基于彩色图像的绝缘子污秽等级检测

绝缘子积污易导致污闪事故,危害电网的稳定运行,因此有必要检测绝缘子的污秽等级,以便安排清理作业。文章提出一种基于彩色图像的绝缘子污秽等级判别方法。通过一种基于小波变换与形态学的前景分割算法及一种基于三颜色空间的污秽分割算法,从原始图像中提取污秽部分,同时利用椭圆检测算法圈出绝缘子盘面,通过计算圈出的各个绝缘子盘面内污秽面积与盘面面积的比值均值大小,判断绝缘子的污秽等级,实现绝缘子污秽等级的识别与检测。经实验与对比可知,文章算法对绝缘子污秽等级的检测准确率为99.5%,优于普通的图像检测方法,表明文章方法是一种在线检测绝缘子污秽等级的可行方法。

BP神经网络结合小波处理在城市扩张预测中的应用--以长沙市区为例

研究目的:预测城市扩张规模,从而为合理调控城市建设用地扩张提供决策依据。研究方法:通过Granger检验提取城市扩张的驱动因子,利用BP神经网络结合小波处理对建成区扩张趋势进行预测。研究结果:未来几年长沙市新增建设用地数量将呈递增趋势,以年均约27 km2的速度扩张。研究结论:与GM(1,1)模型及回归模型预测方法相比,BP神经网络结合小波处理的预测精度最高,其预测结果可为城市制定相关的政策提供科学依据。

基于VB的TM30测量机器人变形监测系统开发

结合VB语言开发出了TM30测量机器人自动化变形监测系统,分析了该系统组成、数据串行通讯方式以及数据获取方式。为了提高观测数据的精度,着重对观测数据的处理方法进行了探讨,首先对原始观测数据进行差分处理以削弱公共误差的影响,然后利用MATLAB软件提供的小波分析工具箱对变形信号进行3层小波分解,对分解后得到的小波系数采用软阈值进行去噪,对去噪后的小波系数进行重构,以降低噪声影响。采用淮北矿区实际变形监测数据对该系统进行了测试,结果表明,该系统通过采用差分、去噪的处理思路,能够提高监测数据的精度及稳定性,对于矿区变形监测数据处理具有一定的借鉴作用。

自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法

声呐图像背景复杂,对比度差,边缘恶化,不易判读图像边缘.对声呐图像执行小波变换能够有效去除噪声,但是由于小波的局限性,其对图像边缘的保持效果不佳.正交有限Ridgelet(FRIT)变换能够有效克服小波变换在处理高维信号时的不足,是一种有效处理二维奇异性信号新方法.针对水下声呐图像特点及噪声分布情况,提出单尺度自适应去噪处理算法,既削弱了单独使用FRIT处理时出现的环绕现象,又克服了单独使用小波去噪时无法保持边缘的缺点,同时提高了图像信噪比.与其他经典方法及单独使用FRIT方法比较,此改进方法在水下声呐图像去噪输出信噪比及边缘保持等方面均获得理想效果.

不同光照强度下园林景观设计图像优化研究

为了提升此类图像的整体柔和度与逼真效果,提出了不同光照强度下的园林景观设计图像优化方法。通过获取到的离散小波变换对不同光照强度下的园林景观设计图像实施门限去噪处理,保留图像内的关键信息;采用Sigmod函数对去噪后图像实施增强处理,提升图像质量,达到符合人眼视觉感受的目的;选用自适应非线性变换修正方法对增强后图像实施光照补偿处理,分别修正图像中的光照过暗、过亮及中间灰度区域,获得光度自然柔和的设计图像,实现对园林景观设计图像的优化。实例结果表明,该方法具有较好的去噪效果,去噪后图像的平均峰值信噪较高,图像更逼真;图像增强性能好,可明显提升图像的视觉感受与质量;整体优化效果显著,优化后图像光度自然柔和,层次感清晰,能够实现对不同光照强度下园林景观设计图像的有效优化。

基于光纤荧光和小波变换的生物医疗测温系统

微波理疗是医学中常用的一种治疗手段 ,其中微波场下的测温技术一直是个难题。本文给出基于荧光寿命的测温方法 ,在对荧光测温机理和光纤技术进行理论分析的基础上 ,研究一定荧光材料在函数脉冲或方波脉冲激励下所呈现的光学特性与温度的确定或非确定关系 ,以及这一特性的温度相关性采用与调制荧光信号相关的双参考源相位锁定测量方案 ,实现荧光寿命在无激励光干扰情况下的实时测量。根据噪音和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质 ,提出以小波变换为理论基础的温度信号特征提取及消噪方法 。

基于机器视觉瓦楞纸板自动计数系统研究

目前在生产和生活中大量应用包装材料瓦楞纸板,但生产企业面临瓦楞纸板计量是一个较难解决的问题,为此研发一套基于机器视觉技术的瓦楞纸自动计数系统。针对瓦楞纸生产现场,详细分析瓦楞纸侧面纹理视觉信息与相关小波变换特点,将小波变换与相关形态学算法相结合,并选用离散Meyer小波,对瓦楞纸视觉信息进行处理。通过获取瓦楞纸视觉信息中连通域数目,求出瓦楞纸板纸张数量。经大量实验证明,所研发计数算法与其他计数算法相比较,能够准确、稳定可靠地获取瓦楞纸板数目。经工程实际应用验证,该自动计数系统能够满足瓦楞纸计数要求。

基于Volterra级数的提升小波变换边界处理及应用

针对现有的提升小波变换容易产生边界振荡和频率混叠的不足,提出了一种将Volterra级数模型和抗混叠提升小波包相结合的信号处理方法。首先对信号两端进行数据延拓,用二阶Volterra级数预测模型对延拓信号进行预测;然后用抗混叠提升算法对信号进行小波包分解。对仿真信号进行边界处理后,信号在边界不会出现振荡现象;用抗混叠提升小波包对信号进行分解不会引起频率混叠现象。工程应用中,从强大的背景噪声中提取出了往复泵柱塞与缸套碰磨产生的微弱振动冲击信号,诊断出了密封盘根过度磨损的故障。

基于小波包的点云数据平滑处理

点云数据的平滑处理是逆向工程曲面建模前的必要环节。提出了基于小波包的点云数据平滑处理方法,通过小波包变换将点云数据分解成不同层次的小波系数,而点云数据中的噪声点属于高频信息范围,所以在小波系数域内通过去除高频信息重构点云数据,一方面可以实现点云数据的平滑处理,另一方面则可以针对不同的频谱信息进行噪点云除。同时,由于点云数据的离散间隔信息不均匀,采用离散小波进行处理时在采样方式上存在误差,故根据点云数据的获得原理,采用图像域的二维信息作为索引代替原三维点云数据的x,y坐标。小波包重构后通过索引信息将原来的坐标信息还原,从而达到点云数据平滑的目的。整个算法通过图像域、小波系数空间和三维欧式空间的相互转换完成点云数据的平滑处理。最后以具体的实例验证所提方法的有效性。

冲击波信号后期处理方法研究

冲击波超压测试是武器系统毁伤效能评估的主要方法之一,信号采集后处理方法是否合适直接影响评估结果的好坏。本文分析了理想冲击波特性,列举了5种典型实测冲击波曲线:分别叠加了振荡信号、弹道波、瞬间抖动信号的冲击信号,反射波和入射波叠加的冲击波信号,非指数衰减的冲击波信号。采用滤波、拟合和小波技术,对5种曲线进行处理,并给出了每种典型曲线合适的处理方法。

小波变换用于磁记忆信号降噪技术研究

介绍了利用小波变换对获取的磁记忆检测信号进行去噪处理的三种方法,指出基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果,详细介绍了基于该方法的信号处理原理,并重点探讨了影响去噪效果的三项因素,以推广该法的广泛使用。

小波技术在自由曲面重构和光顺处理的应用研究

详细分析小波技术在自由曲面重构和光顺处理等方面的应用情况,指出小波技术在该领域应用的优势和不足。同时展望小波技术在三角域的应用。

基于P-VEP技术的弱视检查与治疗系统的研制

文章对儿童弱视检查与治疗系统的开发进行了分析研究,系统选用5阶Daubechies小波db5对采集的信号按Mal- lat算法进行小波分解,提取出P-VEP信号,根据患者在不同刺激参数下的P-VEP波形,系统分析得出空间频率刺激阈值,给出个性化的弱视治疗方案。系统主要由检查系统、治疗系统和病历数据记录与分析系统等三大部分组成,提供了从弱视检查到对患者个性化治疗的一体化功能。系统采用VC编程实现,运行结果表明该系统实用可行。

脉动流速测量数据预处理

脉动流速数据的采集到应用,由于各种干扰因素的存在,一般都需要将测量数据进行预处理。针对水槽实验所测流速数据进行了分析处理,提出了一种由3σ准则、多项式逼近法、小波变换相结合的数据处理方法。结果表明,该方法对流速测量数据的处理效果良好。

结合小波去噪的PCA工业过程传感器故障检测

主元分析PCA在工业过程故障检测中有较广泛的运用,但目前研究较少关注PCA故障检测的误检测问题。为了减少故障误检测,提出了一种结合小波去噪的PCA方法。首先利用传统PCA方法对训练样本建模,计算SPElim和Hotelling T 2lim统计量控制限;再通过在线故障检测计算SPE和T 2统计量实时值,构建一个滑动窗,对SPE和T 2统计量实时值进行小波去噪,将去噪后的统计量用于故障检测。将此方法应用于1000 MW火电厂补给水处理过程,结果表明相对于传统PCA方法,该方法能有效减少故障误检测。还深入研究了小波去噪参数对PCA故障检测的影响,分析了参数的敏感性,为小波参数的设置提出了建议。

一种自适应最优化小波变换算法及应用

传统的二进小波变换对非2的整数幂的数据要进行大量的边界处理,针对这一局限性,提出一种自适应最优化小波变换算法。其核心是通过解析被处理数据长度来捕获其长度的最佳逼近值,实现边界处理的最优化;通过分解最佳逼近长度来获取各层次小波变换基数,实现小波变换基数选择的自适应。与二进小波变换相比,自适应最优化小波变换算法具有运算速度快,边界处理量少,数据压缩量大等特点。最后通过一个图像压缩的应用实例表明了此算法的可行性。

正交小波变换在图像融合中的应用

阐述了多传感器图像融合技术的原理和融合方法。利用小波分解的多分辨率特性和方向性,建立了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法,提出了新的融合规则和融合算子。实验表明基于小波变换的图像融合方法是有效的,该方法的融合效果优于其他的图像融合方法,融合后的图像质量得到了较大提高。

基于小波分析的抗振动信号处理算法研究

在数据处理中,无论是实验室平台,还是户外测试,都可能引入由于振动产生的噪声,抑制这种振动噪声可以提高系统的测试精度.为了实现提高信号质量的目的,设计了基于小波分析的信号分析处理算法.首先,给出了小波分析的基本原理,并对小波去噪的特点、方式等进行介绍.通过理论计算推导了小波去噪对振动噪声抑制的函数形式.最后,通过实验对一组被振动噪声干扰的信号进行滤波,并对比了其分别表示的振幅与误差.实验结果显示,经小波去噪后的数据振幅相对降低,且总体差异不大,但其误差有了明显的改善.

基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法

B超是高强度聚焦超声(HIFU)治疗中常用的监控设备,本文从图像处理角度研究了B超监控时有效治疗区的自动确定方法.根据HIFU治疗后B超图像特点,结合小波变换模局部极大值和模糊判决理论检测出有效治疗区域的边缘,然后通过数学形态学处理得到其封闭轮廓线.实验结果表明:该方法受阈值影响小,在边缘特征点较少情况下也能获得理想的分割效果,能够有效地从B超图像中检测出HIFU治疗区域.