基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

SINS/GPS/SST/高度表组合导航系统异步融合算法

针对不同类型导航传感器的采样率不同步,提出了一种基于状态方程多尺度变换的组合导航系统信息异步融合算法。首先,建立组合导航系统基于最高采样率下的状态方程;然后,将状态方程分解到不同的尺度上,进而建立基于不同尺度上的多个状态方程及其对应的量测方程;最后,建立基于不同尺度上的全局最优信息融合算法。仿真结果验证了该算法能有较好的实时性和融合精度。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

面向激光焊接缺陷识别的可解释性深度学习方法

激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明：MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28 ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。     

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

基于多尺度融合的自适应无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中目标的尺寸小、尺度变化大和相似物干扰等问题，提出了一种基于多尺度注意力和特征融合的自适应无人机航拍目标跟踪算法。首先，考虑到无人机视角下干扰信息多，构建了深层多样化特征提取网络，提供鲁棒表征目标的语义特征和多样化特征；其次，设计的多尺度注意力模块，抑制干扰信息的同时保留了不同尺度的目标信息；然后特征融合模块将不同层特征进行融合，有效整合了细节信息和语义信息；最后，使用多个基于无锚框策略的区域建议模块自适应感知目标的尺度变化，充分利用整合的特征信息实现对目标的精准定位与稳定跟踪。实验结果表明：该算法在数据集上的成功率和准确率为61.7%和81.5%，速度为40.5 frame/s。该算法对目标的辨别能力、尺度感知能力和抗干扰能力明显增强，能有效应对无人机跟踪过程中的常见挑战。     

导热-辐射耦合传热的多尺度分析和数值模型

复合材料高温传热特性的准确预测对飞行器热防护结构的设计有重要意义,相关模型也是国家数值风洞工程中多相多介质计算模型的重要组成部分。针对周期性结构复合材料的高温传热问题,利用多尺度渐进分析方法,对包含导热方程和辐射传输方程的导热-辐射耦合传热模型开展了研究。建立了表征单元尺度模型及宏观平均导热-辐射耦合传热模型,获得了材料宏观等效导热系数与表征单元模型间的关系,发现宏观等效辐射吸收和散射等系数可通过表征单元内的体积平均求取。结合有限容积方法与格子Boltzmann方法,建立了复合材料导热-辐射耦合传热多尺度数值模型。采用二维常物性材料传热过程的模拟验证了多尺度模型的有效性,结果表明所建立的多尺度模型能够对温度场给出准确高效的计算结果。该方法有助于为复合材料传热特性的预测提供数值手段。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题，提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先，在上下文感知滤波器的基础上，将背景图像信息加入位置滤波器。其次，提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征，使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度，实现两种特征的自适应融合。最后，利用特征降维简化模型的复杂度，实现算法运行速度的提升。实验结果表明，改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性，其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法，并且仍保持了实时性。     

A multiscale transform denoising method of the bionic polarized light compass for improving the unmanned aerial vehicle navigation accuracy

In recent years, the bionic polarized light compass has been widely studied for the unmanned aerial vehicle navigation. However, it is found from the obtained investigation results that a polarized light compass with a sensitive and high dynamic range polarimeter still provides inferior output precision of the heading angle due to the presence of the noise generating from the compass.The noise is existed not only in the angle of the polarization image acquired by polarimeters but also in the out...     

改进的自适应阈值软硬折中Curvelet图像去噪技术

Curvelet变换是继小波变换和Ridgelet变换之后,更适合图像处理的一种多尺度变换,它能同时获得对图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达,且具有很强的方向性。针对软阀值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折中去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化,实验结果表明该方法对图像中的边缘曲线特征有更好的复原。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

Method for denoising and reconstructing radar HRRP using modified sparse auto-encoder

A high resolution range profile (HRRP) is a summation vector of the sub-echoes of the target scattering points acquired by a wide-band radar. Generally, HRRPs obtained in a non-cooperative complex electromagnetic environment are contaminated by strong noise. Effective pre-processing of the HRRP data can greatly improve the accuracy of target recognition. In this paper, a denoising and reconstruction method for HRRP is proposed based on a Modified Sparse Auto-Encoder, which is a representative non-linear model. To better reconstruct the HRRP, a sparse constraint is added to the proposed model and the sparse coefficient is calculated based on the intrinsic dimension of HRRP. The denoising of the HRRP is performed by adding random noise to the input HRRP data during the training process and fine-tuning the weight matrix through singular-value decomposition. The results of simulations showed that the proposed method can both reconstruct the signal with fidelity and suppress noise effectively, significantly outperforming other methods, especially in low Signal-to-Noise Ratio conditions.     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

激光图像融合算法

为了有效提高激光强度图像的质量,使其能够更好地与其他多源图像匹配,提出了一种激光强度图像与距离图像融合的方法.该方法首先分析了激光强度图像与距离图像不同类型像素点之间局部统计信息的差异,然后利用Ostu算法和模糊最小误差阈值算法求出强度像和距离像的局部统计信息的全局阈值和最佳阈值,最后将这些阈值作为融合参数,按照一定的融合规则,将强度像与距离像进行融合.仿真实验表明:与单纯的滤波算法相比,该融合算法在控制激光散斑噪声的同时,通过融合不同源图像的互补信息,达到提高激光强度图像的各方面性能的目的.     

A non-local vectorial total variational model for multichannel SAR image speckle suppression

This paper aims at the multichannel synthetic aperture radar(SAR)image speckle reduction.This paper proposes a novel energy minimized regularization model for multichannel image denoising,which is an extension of the non-local total variational model for gray-scale image.It contains two terms,namely the vectorial data fidelity term and the non-local vectorial total variation term.The latter is constructed by high-dimensional non-local gradient that contains the structure information of the multichannel image.The existence and the uniqueness of the solution of the model are proved.A fixed point iterative algorithm is designed to acquire the solution of this model.The convergence property of this algorithm is proved as well.This model is applied to the multipolarimetric and multi-temporal RADARSAT-2 images despeckling.The result shows that this model performs better than the original vectorial total variational model on texture preserving.     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

随机复合材料统计多尺度边界元算法研究

热传输行为是空天飞行器热防护系统服役过程中的重要问题,研究随机复合材料的热传输机理,可为热防护系统材料与结构的一体化设计提供理论依据。针对随机复合材料的热传导问题,发展一种统计多尺度边界元算法,首先建立等效材料参数的统计多尺度分析模型,然后给出统计意义下等效参数的多尺度边界元预测算法,并通过与理论结果的对比来验证算法的有效性,最后研究微结构分布状态对陶瓷多孔材料等效导热系数的影响。结果表明:采用统计多尺度模型及多尺度边界元算法预测随机复合材料的热传导性能是有效的。