电能质量扰动分类的决策树方法

提出一种新颖的基于决策树方法的电能质量扰动自动分类方法.该方法首先对采集到的扰动信号进行小波多分辨率分解,扰动信号在每个小波分解尺度的能量分布构成一个特征向量;然后利用CART决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中.仿真结果表明所提电能质量扰动数据分类挖掘方法的有效性和鲁棒性.     

基于小波包变换的暂态电能质量扰动信号分析

暂态电能质量问题在当今电能质量问题中变得越来越重要。针对暂态电能质量扰动信号,通过小波包变换对扰动信号进行时间定位和消噪并对产生数据加以比较,确定小波包变换能否对暂态电能质量信号进行有效的分析。以电压骤升、瞬态脉冲扰动信号为例,通过去噪来对暂态电能质量扰动信号进行小波包计算、分析和比较,结果表明:暂态电能质量扰动起止时刻是描述扰动的重要属性,并且证明了小波包变换是分析暂态电能质量信号的一种有效的方法。     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

基于组合滤波的漏磁内检测数据特征无损压缩方法

针对管道超高清漏磁内检测海量数据不宜于存储和分析的问题,提出一种基于组合滤波的超高清漏磁内检测数据特征无损压缩方法。根据信号特征将漏磁内检测数据分为正常数据、小特征数据、大特征数据3种类型,并对不同类型数据设计相应的滤波算法进行滤波,实现对超高清漏磁内检测数据的组合滤波。正常数据采用高压缩比的旋转门算法进行压缩,小特征数据和大特征数据采用速度较快的Lempel Zip4(LZ4)无损压缩算法进行压缩。结果表明：与普通分段压缩方法相比,基于组合滤波的特征无损压缩方法在提高压缩比的同时平滑了正常数据,增强了特征数据的信号特征,可为超高清漏磁内检测数据的压缩提供借鉴。（图9,表1,参22）     

融合降采样的复基带脉冲压缩算法研究

针对脉冲压缩过程运算复杂度高的问题,提出一种融合降采样的复基带脉冲压缩波束合成方法.该方法首先对波束合成信号进行频谱搬移及低通滤波,然后降采样得到复基带数据,再采用降采样的压缩滤波器实现脉冲压缩得到用于成像的扫描线数据.通过对所提出的脉冲压缩算法进行推导,并采用Chirp码进行脉冲压缩仿真成像与误差分析.实验结果表明:该方法不仅能够完整地保留编码激励信号各项特性,克服图像信噪比低的缺陷,还能大幅度降低脉冲压缩环节的运算复杂度,从而为超声编码技术的应用提供了一种高效的脉冲压缩方法.     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

图像压缩技术在秦巴山区油菜作物监控系统中的应用研究(英文)

[目的]在秦巴山区油菜作物监控系统中,为了使得图像在保证质量的前提下以较小的空间存储和较小的比特率传输,提出了一种图像压缩技术方案,[方法]方案首先将彩色图像分解为三基色亮度图,并分别进行子块划分和DCT变换处理,再对变换域系数进行量化处理和采用Huffman算法进行编码压缩,最后采用逆过程进行解压并匹配出解压后的彩色图像。[结果]通过仿真实验结果表明:油菜作物的彩色图像在压缩比为11.9723∶1时,人眼无法分辨出解压缩图像与源图像之间的差异;当压缩比为高压缩比53.5656∶1时,PSNR仍能达到30dB以上,且编码效率能达到0.78以上,冗余度在0.22以下。[结论]表明提出的彩色图像的压缩技术方案在保证图像质量的前提下能够实现较高的压缩比,且编码质量和解压缩图像均达到较理想的效果,完全可以满足秦巴山区油菜作物监控系统中的图像存储和传输。     

基于多周期相关的ECG信号压缩编码方法

提出了一种ECG信号压缩编码方案.该方案根据ECG信号类周期性的结构特征分割出信号周期,对一个周期进行提升小波变换,对生成的提升小波系数进行带截止区的均匀量化,再把量化系数分解成重要位置流、符号流、最高位位置流以及剩余比特流,然后对前3种数据流分别建立多周期相关的概率统计模型,进而实现自适应算术编码.实验数据结果表明:本方案在保证ECG信号压缩编码高效性的同时,比较好地实现了压缩编码的实时性.     

图像压缩技术在秦巴山区油菜作物监控系统中的应用研究

[目的]在秦巴山区油菜作物监控系统中,为使得图像在保证质量的前提下以较小的空间存储和较小的比特率传输,提出了一种新的图像压缩技术方案。[方法]方案首先将彩色图像分解为3基色亮度图,并分别进行子块划分和DCT变换处理,再对变换域系数进行量化处理和采用Huffman算法进行编码压缩,最后采用逆过程进行解压并匹配出解压后的彩色图像。[结果]仿真试验表明:油菜作物的彩色图像在压缩比为11.972 3∶1时,人眼无法分辨出解压缩图像与源图像之间的差异;当压缩比为高压缩比53.565 6∶1时,PSNR仍能达到30 dB以上,且编码效率能达到0.78以上,冗余度在0.22以下。[结论]该研究表明提出的彩色图像压缩技术方案在保证图像质量的前提下能够实现较高的压缩比,且编码质量和解压缩图像均可达到较理想的效果,完全能满足秦巴山区油菜作物监控系统中的图像存储和传输。     

针对地震勘探数据压缩的JPEG 2000算法改进

为减轻海量地震数据给地震勘探的远程质量监督所带来的巨大压力,对静止图像压缩标准JPEG2000算法进行了适当改进:去掉了原编码算法中用于均值调整的预处理和用于色彩处理的分量间变换2个部分及其在解码器中的对应部分,改进了数据输入输出的动态范围和编解码器所能表示的数据动态范围,使其与地震数据的大动态范围相匹配。利用改进后的算法对地震数据进行压缩试验,结果表明,对叠前数据压缩5倍以下时,信噪比高于42dB,效果较好,对叠后数据压缩15倍以下时,信噪比高于30dB。     

基于改进EMD-TEO倒谱距离的生猪音频信号端点检测

针对生猪音频信号识别中传统端点检测方法存在的抗噪能力差,准确率低等问题,将一种改进EMDTEO(经验模态分解的Teager能量算子)倒谱距离的端点检测方法应用到生猪音频信号的端点检测,对生猪音频信号的2个端点检测特征参数(Teager能量参数和倒谱距离参数)进行研究。仿真试验结果表明:1)与EMD-TEO和倒谱距离端点检测法相比,当高斯白噪声的信噪比(Signal-noise ratio,SNR)为-5dB时,改进后的算法用于生猪音频信号的端点检测准确率达到84.725%,分别高出前2种端点检测算法9.857%和16.403%,SNR为10dB时,仍优于其他2种算法;2)当饲养场背景噪声的SNR为10dB时,改进后的用于生猪音频信号的端点检测准确率达到90.293%,分别高出EMD-TEO和倒谱距离端点检测算法4.972%和7.932%;3)改进后的算法对不同类型的生猪音频信号均呈现出很好的端点检测效果。改进EMD-TEO倒谱距离的端点检测算法在低SNR的环境下,对生猪音频信号的端点检测有较高正确率,且具有一定的鲁棒性。     

基于Kalman滤波的UWB的TOA估计

提出了一种基于卡尔曼滤波的TOA估计算法,充分利用了卡尔曼滤波的预测功能,以预测值为中心对接收信号进行加窗处理,对此窗口内的接收信号作主成份分析得到测量值,然后对预测值进行修正.实验结果表明,与传统的TOA估计算法相比,该算法不仅使信噪比提高了约8～12 dB、均方误差降低了3～4个数量级,而且更便于实时实现.     

颗粒饲料力学特性试验研究

为了探究颗粒饲料力学特性,采集饲料企业生产的猪、禽和水产三大类配合饲料作为试验样品,对单颗粒饲料分别进行了轴向压缩、径向压缩和剪切试验。在三种不同的测试方式下水产配合饲料极限强度最大,禽配合饲料次之,猪配合饲料最小;随着长径比的增加,径向压缩极限抗张强度和剪切极限抗剪强度变化不大,轴向压缩极限抗压强度随着长径比的增加有减小的趋势;配合饲料的极限强度随着含水率的增加,均存在先增加后减少的趋势,极限强度存在最大值;饲料类别、测试方式和含水率对极限强度有显著影响。采用Design-expert设计响应曲面法,得到目标载荷和保压时间与含粉率之间的响应曲面关系。结果表明,颗粒配合饲料的含粉率与载荷和保压时间之间存在线性关系,目标载荷和保压时间对含粉率均有显著影响,且载荷比保压时间对含粉率的影响更显著。     

基于白化滤波的天然气集输管道微泄漏定位方法

油气田集输管道因腐蚀导致的微泄漏信号提取和识别是泄漏监测技术领域的一大难题.针对淹没在管道噪声中的微弱泄漏信号,提出了一种基于白化滤波的天然气集输管道微泄漏定位方法.以某油田天然气集输管道为例,采用自适应白化滤波算法消采集信号中的除低频分量,进而对泄漏定位公式进行优化,通过互相关方法计算管道上、下游信号的延迟时间,得到...     

一种改进的图形硬件纹理压缩方案

本文提出了基于MIP Map技术的混合纹理压缩方案。在本方案中,平滑区域只能使用2个字节代表双线性插值的4*4像素块,而对噪声区域则使用iPACKMAN算法处理。这种由硬件实现的方法因简单而可行。实验结果表明,本方案可以实现高压缩比和高质量图像。     

基于GPU光线投射算法的心脏体数据可视化

针对分割后的心脏体数据显示问题，提出了基于GPU光线投射算法的高质量三维可视化新方法。该方法为了解决传统光线投射算法绘制速度慢的问题，采用GPU进行加速，并结合空体素跳过和光线提前终止忽略无效体素的采样。同时，为了获得高质量的重建结果，该方法结合心脏体数据的特点设计传递函数，基于体素梯度模白适应地调整采样步长，并应用Blinn-Phong多光源光照模型增强可视化效果。实验结果表明，该方法在实现实时绘制的同时，能够获得高质量的体绘制效果。     

农产品市场信息采集的语音识别鲁棒性方法

当前便携式农产品市场信息采集设备缺少语音接口,且通用领域的识别算法又过于复杂,为此提出一种适用于该设备作业环境的语音识别鲁棒性方法。首先利用MMSE估计器对带噪信号进行增强,以提高输入信号的信噪比;对增强后产生的语音失真和残留噪声,再利用倒谱均值方差归一化（CMVN）方法进行补偿。实验结果表明,该联合后的算法能有效的提高系统的识别率,特别是在低信噪比（0~10 dB）环境下更为有效。     

一种地震层位自动识别新算法

地震体数据中的信号断裂或减弱影响层位自动提取的准确性。由于层位在地震图像上表现出很强的方向性,通过分水岭算法和方向滤波方法增强三维地震层位的连续性,利用中心扩散方法进行全三维空间搜索并结合基于地震道的振幅匹配方法对搜索结果进行调整。通过试验分析,表明该算法可以适应信号较好的层位自动识别,提高层位解释效率。     

基于计算机视觉的水稻三维重建方法

利用多幅多角度的拍摄方法对二维图像进行采集,通过数字化处理得到单株水稻各视角侧面投影及轮廓图像。然后使用基于计算机视觉的三维重建方法,构造单株水稻的可视立体包络,从而得到单株水稻的三维立体像素模型。使用移动立方体算法对单株水稻立体像素模型进行外围表面重建,最后得到单株水稻三维重建模型。     

基于三维激光扫描仪数据提取三维绿量的研究现状及前景展望

在介绍三维绿量的内涵和主要算法的基础上,概述了三维激光技术,剖析了三维激光在三维绿量提取中的步骤,以期能为相关研究提供参考。