一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法 PABIT,该算法通过模板匹配的方式 ,层层剥离原始图像的边缘像素 ,使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架 ,使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线 ,最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为 1的细化图案 .由于该算法采用并行处理的模式 ,使得该算法较通常的串行算法效果更好 .经该算法细化后的结果具有保形 ,连通 。

表面综合形貌的小波分离法

用小波分析将曲面表面误差分离为三项之和：形状误差、表面波度和表面粗糙度，同时得出三种误差的分布及其特性，克服了传统统计参数法的某些不足。

表面粗糙度提取的小波频谱法

提出了表面粗糙度的提取新方法。用小波分析方法确定２维轮廓粗糙度评定基准线和３维表面粗糙度评定基准面，能精确地把表面粗糙度与表面其他成分分离，从而提取表面粗糙度。与传统表面粗糙度提取方法比较，此方法评定精度高，实现方便。

表面粗糙度评定的小波基准线

给出了一条新的粗糙度评定基准线———小波基准线。此线是曲面轮廓线、形位误差及波纹度等低频信号的综合。与传统的评定基准线相比，其优点是：光滑自然，没有特定的函数形式；由数据的小波分解产生，精度高。

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。

小波滤波的频率结构分析及其在表面形貌分析中的应用

分析论证了Ｍａｌａｔ快速小波变换和小波包数据分析的频率结构关系，为小波方法在工程中的应用提供了理论依据，并给出了小波变换及其频率结构关系在表面形貌分析中的应用方法和技巧．

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。

量子点中双极化子稳定性的研究

基于Lee Low Pines Huybrechts变分理论推导出计算量子点中双极化子的基态能表达式.该理论方法适应于整个电子 声子耦合区域.通过数值计算和理论分析,讨论了量子点中双极化子的存在条件与约束势的关系,发现量子点约束势的加强不利于双极化子的稳定.

小波分析用于表面粗糙度量仪导轨位移误差补偿的探讨

位移误差属低频信号，是电机振动造成量仪导轨位移不直而产生的。用小波分析可将粗糙度（高频信号）位移误差（低频误差）进行信噪分离，用软件把位移误差从测量数据中剔除，从而完成对仪器位移误差的补偿。

超导涡旋系统的非平衡态相变

利用三维各向异性XY模型和电阻分流结动力学,研究了较强钉扎势下第二类层状超导体涡旋系统的非平衡态相变.结果发现,平衡态的涡旋玻璃相可在电流驱动下转变为运动玻璃相.在低温下系统经历了三次相变:随电流的增加,系统首先从运动涡旋玻璃相转变为运动Bragg玻璃相,再转变为运动Smectic相,最后融化为运动液体相.

量子Rabi模型中的Berry相的解析解

利用光子Fock态,给出量子Rabi模型的数值严格解,其结果比推广的转动波近似有很大改进.截取两个Fock态,可以给出简单明了的解析结果,在很大的耦合区间里,非常接近严格解,包含了主要的非旋波效应.我们获得Berr相的简明解析结果,与数值严格解在很大区间内吻合.

表面奇异特征的小波提取

应用小波分析原理直接识别和提取三维表面特征，给出表面奇异特征（表面沟槽、凹坑、凸台、刻痕等）的定量、微观分析和评定的小波方法，不仅能定性地宏观描述三维表面特征的存在性，而且能定量地微观分析三维特征的位置分布．

无衍射光束三角测量系统噪声处理的小波分析方法

无衍射光束三角测量系统具有焦深长、中心光斑小、理论测量精度高等特点，但实际测量中的噪声会严重影响测量精度。根据无衍射光束三角测量中信号与噪声的频率特性，采用小波分析方法将噪声与信号分离，进而剔除噪声误差，可获得理想的测量精度。

小波重构的边界数据处理方法

Mallat快速小波分解算法与重构算法在小波分析的理论与应用中有极其重要的作用与地位 ,但有限离散数据的小波重构存在严重的边界效应 .给出了处理小波重构边界效应的具体方法 .

Quenched Mullins-Herring生长模型的反常动力学标度

利用中间时刻rz t Lz(L是系统尺寸且r L)等时的界面高度关联函数G(r,t),通过直接数值积分,我们研究了Quenched Mullins-Herring生长模型的反常动力学标度行为,并得到了生长界面的局域粗糙指数αloc=0.97(1),接近于Mullins-Herring生长模型的理论值1,我们还计算了表征反常标度行为的临界指数θ=0.51(3)和局域生长指数β′=0.29(2).

信噪分离的小波分析原理及应用

采用小波分析方法，将数据ｆ（ｎ）（ｎ＝１，２，…Ｎ）分解成频率不同的成分：ｄ１ｎ，ｄ２ｎ，…ｄＳｎ，ＣＳｎ，根据信号与噪声的频率特点，从这些频率不同的成分中区分信号与噪声，完成信噪分离。文中给出了应用实例，取得较为理想的效果。

铁谱磨粒图像的计算机纹理分析

利用计算机图像处理技术, 采用灰度共生矩阵方法提取典型磨粒图像的纹理特征参数, 作为判断机械设备故障机理的判据之一。通过正常、滑动、切削、疲劳磨粒灰度共生矩阵纹理分析, 得到熵、能量、惯性矩等参数的范围。

基于因子分析的实用人脸识别研究

该文针对实用人脸识别中的光照、表情、姿态等变化问题,通过因子分析和数据挖掘提出一种鲁棒的人脸识别方法。本文首次提出基于因子分析的人脸识别方法,并分析基于内容与风格信息的因子分析模型的人脸识别方法与基于Fisher线性判别分析的人脸识别方法的一致性。为了提高该方法的鲁棒性,通过两因子方差分析与加性模型分离人脸内因子与外因子,降低风格信息对人脸观察特征的影响。实验结果表明:此方法比Fisher脸方法具有更高、更稳健的性能,特别是在Fisher脸方法无能为力的复杂环境下能表现出较好的性能。

人工智能的新发展:人工神经网络及其应用

文章从人工智能的角度阐述了一种快速收敛的ＰＩＤ神经网络控制模型，其模型的网络结构简单，学习收敛速度快，初值选取方便，把ＰＩＤ神经网络应用于延迟系统，取得了理想的控制效果。此模型的应用充分体现了人工智能的特点。

超微型转子动平衡测试机不平衡量提取

建立了不平衡量振动力学模型 ,然后利用离散小波变换对所采集的信号进行消噪处理 ,提取有用的低频信号 ,进行频谱分析 ,并提出了离散傅里叶变换快速算法。根据DFT运算结果 ,在频域提取不平衡量所对应的幅度和相位 ,有效地滤除了信号中混杂的低频及高频干扰 ,最后基于中值滤波原理求出不平衡量的幅度及相位估计值。本系统不平衡量测试精度小于 1 0mg·mm ,相角小于 2°。结果表明了该算法的可行性。