一种基于菲涅尔衍射的边缘检测算法

利用菲涅尔衍射模型导出了一种新的边缘检测算法.为了克服菲涅尔衍射计算复杂的缺点,该方法被简化为一种线性卷积滤波器.通过与Sobel、Log和Canny三种边缘检测算子比较,可以看出新方法的结果与Canny算子相当且更加符合人类的认知.此外,在含有丰富细节和微小变化的区域,新方法可以取得更好的结果.

相位矩不变量

为了克服矩不变量存在的高阶矩计算不稳定和对噪声敏感的问题,提出一种构造相位矩不变量的方法.通过选取正交基构造相位函数,然后将相位函数作为模型函数生成新的矩不变量.该方法可以将矩不变量这种全局不变量与局部特征进行结合.分析和实验结果表明,该方法可以对不变量进行有效的拓展,并且可以取得优于原不变量的检索结果.

基于Zernike相衬法的相衬成像探索

传统CT由于利用人体组织对X光的吸收进行成像具有很大的局限性。利用相位衬度对物体成像可以获得更高的对比度和分辨率,因此相衬成像成为近年来研究的热点。但是目前相衬图像的获取十分困难,一般需要利用第三代同步光源。为了摆脱物理手段的限制和探索图像相位信息的意义,提出了一种基于Zernike相衬法处理医学图像的方法,并对该方法进行了分析。实验表明,结果图像呈现出了相衬成像的特点。

一种绘等值线的新方法

曲面的等值线是刻画曲面几何形状的特征线簇之一,有助于可视化建模过程评估其数学物理模型。对由散乱点表示的空间曲面,文章提出了一种绘等值线的算法。算法用分片三次参数多项式曲面拟和给定的空间数据点,避免了使用拟合曲面所带来的曲面解析式复杂的问题。算法可以求出等值线的解析解。同时,通过参数变换和对曲面极值点的充分利用,大大减少了绘制等值线的计算量。文中还给出了应用实例。

大规模语音语料库及其在TTS中应用的几个问题

首先介绍了大规模语音语料库以及基于大规模语音语料库的文语转换技术的研究现状,接着介绍了一个大规模连续汉语语音语料库的实例Slib的结构和内容;在此基础上,讨论了面向大规模语音语料库的索引技术,提出了语料库检索中的集合运算和最小包容问题,证明了最小包容问题是NP完全的,给出了求解该问题的贪婪算法以及算法的近似比;最后,讨论了基于集合运算的大规模语音语料库的检索技术在文语转换系统中的应用,特别是在基本语言单位实例的选取问题上实现了一种基于最小包容的优化方法,对提高文语转换系统的自然度有实用价值.

防串扰的3D芯片TSV自动布局

为了防止3D芯片中的硅过孔(TSV)串扰,提出一种TSV自动排布算法.该算法结合TSV串扰的机理,利用Comsol证明了通过接地TSV解决屏蔽方法的有效性,完成了对接地TSV屏蔽效果的量化;提出电源?接地TSV和信号TSV自动排布算法,其中考虑了不同类型TSV比例和工艺最小间距对3D芯片性能的影响.最后利用IBM基准电路进行仿真,结果表明,文中算法可以防串扰的目的对电路中TSV进行自动布局.

复杂物体的X射线相衬成像三维仿真

用计算机仿真相衬成像可以对成像理论和方法的研究,以及成像系统的设计提供很好的平台。以X射线衍射理论为基础,利用图形学中光线追踪技术,提出了一个相衬成像的三维仿真算法,对由10个具有不同折射率的椭球组成的Shepp-Logan模型进行了三维仿真实验,获得了具有相衬特征的边界增强效果的成像。对比实验表明,该算法可获得与真实物理实验一致的结果。

基于再生核空间的语音信号的正交分解与实现算法

提出了一种在Hilbert空间W21[a,b]中对语音信号进行正交分解的方法及其实现算法.利用Hilbert空间W21[a,b]的再生核函数构造一组{φj*(x)}1n标准正交函数组,基于该函数组{φj*(x)}1n对语音信号实施正交分解,再根据W21[a,b]中再生核函数的性质给出了计算正交分解系数的快速算法.该方法将离散的问题影射到连续函数空间中进行处理,同时将Hilbert空间中的内积计算问题转化为函数在离散点的取值问题.实验结果表明,该方法可用于语音信号重建与特征抽取.

基于Web的种子驱动的“isa”关系的模式表示和获取

"isa"关系是知识获取中一种基本的语义关系,给出了中文"isa"关系的模式表示和获取方法。提出基于模式特征的种子选取算法和基于特征词的种子驱动的模式学习算法。实验说明了方法的有效性。

基于混合语言模型的中文智能输入技术

分析了中文智能输入技术的研究现状和存在的问题,提出了基于混合n-gram的中文智能输入技术,给出了系统实现的架构,研究了混合2-gram模型的有关问题以及字词网格的求解算法,讨论了自动预测与系统学习功能的实现.测试结果表明拼音到汉字自动转换正确率达到了92.1%,基本实现了预期目标.

改进共振峰提取的语音端点检测

语音端点检测是语音信号预处理的重要一步,其准确度对语音合成和语音识别系统的性能起着决定性的作用.根据共振峰谐波能量特征,提出一种采用图像处理技术处理语谱图的语音端点检测算法.首先去除了语谱图中的周期性干扰,然后进行滤噪与分割,最后利用高斯一阶差分滤波器提取共振峰和获取语音端点.实验结果表明,在不同信噪比的白噪声和多种突发性噪声环境下,与其他算法相比,该算法效果更好.

基于主成分分析的自适应特征选择算法研究

提出了一种自适应性的特征提取方法。首先通过主成分分析求出样本全局投影空间,然后基于最大化投影构建优化目标函数,最后通过该函数求出自适应于个体样本的投影空间。该方法很好地考虑了样本集合中每个样本的分布特点。为了使得算法可应用于识别分类问题中,给出了计算存在于不同投影空间的个体样本间相似性的方法,相比于欧式度量,该方法被证明得到的相似性能够更好地表征样本间的测地距离关系,使其能够有效地对流型结构数据进行学习。通过在不同数据库上进行分类及重构的对比实验,实验结果表明,该方法能够更好地提取数据特征,且对离群点具有鲁棒性。

硬X射线同轴相衬成像相位恢复的模拟

基于角谱传播的概念,分析了硬X射线同轴相衬成像过程,将基于角谱传播的相位恢复算法-迭代角谱法(IASA)用于硬X射线同轴相衬成像,进而又将此算法与强度传播方程(TIE)算法相结合进行相位恢复,计算机模拟研究了相衬成像和相位恢复过程,验证了这两种相位恢复算法,并与已有的多种相位恢复算法进行了比较,得出对于硬X射线同轴相衬成像来说,IASA与TIE相结合的算法是收敛速度最快、误差精度较高的相位恢复算法.

自适应邻域密度聚类及事故黑点识别应用

聚类作为识别交通事故黑点的主要方法之一,其主要问题是交通事故多发区事先无法确定,即无法提前知道聚类簇数。利用样本点之间的连接概率定义了数据点的局部密度,根据局部密度大小来确定聚类中心和簇数,再对数据点进行聚类。结果表明:一是算法对参数不敏感,具有较好的通用性;二是算法能自动确定聚类簇数;三是算法聚类过程只依赖局部密度与邻接点,能够识别噪声点,提升结果的准确性。运用算法在一些真实数据集上进行试验,将聚类结果与其他算法结果利用评价指标ARI(Adjusted Rand Index)和NMI(Normalized Mutual Information)进行比较。最后利用算法对美国6个州的交通事故进行聚类,结果表明算法对交通事故有较好的适应性,能将城市及周边道路上事故密集区域准确识别出来。