适应滤波算法对SAR图像进行滤波,然后利用SWT对SAR图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索检测边缘点,最后利用阈值化和形态学方法对局部极大值图像进行细化处理。实验结果证明,这种方法是对于SAR图像海岸线提取是有效的。     

胎儿心电信号提取算法研究

本文首先建立了心电信号模型,然后分别采用了最小均方(LMS)算法和小波变换模极大值算法,从腹部混和信号中提取胎儿心电信号,仿真结果表明基于小波变换模极大值提取胎儿信号时,其性能明显优于LMS算法,具有收敛速度快,在低信噪比下仍然适用的特点.     

存储最优的连续MAX查询方法

考虑滑动窗口数据流上的连续MAX查询问题,提出了一种存储最优的方法.该方法只需保存数据集中可能成为极大值点的部分数据(候选点集),而将所有完全不可能成为极值点的数据进行丢弃,从而可以有效降低存储开销;提出了一个动态维护候选点集的方法,当数据独立分布时,处理一个新到数据所需的时间为O(1og N),处理数据失效的时间开销为O(1),其中N为滑动窗口包含的全部数据数目.理论分析和实验结果表明了该方法能够适应流速很快的场景,具有较高的效率.     

一种改进的基音周期提取算法研究

现有的基音周期提取方法在准确度和稳健性上存在一定的局限性,很难准确地提取出信噪比较低的语音信号的周期.针对这一问题,提出一种基于小波变换的基音周期提取改进算法,将TEO(Teager Energy Operator)算子与二进小波变换结合起来,首先进行清浊判定,然后只对浊音帧采取多尺度小波分析提取周期,提出用幅度信息和出现概率信息校正二进小波模极大值间距,从而得到准确的周期.计算机仿真结果表明,与传统方法相比,不仅提高了处理效率,而且具有更高的精确度和稳定性.