基于突变点检测与峰值搜索的心音分割算法

心音分割通常指将心音信号的心动周期分割为第一心音(S1)、收缩期、第二心音(S2)和舒张期;心音分割是分析研究心音分类的关键步骤。提出一种新的心音分割算法,首先采用bior双正交小波对心音进行去噪;然后根据短时能量、频谱质心以及阈值定位心音信号突变点,并确定寻峰区间;之后用寻峰算法滤除伪峰的同时通过峰值点补偿算法提高有效峰值的检出率;最后,利用峰峰值之间的距离定位S1和S2,并以突变点为分割点,得到心音分段结果。实验证明,使用上述算法对1000例心音进行分段,平均准确率达到了92.38%,平均分割速度为0.02561秒,在保证准确率的前提下实现了对心音信号的快速分割。

基于峰值搜索和模板匹配的心电监护仪数值提取方法

为提高心电监护仪的工作效率,节约采购成本,本研究基于传统心电监护仪提出了一种数字化方法。首先,在心电监护仪上加装光学摄像头,以实时获取心电监护仪的视频影像;然后,利用峰值搜索方法实现图像分割和感兴趣区域识别;最后,采用模板匹配方法对字符进行识别,定时提取心电监护仪上的典型数值,并进行数据存储与处理。实验表明,本研究方法受光线和拍摄角度的影响较小,适应环境能力较强,可满足数据提取需要。本研究可实现心电监护仪的数字化改进。

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。将瞬时频率中相邻两点一阶导数差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,可避免传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取虚假峰值,能提高瞬时频率估计精度。仿真实验表明,该方法能降低干扰信号对瞬时频率提取影响,效果优于传统峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,效果良好。

基于模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法研究

为了提高变焦成像系统中自动聚焦的速度与精度,提出了一种使用Zoom-Focus曲线和模糊推理的聚焦曲线峰值搜索算法。在峰值搜索过程中,通过Zoom-Focus曲线将搜索范围缩小至全程的50%以内;采用模糊推理的方法自适应调整搜索步长,在远离焦点时大步长快速搜索,在接近焦点时小步长准确定焦。实验结果表明,该方法可以将聚焦精度提升至5μm,在小倍率情况下将平均搜索时间缩短为0.7 s,满足自动聚焦系统快速、准确、鲁棒性强等要求。

基于二分法峰值的频率搜索算法

用最大似然估计单个正弦信号频率的时候,涉及对连续频谱峰值搜索问题,传统的样点补零法运算量较大,峰值相邻点比幅法运算量小并且精确,但其要求特定的窗函数,并且数据适应性较差,因此提出将二分法用于峰值频率点搜索,其速度快、精确并且适应性强,也可用于多信号的频率搜索。

结合双树复小波变换和改进密度峰值快速搜索聚类的乳腺MR图像分割

针对乳腺MR图像组织复杂、灰度不均匀、难分割的特点,本文提出双树复小波(DTCWT)变换结合密度聚类的图像分割方法.首先利用复小波域双变量模型结合各向异性扩散函数对图像进行去噪处理;进而通过简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像划分成一定数量的超像素区域,根据事先设置的阈值搜索每个超像素的近邻,从而降低基于K近邻的密度峰值快速搜索聚类(KNN-DPC)算法寻找每个样本近邻的时间;最终,引入超像素区域的近邻信息度量样本密度,采用KNN-DPC算法的分配策略自适应聚类.仿真和临床数据分割结果表明,所提算法能有效的实现乳腺MR图像的分割.

基于密度峰值快速搜索聚类的多场景分布式电源规划

针对间歇性分布式电源出力的随机性、负荷需求的不确定性以及分布式电源与负荷之间存在相关性的问题,采用拉丁超立方抽样并结合Spearman秩相关系数的Cholesky分解,得到分布式电源具有相关性的出力与负荷需求样本。通过密度峰值快速搜索聚类算法对相关性样本进行有效削减得到典型场景,以分布式电源投资运行费用和配电网向上级电网购电费用最小为优化目标,建立分布式电源多目标规划模型。最后通过二阶锥松弛将规划模型转化为混合整数二阶锥规划问题,并调用Cplex求解器对规划模型求解。IEEE 33节点算例结果验证了所提模型的合理性。

基于快速搜索与发现密度峰值聚类算法的含有分布式光伏的配电网电压分区协调控制

随着大量分布式光伏并入配电网,重要负荷节点电压越限的紧急情况更容易发生,这对当前潮流状态下电压控制的快速性提出了更高的要求。考虑电压集中控制方式控制过程复杂且传统的分区方法耗时较长等问题,首先以节点间的综合电压灵敏度为基础计算节点电气距离,根据电气距离构建节点相似度矩阵,并采用快速搜索与发现密度峰值聚类算法对配电网进行快速分区;然后考虑本地光伏独立调压能力的不足,提出了一种先无功后有功的电压分区协调控制策略;最后通过IEEE33配电网算例的仿真结果验证了该分区方法的快速性和电压分区协调控制策略的有效性。

Hadoop平台下基于快速搜索与密度峰值查找的聚类算法

针对K-means并行化算法中需要人为初始化起始中心点以及每次迭代都要重复计算所有点与中心点距离的低效率问题提出了一种基于快速搜索与密度峰值查找的并行化算法.采用了"化整为一"原则对算法进行并行化处理,即将每个节点的Map阶段得到的局部CFSFDP聚类结果集中的每个簇视为一个待聚类样本点,在Reduce阶段将这些样本点再进行一次CFSFDP聚类,从而能够快速的将相似的簇聚集在一起归并为同类别.采用Hadoop平台下的并行编程方法,以海量的新闻信息聚类进行实验.实验结果显示,嵌入了基于快速搜索与密度峰值查找的聚类算法后,相对于传统的K-means并行化算法在效率与聚类的结果准确度上都有着明显的提升.

小孔径多波束声呐测深算法改进

多波束测深声呐采用多重信号分类算法能够在较小阵列尺寸的情况下保证较高的角度分辨率。然而,由于水底回波的边缘波束信噪比较低,多重信号分类算法伪谱中较强的伪峰干扰会导致后续测深算法的深度估计结果出现错误。针对该问题,提出一种基于最大信噪比的修正峰值搜索算法。该算法假定相邻波束的水底地形具有缓变性,选取回波信噪比最大的时刻,利用多重信号分类算法进行波达方向估计以获取信号角度、时间参考值。然后,分别向左右两侧利用时间期望值对回波信号进行加权与峰值搜索,实现更精确的测深。最后,通过实测数据验证了该文提出算法的有效性,该算法在特定条件下能够将边缘波束的最大测深误差减小25.85%,平均测深误差减小8.02%。

基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识

辨识不同行业的典型负荷曲线对于配售电公司的运行调度、售电决策和风险管理均有重要意义。鉴于此,提出了一种基于剪枝策略和密度峰值聚类的行业典型负荷曲线辨识方法。首先,提出了衡量负荷曲线位移变化后相似性程度的快速动态时间扭曲(FDTW)距离指标,进而提出了一种搜索FDTW距离的剪枝策略,以实现对负荷曲线间形态差异的精准高效量度。接着,提出了基于加权密度峰值快速搜索聚类算法的行业负荷用电类型划分方法以及用户行业信息错误识别方法。然后,以最小化负荷曲线簇内FDTW距离为目标,提出了基于重心平均算法的行业典型负荷曲线辨识方法。最后,以浙江省某市工商业用户为例进行验证分析,算例结果表明所提方法可以准确量度负荷曲线形态相似性,快速划分行业用电类型并有效辨识具有共同形态特征的典型负荷曲线。

优化分配策略的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法在面对复杂结构数据集时容易出现分配错误的问题,提出一种优化分配策略的密度峰值聚类算法(ODPC)。新算法首先引入参数积γ,扩大了聚类中心的选取范围;然后使用改进的数据点分配策略,对数据集的数据点进行基于相似度指标MS的重新分配,进一步优化了簇类中点集的分配;最后使用dc近邻法优化识别数据集的噪声点。在人工数据集及UCI真实数据集上的实验均可证明,新算法能够在优化噪声识别的同时,提高复杂流形数据集中数据点分配的正确率,并取得比DPC算法、DenPEHC算法、GDPC算法更好的聚类效果。

基于密度峰值聚类的专利地图制作方法

目前国内对于专利地图的研究大部分仍停留在应用阶段,对其制作的基础理论研究较少。概述目前专利地图类别,分析现有专利地图制作方法的缺陷,从增强专利文献信息可信度和价值的角度,运用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)统计特征将非结构化的专利文献信息映射到低维空间中,采用密度峰值快速搜索聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法进行聚类,对同一聚类中的专利文献特征进行分析,得到不同专利文献间的发展关系并映射为图表示,从而构建以有向图表示的专利地图。改进提出的这种专利地图制作方法,同时利用了结构化信息与非结构化信息,以使专利地图更为真实准确地反映目标技术领域的技术发展过程。

地铁车辆转向架轴承故障诊断方法研究

地铁车辆转向架轴承状态对车辆的安全运行至关重要。现有地铁车辆转向架轴承的监测与诊断存在智能化程度低、准确性差等不足。针对此不足,对地铁车辆转向架轴承故障模型进行推导,提出一种地铁车辆转向架轴承故障智能诊断方法。该方法根据转向架轴承径向振动加速度信号,采用小波包-包络分析和故障识别搜索算法,诊断轴承故障及故障类型。为了验证所提出方法的有效性,设计并搭建了轴承故障诊断试验台,基于此试验台对广州地铁车辆转向架故障轴承进行了测试。试验结果表明:所提出的转向架轴承故障诊断方法能够准确识别轴承故障,为地铁车辆转向架轴承故障诊断的自动化、智能化提供了新思路。

高效超分辨波达方向估计算法综述

高效超分辨波达方向估计算法致力于降低超分辨算法的计算量、节约系统的实现成本、弱化算法对于阵列结构的依赖性,是推进超分辨理论工程化的一个重要研究课题。从多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的原理和构成要素入手,以基于MUSIC派生高效超分辨算法的目的和方法为标准,将现存高效超分辨算法划分为实值运算、波束域变换、快速子空间估计、快速峰值搜索和免峰值搜索5大类。在此基础上,全面回顾总结了各类高效算法的发展历程和最新进展,对比分析了它们的主要优缺点。最后,结合空间谱估计实际工程化的应用需求,指出了高效超分辨算法的未来发展趋势。

液体超声流量测量中的传播时间精度分析

液体超声流量高精度测量中使用传播时间法需要精确测量绝对传播时间和相对传播时间,针对绝对传播时间的基波信号不易得到的情况,提出了一种基波信号提取方法,通过设定能量和相位约束边界保证提取基波信号的准确性,划分流速分布区间根据实际测量流速自适应调整基波信号;通过仿真对影响相对传播时间精度的采样率、峰值搜索因素进行了深入分析;设计实验系统并在液压平台上对提出的方法和仿真分析进行验证,结果证明了基波信号提取方法的有效性和仿真分析的正确性。

旋转机械升降速信号的瞬时频率估计

旋转机械的升降速过程是一种非平稳过程,对其测试信号进行分析需要用时频分析方法,如短时傅里叶交换(STFT)及小波变换等方法。对于多分量信号,峰值搜索法经常被用来获取旋转机械在升降速过程中瞬时频率随时间变化的规律。但是,由于噪声和信号中邻近成分间的干扰,直接寻找的结果不能保证其精度和准确性。采用隐马尔可夫模型(Hidden markov models,HMM)进行去噪处理,极大地降低了噪声和干扰对峰值搜索结果的影响,明显提高了结果的精度。仿真试验表明该方法可以取得好的结果。

基于最小二乘迭代算法精确估计塔康方位参数

对中频数字化技术的塔康视频信号方位估计进行了研究。首先通过搜索PAM信号的峰值,得到由随机峰值点组成的包络信号;再根据确定的信号形式,采用最小二乘迭代算法估计出包络信号的方位参数。不需要寻找正斜率拐点和脉冲对译码,通过迭代运算能减小运算量和计算机内存,在对峰值进行拟合过程中,能有效抑制噪声的影响,提高参数估计精度。计算机仿真验证了其有效性。在3 dbW的功率信噪比下,估计误差不超过0.5°,满足塔康系统的方位误差为2°的要求。与传统方法相比,该方法具有实现简单、高精度的特点。

基于SFCW雷达时间-距离像的摆动目标微动特征提取

建立频率步进连续波雷达摆动点目标回波模型,推导得出摆动目标高分辨距离像,研究距离像周期性变化规律,提出基于时间-距离像的摆动目标微动特征提取思路。针对幅度峰值搜索法对微摆动周期估计误差较大的问题,提出结合数据预处理的幅度峰值搜索法和幅度阈值检测法等两种改进算法。仿真实验表明,在信噪比高于-10 dB时,结合数据预处理的幅度峰值搜索法和幅度阈值检测法能够有效估计摆动目标距离、摆动幅度及摆动周期等参数,此时摆动幅度估计值是对其真实值在雷达视线方向上的投影值的估计。改进算法对目标距离和摆动幅度的估计精度与幅度峰值搜索法相同,对摆动周期的估计精度远远高于幅度峰值搜索法,可分别达到和优于采样周期的数量级。本文提出的改进算法可扩展应用于圆周旋转等周期性运动目标的微动特征提取。

基于波谱包络特征的地震事件检测

以声谱图像模式识别为基本思想,改进了基于地震波波谱包络分布特征的初至震相检测方法。改进后的算法,首先将波形记录特征转换为谱能量分布,以台站固有背景噪声的时频特征为基准,提取出记录信号的时频包络特征作为事件触发检测的目标函数。为降低主震尾波对检测后续余震的影响,采用非线性标度缩放因子对大于台站背景噪声水平的能量进行归一化处理。通过2组密集余震序列的实测结果表明:相对STA/LTA算法自动检测结果,新方法正确触发率提高约19.6%,漏触发率则降低了22.6%,表现出更强的抗干扰能力和触发效率,且运行速度快,能够满足地震实时处理系统的技术要求。