DGT与DCT在图像编码中的性能比较

介绍了二维实值离散Gabor变换（RDGT）的快速算法，并着重探讨了二维实值离散Gabor变换与二维离散余弦变换在图像编码中的性能及差异。

离散腔长变换解调光纤法珀应变传感器并联复用的研究

基于光纤法珀应变传感器的基本原理,阐述了两只光纤法珀应变传感器并联条件下的组合输出信号。讨论了离散腔长变换的方法用于复用组合输出光信号进行解调的原理。最后,通过计算机仿真和实验验证了此方法的可行性。

蓝宝石晶体高温传感器的信号解调及标定

为了使用蓝宝石晶体高温传感器对工业烟气温度进行长期在线监测，设计了蓝宝石晶体高温传感器的解调系统，并对其进行了标定。对蓝宝石晶体高温传感器的白光偏振干涉测温原理进行了理论分析，并利用离散腔长变换（DGT）解调算法对光程差信息进行解调。在此基础上建立了一套以热电偶为参照的标定系统，使用S型高温热电偶采集温度数据，得到了光程差一温度样本。分别利用二次多项式拟合法与BP神经网络法对传感器的输出曲线进行了拟合与泛化，并进行了对比。实验结果表明：在800～1300℃温度范围内，与二次多项式拟合方法相比，BP神经网络的拟合精度较高，拟合残差均值达到0．33℃；泛化能力强，多次逆化结果误差均值为0．56℃，均方误差为0．55oC。最终使用BP神经网络方法对传感器进行标定，使得传感解调系统满足了工业测高温的精度要求。

光纤法珀应变传感器串并联混合复用的离散腔长变换解调研究

光纤法珀传感器复用的输出信号复杂,解调相当困难.为实现其串并联混合结构复用,根据光纤法珀应变传感器的双光干涉原理,阐述了传感器串并联混合复用的输出信号特征,分析了信号中各项成分对离散腔长变换方法解调结果的影响,并进行了计算机仿真.最后搭建实验平台,进行了四个传感器串并联混合复用的实验研究,证明该方案可行,解调准确度1μm.

微间隙焊缝磁光退化图像自动恢复方法仿真

针对传统微间隙焊缝磁光退化图像自动恢复中,普遍存在着图像恢复信噪比较低、平均绝对误差较大、完成时间较长等问题,提出一种基于离散余弦变换的退化图像自动恢复方法。利用投影追踪学习网络对微间隙焊缝退化图像进行模拟,估计图像退化因子;同时利用小波变换方法对退化图像噪声进行滤波处理。利用平滑图像中具有显著边缘的模具估计成像系统的退化函数(点扩散函数)。采用高斯拟合校正估计所得的图像点扩散函数,将微间隙焊缝磁光退化图像中基本小块合成一个较大的矩阵,获取图像增强系数,根据图像中不一样的波段存在着不一样特点,利用自适应图像增强系数对微间隙焊缝磁光退化图像进行增强,完成图像自动恢复。实验结果表明,所提出方法对退化图像恢复信噪比较高、平均绝对误差较小、完成时间较短。

基于Gabor变换的一种有效的图像水印技术

在大量实验的基础上,提出了一种基于离散Gabor变换(DGT)的强数字水印实现技术。将数字水印信息隐藏在DGT的低频系数中,在水印的检测算法中采用了几何变换及与其相配套的匹配技术,将有几何形变的图像反变换恢复,再通过DGT进行检测。所提出的方法采用综合性水印测试软件Stir-Mark 4.0进行了大量的模拟攻击实验,在几乎所有的实验中检测算法都成功地检测到隐含于数字图像数据中的水印信息,表明所提出方法具有很好的鲁棒性及高效性能。

我国通货膨胀的高频和低频解释——基于DWT的频段回归分析

利用我国1993-2010年季度数据,以频段回归方法分析货币增长和实际产出缺口等因素在不同频段与通货膨胀的关系。结果显示,在高频(短期),实际产出缺口与通胀显著线性相关;在低频(长期),货币量与通胀显著线性相关。结论表明,实体经济短期波动对我国短期通胀影响显著,货币量变化对我国长期通胀影响显著。因此,实体经济短期波动分析有利于通胀短期预测,货币量分析有利于通胀长期预测,二者结合可以提高央行通胀预测的准确性,从而有利于物价稳定目标的实现。

蓝宝石晶体高温传感器解调方法研究

为了从蓝宝石晶体高温传感器输出信号中精确解调出温度信息,建立了一套基于离散腔长变换(DGT)的解调系统。从白光偏振干涉原理出发,分析了高斯光源条件下利用DGT解调蓝宝石晶体高温传感器的原理。针对传统傅里叶变换解调数字频率非均匀采样存在误差的缺点,直接对波长均匀采样得到的光谱数据进行DGT,利用DGT幅值谱峰值解调环境温度引起的光程差(OPD)。进而采用加高斯窗法消除光谱仪背景噪声,进一步提高DGT方法的解调精度。在实际的解调系统中对所提出的方法进行了实验,结果表明,在600～1 200℃测温范围,本文方法可以实现温度的精确测量。

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的地表温度产品(LST)在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法(DCT-PLS),利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升:平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K(相较于三维算法)。在大湾区的填补结果表明(日间结果:R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果:R=0.99、RMSE=0.56 K),优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。