基于复—方向小波变换和视觉表示的图像增强

针对复—方向小波变换具有好的平移不变性、方向选择性、对图像边缘特征的表示比传统实小波要好等优势,提出了一种基于视觉表示统计特性和复—方向小波变换的图像增强新方法。该算法在图像的多尺度复—方向小波变换域内进行动态范围(亮度)修正和局部对比度调整以增强图像。实验结果表明,与目前经典的多尺度增强算法相比,运用本文的算法增强的图像视觉效果好,在边缘和细节处失真小,而且对图像源的变化具有很好的鲁棒性。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

一种TM遥感影像的分割算法

从多分辨率分析角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,阐述基于二进小波变换的多分辨率分析原理,采取由粗到细的控制策略,有效地选取最优分割阈值,从而实现对TM遥感影像的分割,实验结果表明该算法对复杂遥感影像分割是有效的。     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。     

多目标跟踪的神经网络实现方法

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。     

喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的量化表征

银片腐蚀主要受喷气燃料中硫化物的影响,不同种类、结构的硫化物对银片腐蚀的影响不同,从喷气燃料中硫化物系统角度来研究对银片腐蚀影响是很有意义的。采用量化自组织神经网络从定性、定量两个方面研究喷气燃料中硫化物对银片腐蚀的影响,研究结果表明,能够从喷气燃料硫化物的存在情况来预测银片腐蚀结果。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

基于小波变换的数字图像融合

在现实世界中,存在着大量信息,而这些信息中存在着大量冗余,怎样从我们得到的己知信息中提取有用信息,剔除冗余,一直是我们努力的目标,数字图象尤其如此,本文用小波变换的方法研究了对同一对象的两个或更多个的图象(往往图象质量较差)合成到一幅图象中,以便它比任何原来一幅都更容易地为人们所理解。     

小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用

新型电子装备供电设备封装性能好,可及测点少,故障检测和诊断难度大.在分析供电设备声信号产生机理的基础上,提出了一种利用小波分析理论对声信号进行处理,实现非接触、不解体故障检测与诊断的方法.论证了频带能量分析法和极大值分析法提取故障特征信息的可行性,并给出了故障特征参数算法.实验证明,该方法能有效地检测和诊断故障.     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...