融合形态学-复小波变换的PD干扰信号抑制方法

针对局部放电检测过程中周期性窄带干扰和白噪声难以抑制的问题,提出了一种融合数学形态学与复小波变换的干扰信号抑制方法。该方法基于数学形态学原理构造广义形态学滤波器,并将其作为前置滤波单元,实现原始信号的预处理,再对处理后的信号进行复小波变换,最终得到去噪后的局部放电信号。应用该方法对模拟和现场采集的局部放电信号进行去噪处理,结果表明:该方法能够有效地抑制局部放电信号中的周期性窄带干扰和白噪声干扰;与相同小波基的小波去噪方法和复小波去噪方法相比,该方法去噪时的能量损失较小,能够很好地保留局部放电信号特征。

采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。

一种适用于多个可转位刀片的周边刃边缘检测方法

针对可转位刀片周边刃边缘检测的问题,提出了一种适用于多个可转位刀片的基于局部模糊检测和双树复小波变换的边缘检测算法。该算法主要分为两步,第一步是先按事先规定的要求拍摄可转位刀片的图片,然后对拍好的图片进行局部模糊检测处理,其中的检测算法是以图片中像素的相关性系数和基于Laplacian算子的新型判别算子为评价指标判断其是否位于模糊区域(若位于模糊区域,则用白色显示它,反之,则用黑色显示)。模糊检测算法在剔除误检像素后最后会生成一副二值图,可转位刀片的周边刃边缘即为二值图中黑色区域和白色区域的交界线。第二步就是用双树复小波变换对二值图进行边缘检测,检测后的结果就是我们需要的结果。实验结果证明,该算法能准确快速地检测出多个可转位刀片的周边刃边缘。

ECG信号QRS波群检测算法的进展

QRS波群是ECG信号的重要组成部分,是心电信号分析的基础。QRS波群的检测方法已经有很多种实用有效的方法,并逐步地走向成熟,在实际应用中得到实现。本文就QRS波群的检测方法作了具体的整理与分析,较全面的阐述了实际应用中的各种算法,最后作者对检测算法的发展趋势进行了总结和展望。