点对称距离模糊C均值聚类算法在脑部MRI图像分割中的应用

背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C均值聚类算法,并将其运用到了脑部MRI图像分割中。结果与结论:实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,点对称距离的模糊C均值聚类算法有明显的优势。

抑制经验模分解边缘效应的极值点对称延拓法

经验模分解(Em p iricalM ode D ecom position,EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)的核心,而经验模分解方法的关键是对提取固有模式函数(Intrinsic m ode function,IM F)时所谓边缘效应问题的处理。提出了极值点对称延拓方法,用来对边缘效应问题进行处理。算例分析结果表明该方法的算法简单,计算速度快,能有效地抑制EMD分解时的边缘效应,分解得到的固有模式函数完备地体现了原信号真实的频率和幅值信息。在信号重构时不会带来原始信号的畸变。

三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用

实际应用中研究机械系统的工作状态时,通常会对其所产的信号进行研究分析,从而得出相关结论。这些由机械系统产生的信号一般含有多种不同波动的混合成分,为了得出可靠的结论,必须从复合信号和背景噪声中分离出有物理意义的成分。因此引入一种新的故障提取方法,首先利用一种较新的模态分解算法——经验小波变换,将一组信号分解成多个具有紧支撑傅里叶频谱的调幅-调频(AM-FM)分量;然后利用K-L散度值挑选出具有物理意义的分量;最后将挑选出的分量通过三点对称差分能量算子运算,得到其能量谱的同时也能得到瞬时频率,从而提取出故障特征。将该方法用于模拟信号和实际轴承故障信号,并且同之前的方法进行对比。结论表明,该方法不仅能很好的提取轴承故障特征,而且证明该方法具有更好的优越性。

小波变换点对称边界延拓问题研究

比较了几种小波变换的边界延拓方式,对小波变换的点对称延拓进行了边界点的光滑性分析,提出基于奇数长对称小波变换的点对称延拓方式,并证明了它在保持信号数据量不变的情况下是可以完全重构的。对一段有限信号分别采用对称延拓和点对称延拓进行小波分解重构计算,结果表明点对称延拓的重构精度比对称延拓的高。

点对称关系耦合距离约束的图像匹配算法

为了解决当前图像匹配算法主要通过图像的区域梯度信息来进行图像匹配,当图像存在光照变化等干扰时,将会使得匹配图像存在较多的错误匹配点以及匹配耗时较长等不足,提出了基于点对称关系耦合距离约束的图像匹配方法。采用FAST算法对图像特征点进行准确、快速的检测,利用拉普拉斯极值模型进一步剔除伪特征点,以提高算法的匹配正确度;对特征点的对称性进行计算,利用点对称关系构造点间距度量模型,以求取特征描述符中的特征向量,输出特征描述符;基于SURF特征点匹配机制,对特征点完成双向匹配约束,完成特征点匹配。对匹配特征点进行欧氏度量,以度量结果的比值以及均值作为依据,构造距离约束模型,利用距离约束模型判别错误匹配点,优化匹配结果。实验结果显示：与当前图像匹配算法相比较,所提算法不仅具有较高的匹配精度以及匹配效率,而且具有较好的鲁棒性能。

基于点对称变换与图像匹配的变压器机械故障诊断方法

变压器本体的振动信号与其机械状态密切相关,利用该特点可实现对变压器机械故障的判别。该文提出了一种基于点对称变换(SDP)与图像匹配的变压器机械故障诊断方法。首先通过集合经验模态分解(EEMD)对初始信号进行分解,并选择合适的分量对信号进行重构,去除变压器自身及外界环境的干扰;接着通过SDP获得重构后的振动信号的SDP图像,并在每类故障中选择部分图像,利用聚类模板提取共同特征获得该类故障下的典型故障模板;最后通过比较未知故障信号的SDP图像与各类典型故障模板SDP图像的相似度实现最佳匹配,完成变压器机械故障的诊断。变压器的实验结果表明:不同类型的机械故障SDP图像间存在明显特征差异,该方法可以实现机械故障的有效判别。与传统的机械故障诊断方法相比,该文所提方法考虑了外界高频干扰,避免了提取多个特征量的繁琐步骤,操作简单且准确率高。

板材两点对称式渐进成形轨迹的数值模拟研究

针对分层渐进成形中金属板材易破裂的问题,在两点对称式渐进成形工艺的基础上,建立了有限元模型,确定了工具头的加工轨迹,选定合理的工艺参数。采用分层渐进成形和螺旋渐进成形的方式,利用MSC.MARC软件对圆锥台制件的渐进成形过程进行了数值模拟,对比分析了两种成形方式下目标制件的壁厚均匀性、等效塑性应变和应力状态。结果表明:与分层渐进成形相比,螺旋渐进成形使目标制件成形区域的壁厚均匀性提高了2.3%;在螺旋渐进成形方式下,等效塑性应变的变化量更小,变形更加均匀,应力三轴度较小,成形质量更高。

基于点对称图像的变压器局部放电信号故障诊断

局部放电是变压器工作过程中常见的故障,该文提出一种基于点对称图像的局部放电信号处理及故障诊断研究方法。对局部放电故障的点进行观测及采集数据,进而分解及处理得到所需状态信号,并通过点对称图形的方法将数据的形式转换成图像,提取出信号所含的显著特征,对比正常和故障信号的图像,实现局部放电故障是否发生的判断。相对于其他特征提取方法,该方法可以更加准确直观地展示出不同状态之间的差异。文章进行实验验证,并对比多组数据,最终实现变压器故障与否的判别,证明该文方法的有效性和先进性。

(2+1)维广义Burgers方程的Lie点对称,相似约化和精确解

讨论了(2+1)维广义Burgers方程.通过Lie群方法求出了该方程的李点对称,并利用李点对称将方程进行相似约化,求出了(2+1)维广义Burgers方程的几种精确解.该方法可以用于研究更高阶的偏微分方程.

点对称结构的概念及受力分析

提出了点对称结构的概念．通过研究这种特殊结构的对称特性，发现点对称结构与轴对称结构一样也可简化成半边结构，使求解简化．但两半边结构的边界条件有本质不同．

点对称三角形的性质及其应用

P为三角形ABC内一点,点P关于△ABC的边AB、BC、CA的对称点分别为P1、P2、P3,我们称△P1P2P3为点对称三角形（如图1）.将点对称△P1P2P3与原△ABC结合起来研究,可以得到下面有趣的性质. 性质1 P1P2=PB（2（1-cos2B）（1/2））; P2P3=PC（2（1-cos2C）（1/2））; P3P1=PA（2（1-cos2A）（1/2））. 性质2 ∠P1P2P3=∠BPC-∠A; ∠P2P3P1=∠CPA-∠B; ∠P3P1P2

稀土三元配合物的研究(Ⅳ) Eu(Ⅲ)-TTA-碱配合物的精细荧光光谱和Eu近邻点对称性

在77K测定了晶粉状Eu(Ⅲ)-TTA-碱三元配合物的精细荧光光谱。并应用群论方法及跃迁选律结合实验测得荧光光谱中各f-f能级跃迁对应的谱峰的分裂数目,推断出各三元配合物中Eu(Ⅲ)所处近邻的点对称性。

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明:所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。

点对称结构的利用

利用结构力学力法原理和对称性导出点对称结构在正对称荷载和反对称荷载作用下的反力和内力特征,并通过例题验算比较可知利用该结论计算点对称结构更加简便。

Broer-Kaup方程的Lie点对称及不变解

讨论了Broer-Kaup方程。通过Lie群方法求出了该方程的李点对称,并利用李点对称将方程进行相似约化,求出了Broer-Kaup方程的几种不变解,该方法可以用于研究更高阶的偏微分方程。

谈谈平面解析几何中的点对称与轴对称问题

本文介绍了点对称与轴对称中的对称点的坐标变换公式以及求已知曲线关于点对称或轴对称的曲线方程的方法。

点对称强正则图

给出了一类是强正则图的点对称图，改进了文［１］的一个定理．

函数的图象关于点对称的充要条件及应用

结论1函数y=f（x）的图象关于点M（m,n）对称的充要条件是函数y=f（x＋m）-n为奇函数.证明不妨设m〉0,n〉0.将函数y=f（x）的图象向左平移m个单位,再向下平移n个单位,得到函数y=f（x＋m）-n,由此知.

用“点对称”巧求函数解析式

利用“点对称”的知识，可巧妙地求某个函数图象关于某点、某直线对称的图象的解析式，这种方法比普通方法求解析式更简捷明快，现举例如下。