基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法

将遗传算法用于图像分割的Kapur等人提出的最佳熵阈值确定法(简称KSW熵法)中,进行了针对图像分割遗传程序所需的参数设计.KSW熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.J. Holland的遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜索方法.采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割,实验结果表明分割速度快于传统的KSW熵法,缩短了运算时间.      

基于距离相关图的音频相似性度量方法

相似性度量是基于内容的音频分析中的关键环节之一,目前往往沿用传统的统计分析思想实现,缺乏有效的呈现手段和对语义层信息的准确表达.提出了一种基于图像分割技术的相似性度量方法,通过特征提取构造特征空间,进而绘制特征向量间的距离相关图,通过对该图的可视化分析判断最大相似方向,并分别计算出局部相似性和全局相似性.给出了实验验证过程,该方法适用于数字广播等音频流中的片段查找等应用.      

包络均值滤波算法实时检测微弱信号

在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中.     

基于星上实时信号处理机的Chirp Scaling算法实现方法

基于改进的Chirp Scaling算法,提出了一种适用于星上实时信号处理机的高效成像处理实现方法,其核心思想也可应用于其它高分辨率星载SAR的精确成像算法.首先介绍了实时信号处理机的结构,分析了数据处理粒度及其并行流水处理结构.在此基础上,针对单个粒度的成像处理重新设计了算法流程,提出了一种高效的实现方法.利用实时信号处理机,对仿真的回波数据进行了成像处理实验,结果表明:在41?s内能够完成成像处理,成像处理速度和图像质量满足系统设计要求,从而验证了该方法的有效性.     

基于小波包变换及时间 小波能量谱的振动信号分析研究#br#

基于具有时频分析特性的小波包分析方法，对振动系统的测量信号进行了降噪处理，采用的软 硬阈值折中小波去噪方法兼有软阈值与硬阈值降噪的优点，且通过折中因子的引入，可以在信号分析中更灵活的进行信号处理.对去噪后的信号，基小波时间 能量谱分析，可以很好的将信号的主成分清晰的展示出来，并根据其能量在各频带的分布，可以直观的展示信号特征，为机械振动系统的故障诊断与识别，提供一套理论的方法.研究中所发展的分析方法在机械振动系统及其振动组件的状态监测及故障诊断识别方面有广阔的应用前景.     

基于PCI总线的电子舱信号群高速采集系统

设计并实现了一种基于PCI总线的高速数据采集系统,主要包括模拟输入、信号调理、模数转换、数据传输存储,以及计算机接口等部分.此系统用于对某型号电子舱信号群进行实时高速采集,其性能和指标均满足要求.     

视频会议中的音频编码方式研究

音频编码是视频会议系统的关键技术之一。文章对Ｈ２００系列标准的视频会议信号进行了音频编解码分析。通过对ＳＢ－ＡＤＰＣＭ编码技术的主要环节，镜像滤波器、自适应预测器和二次非均匀量化分析，反映出子带分割、分段预测与二次非均匀量化在音频编码中的作用。译码实验表明，译码是成功的，恢复出的伴音质量效果良好。     

基于遗传算法的最佳熵阈值图像分割法

将遗传算法用于图像分割的Ｋａｐｕｒ 等人提出的最佳熵阈值确定法（ 简称ＫＳＷ 熵法） 中,进行了针对图像分割遗传程序所需的参数设计．ＫＳＷ 熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点：需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时．因此需要引入优化算法．Ｊ． Ｈｏｌｌａｎｄ 的遗传算法是具有鲁棒性和自适应性的搜索方法．采用遗传算法实现单阈值和多阈值图像分割,实验结果表明分割速度快于传统的ＫＳＷ 熵法,缩短了运算时间．     

改进的小波阈值消噪法应用于超声信号处理

超声检测中回波信号信噪比低、易于被噪声淹没,小波变换是一种有效的提取缺陷回波的方法.建立了超声缺陷回波信号的数学模型,对基于小波变换的软、硬阈值消噪法作了改进,提出一种折中方法用于超声缺陷回波信号的去噪,同时以信噪比为目标函数对参数的选取也作了优化.仿真实验结果表明,改进方法非常适合用于超声信号的分析,能够很好地抑制噪声,它最大程度的发挥了小波软、硬阈值消噪法的优点,避免它们的缺点,使用该方法处理的信号相对于小波软、硬阈值消噪法在一定程度上改善了去噪的效果,提高了回波信号的信噪比.      

一种低成本的机器人室内可通行区域建模方法

基于单目视觉的同步定位与建图（SLAM）是机器人领域中的一项热门技术。然而,在场景建图方面,由于其计算量较大,各主流方法还无法在低运算能力的平台上实现实时的场景建模。针对室内环境与小型机器人的特定情况,提出了一种新的可通行区域建模方法。该方法建立在单目特征点SLAM的基础上,通过HSV色彩空间内的图像自适应阈值分割获取地面分割图像,并与SLAM生成的稀疏点云进行交叉比对,进而获取地平面与准确的地面分割区域,再将地面分割区域反投影到地平面上,获取地面的稠密建模。在室内场景的实验中,所提方法的平均运算速度能达到21帧/s,速度约为ORB-SLAM的70%,能够满足移动平台的实时性要求。对于地平面位置的还原平均误差为5.8%,地面上道路宽度的建模误差在3.5%~12.8%。      

引入缺陷的细粒度软件变更识别方法

软件开发过程中,缺陷通过变更引入软件系统。为提高缺陷发现效率,降低人工审查成本,提出一种引入缺陷细粒度变更自动化识别方法。该方法基于机器学习分类思想,将细粒度变更作为实例,从时间、地点、内容、意图以及人员5方面构造特征集;采用程序静态分析与自然语言语义分析相结合的方法挖掘软件历史库,自动化构建细粒度变更实例;使用软件历史中的细粒度变更实例训练分类器,从而识别新的细粒度变更是否引入了缺陷。在实际软件系统上运用成本有效性评估策略验证方法有效性。结果表明相比于文件和事务粒度的引入缺陷变更识别方法,该方法可显著降低人工审查成本。     

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路，存在精度低、阈值难确定等缺点，而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性，只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足，提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域，分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值，然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数，最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和，得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验，附加了形态损失函数后平均交并比（MIoU）、准确度（ACC）及F1 Score均有提高。从预测的图形来看，附加了形态损失函数后，预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。     

真实场景水下语义分割方法及数据集

随着水下生物抓取技术的不断发展,高精度的水下物体识别与分割成为了挑战。已有的水下目标检测技术仅能给出物体的大体位置,无法提供物体轮廓等更加细致的信息,严重影响了抓取效率。为了解决这一问题,标注并建立了真实场景水下语义分割数据集DUT-USEG,该数据集包含6 617张图像,其中1 487张具有语义分割和实例分割标注,剩余5 130张图像具有目标检测框标注。基于该数据集,提出了一个关注边界的半监督水下语义分割网络(US-Net),该网络通过设计伪标签生成器和边界检测子网络,实现了对水下物体与背景之间边界的精细学习,提升了边界区域的分割效果。实验表明:所提方法在DUT-USEG数据集的海参、海胆和海星3个类别上相较于对比方法提升了6.7%,达到了目前最好的分割精度。      

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

基于统计特征空间提取和支持向量机的极暗弱小天体检测方法

小天体检测是小天体防御和预警的前提。针对小天体目标信噪比低、检测难的问题,提出了基于统计特征空间提取和支持向量机（SVM）的极暗弱小天体检测方法。区别于传统方法基于时间或空间上目标的能量和背景噪声能量的瞬时能量差别或是瞬时能量差别的累积,对目标进行检测。该方法不依赖目标能量大小,提取运动目标穿过背景时对稳定性产生的扰动来反演运动目标。将输入的图像序列转化为单像元时序信号,划分时序窗口提取统计特征,关联形成统计特征空间,利用更高维度的变化特性检测目标变化。通过SVM将暗弱小天体检测问题转化为目标与背景的二分类问题,避开了较难解决的阈值分割问题同时具有更好的泛化性能。利用真实数据与其他经典方法进行对比分析,使得分类准确率提高4.02%。该方法能够适应更低的信噪比,在极低信噪比下仍表现出稳定的检测性能。     

某飞行器铁路运输环境测试系统研究

介绍了基于分布式采集的运输环境数据综合采集系统,实现了某飞行器经铁路运输到发射阵地的振动、冲击、温湿度等环境参数的实时监控测量,后续通过车载分析系统对采集的海量测试数据进行自动批处理,得到振动测量数据的时域和频域分析、温湿度及车速等信息。测量分析数据表明,经过减振处理的火车运输支架对飞行器运输起到很好的减振效果,保障了运输过程中产品的安全性。     

海天混杂闪烁背景下运动点目标检测新方法

针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.      

基于小波的反作用轮力矩测量系统校准

将反作用轮实时输出力矩值由力矩测量系统采集引入卫星半物理闭环仿真试验是一种更为优越的闭环仿真新方法。但由于仿真过程中,存在持续的外力矩干扰引入仿真控制闭环,导致半物理仿真试验无法长时间准确运行。为解决这一问题,结合实验数据分析,确定了力矩测量系统为半物理仿真试验外力矩干扰来源,并结合小波阈值滤波原理分别使用实时小波滤波方法和基于小波去噪的均值滤波算法对力矩测量系统初始及过程中产生的外力矩干扰进行消除,使测量系统得以准确校准。最后,将此方法应用于半物理闭环仿真试验中,取得了良好的效果。