基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法

利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高.     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

基于小波变换的Wiener滤波算法去除苹果图像噪声

在小波变换的基础上,提出了一种基于小波变换的Wiener滤波去噪方法。采用该方法对苹果图像的加性噪声（高斯白噪声）去噪,结果PSNR为184．94,视觉效果清晰（而含噪声图像的PSNR为158．23,噪声太多不清晰）。好于邻域平均法（PSNR为174．15,视觉上含部分噪声）、中值滤波法（PSNR为182．4Z）、小波阔值去噪（PSNR为171．59,视觉上也含部分噪声）和Wiener滤波去噪法（PSNR为173．65）的去噪结果,更好于数学形态学的去噪结果（PSNR为150．46,视觉上含较多噪声）。试验结果表明,基于小波变换的Wiener滤波方法对苹果图像加性噪声的去噪效果具有信噪比高、视觉效果好等优点。     

汽车风噪声产生机理研究

阐述了车辆风噪声的重要性,并对风噪声进行了分类和总结,对各项风噪声的产生机理进行了分析和探讨,找出了风噪声的主要来源,为细化汽车设计和试验分析提供了重要的理论基础。     

神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题，提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明，利用车身悬置点和发动机的振动信号，通过BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的，可以解决次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题。     

Numerical analysis of noise radiation from motorcycle engine shell

FEM/BEM (Finite Element Method/Boundary Element Method) mode analysis of the noise radiation from motorcycle engine shell is conducted. The natural frequency is compared between FEM/BEM analysis and experimental analysis. The FEM/BEM results are agreed with the experiment results, which proves that the finite element model is correct. The frequency response is analyzed and the structure’s noise radiation is simulated by means of FEM/BEM, in order to predict the noise radiation from the motorcycle engine shell and gain the sound field characteristic outside the structure. The calculation data is compared with the experiment data in different frequency bands. The result shows high accordance, which indicates that this method is effective.     

Junction stiffness analysis and vibration noise prediction of wind power speed-increase gearbox

In order to study the vibration characteristics and radiation noise of wind power speed-increase gearbox, a torsional vibration model of wind power speed-increase gearbox is established based on the analysis of supporting stiffness of bearing and contact stiffness of gear pairs. By solving the vibration differential equation with the help of Matlab, the frequency and corresponding vibration mode are obtained. With taking stiffness excitation, error exaction and meshing impact exaction into account, the dynamic finite element model of speed-increase gearbox is set up, and the dynamic response simulation is carried out. Regarding vibration displacement of the nodes on gearbox surface as boundary condition, an acoustic boundary element model of speed-increase gearbox is built. The surface acoustic pressure of gearbox and the radiation noise of field points are solved by the direct boundary element method. The results show that there is a great difference between torsion frequency and excitation frequency of wind power speed-increase gearbox, and so the resonance doesn't occur. The maximum structural noise and radiation noise mainly appear near the double octave of the gears meshing frequency of high-speed grade.     

射流式离心泵内场流体动力噪声特性分析

对JET750G1型射流式离心泵内场噪声进行数值计算及试验,分析该泵过流部件诱发的流动噪声和流激噪声特性。采用大涡模拟法进行不同工况的非定常数值计算,输出各过流部件表面的压力脉动作为偶极子声源。运用声学有限元方法预测流动噪声;运用声学有限元耦合结构有限元方法预测流激噪声。搭建射流式离心泵内场噪声测试系统,用水听器对泵出口的流体动力噪声进行测试,获得噪声的时域和频域信息。分析结果表明:噪声在轴频和叶频处计算和试验测试误差在4%以内;叶轮和导叶的动静干涉以及流体和结构的共振均是诱发射流式离心泵内场噪声的重要因素,过流部件自身的结构特性对内场噪声有一定影响;流动噪声整体大于流激噪声,表明内场噪声主要由流体的压力脉动特性决定;叶轮旋转偶极子声源诱发的内场噪声在轴频(47.5 Hz)处达到180 d B左右,在射流式离心泵的内场噪声中起主导作用。研究结果为射流式离心泵的低噪设计提供了参考。     

在加法扰动下的广义Kuramoto-Sivashinsky方程的随机吸引子

主要说明随机的广义Kuramoto-Sivashinsky方程的唯一解生成一个随机动力系统,这个系统在L^2（I）中有一个紧的随机吸引子．     

北京平原地区公路典型绿化带降噪功能初探

[目的]选取京开高速绿化带为研究对象,定量分析交通噪声在水平空间上的衰减规律,同时探讨绿化带的宽度、群落结构对交通噪声衰减的影响,以期为平原地区高速公路绿化带的树种选择、结构优化以及修剪管理提供一定的理论依据。[方法]选择3种典型林带类型的绿化带,建立9个20 m×60 m的样地,并在每个样地内按垂直于高速公路的方向设置不同宽度梯度的监测点,在定点连续监测的基础上,采用单因素方差分析(ANOVA)探讨不同林带类型、不同宽度梯度之间噪声值的差异性,采用Pearson相关分析探讨绿化带结构指标和绿化衰减系数之间的相关性。[结果]表明:研究选取的3种类型绿化带的降噪功能均较好,雪松纯林的降噪能力最强。绿化带在0 10m的范围内降噪能力最强,随着宽度的增加,绿化带的降噪能力逐渐减弱。绿化带的降噪能力是由多个林分结构指标协同作用的结果,并不能仅用某一结构指标表征整个群落的降噪能力,绿化带在同一高度水平上的断面积是影响其降噪能力的一个重要综合指标。[结论]高速公路绿化带可以起到良好的降噪功能,不同林带类型绿化带的降噪能力不同。在建植时,应优先选分枝点低、分枝多、枝叶细密的植物。在城市绿地空间不足的情况下,为完全消除交通噪声对居民生活的影响,还应辅助于其它技术措施。