基于对数正态分布的多部位疲劳结构的疲劳寿命预测方法

以实现多部位疲劳结构的寿命预测为目的,基于概率累积损伤法则,推导了基于寿命服从对数正态分布的概率疲劳寿命预测方法。根据损伤临界值与应力水平无关这一前提条件,将损伤临界值由传统确定性的值1转换为随机变量,累积损伤由确定性的中值损伤计算,建立了"中值累积损伤-概率损伤临界值"干涉模型。当对数寿命标准差恒定时,对比了所提出模型和基于Monte Carlo仿真的Miner累积损伤方法的寿命预测结果,验证了模型的准确性以及其方便快捷的优点;当对数寿命标准差变化时,损伤临界值由满足损伤等效的应力基准决定,此时亦可得到高精度的偏于安全的寿命预测结果。     

基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波

为了进一步增强去噪时对图像细节的保护能力,并同时提高算法实时性,提出了基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波算法,该算法首先将待处理图像像素转化为量子叠加态,然后依据量子测量原理对此叠加态进行量子测量,最后将测量后的坍缩态转化为输出图像.该算法使用双量子比特态来描述单像素,拓展了单量子比特态与单像素的对应关系.双量子比特态的4个叠加基态增加了被描述像素的信息量,可以更精确地对像素进行操作.该算法根据噪声特点设计双量子比特态的概率密度公式,并根据测量坍缩态自适应地调整滤波窗口尺寸.实验证明,该算法与标准中值滤波和经典自适应中值滤波相比,具有更好的综合滤波能力,既可以有效地滤除噪声点,很好地保护图像细节,又具有很好的实时性.     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

Perona-Malik去噪模型扩散系数的改进

偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性.     

探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

非线性滤波应用于医学图像后处理

讨论了典型的非线性滤波技术及其性质,选取了性能较好的滤波模板应用于医学图像后处理,并从平滑效果和锐化效果上与线性滤波做出比较.     

中值滤波方法在遥测数据处理中的应用

叙述中值滤波方法的原理 ,讨论该方法在遥测数据处理中的应用 ,并进行效果分析     

中值定理的应用探讨

通过典型例题，对微分中值定理，积分中值定理在求特殊函数的极限及有关命题，证明等式、不等式方面做了深刻地阐述，探讨怎样正确、理解、应用好中值定理。