WraNet:一种基于二维离散小波变换的轻量害虫识别网络

近年来,人工智能技术在害虫识别领域得到广泛应用。目前深度网络害虫识别方法仍存在计算量大、对复杂背景下的害虫识别效果差等问题。为了解决计算量大的问题,本文提出了一种新型轻量网络——WraNet。该网络利用二维离散变换模块对图像进行特征混合,并学习图像的强先验知识,例如尺度不变性、平移不变性和边缘稀疏性。这使得单层二维离散小波变换层达到多层深度神经网络的效果,从而减少了计算量和模型参数的大小。本文还提出了一种新的算法——WraNet-m,该算法通过软投票集成了WraNet、ResNet50和FPN网络模型,以进一步提升识别效果。WraNet-m算法在IP102和D0害虫数据集上的准确率分别达到了72.44%和99.52%,证明了集成方法的有效性和鲁棒性。

基于二维离散余弦变换的图像水印算法研究

针对数字版权保护的应用需要,研究了基于二维离散余弦变换的图像数字水印算法的适用性。首先在Matlab平台中设计了基于二维离散余弦变换的数字水印嵌入、提取和抗攻击的算法程序,然后采用经典灰度二值图像进行了实验研究。结果表明,将二维离散余弦变换应用于图像数字水印,其水印图像的质量保持较好,且水印具有较好的不可见性,抗击低通滤波的能力较好,但抗旋转攻击和较大范围剪切攻击的能力较弱,因此其总体鲁棒性相对较好,能够较好地满足图像数字水印的应用要求,但后续要对二维离散余弦变换的水印算法进行改进性研究,尤其要提升其鲁棒性,从而更好地满足数字版权保护的应用需求。

基于改进二维离散希尔伯特变换的图像边缘检测方法

提出一种新的基于二维希尔伯特变换的边缘检测方法。对于频域信号而言,希尔伯特变换不改变信号的幅值,而仅仅改变其相位,即负频率的相位作+90°相移,而正频率作-90°相移。经由傅里叶变换后,边缘特征呈极值状态,因此本文利用二维离散希尔伯特变换实现边缘检测。由于二维离散希尔伯特变换结果具有方向性,提出利用两个呈正交性的二维离散希尔伯特变换的幅度平方和来检测图像边缘特征。此外将高斯核函数引入到希尔伯特变换中,以减少图像噪声对检测结果的影响,并根据PSNR(峰值信噪比)来确定最佳参数σ,从而得到理想的边缘检测效果。为验证该方法的检测结果,将所提方法与传统边缘检测算子的检测效果进行了比较分析,并将该方法运用于卫星遥感图像中,结果表明该方法可以有效地应用于边缘检测工作中。

JPEG2000二维离散小波变换高效并行VLSI结构设计

提出一种基于提升算法,实现JPEG2000编码系统中二维离散小波变换(DWT)的高效实时并行VL SI结构设计方法.利用该方法所得结构使行和列滤波器同时进行滤波,用少量行缓存代替大量中间存储空间,用优化的移位加操作替代乘法操作.整个结构采用流水线设计方法处理,在保证同样的精度下,大大减少了运算量,增加了硬件资源利用率,加快了变换速度,减小了电路的规模.二维离散小波滤波器结构已经过VerilogHDL行为级仿真验证,并可作为单独的IP核应用于正在开发的JPEG2000图像编、解码芯片中.

基于二维离散小波变换的智能交通系统数据去噪声压缩

研究了基于二维离散小波变换的交通数据压缩与解压缩技术,建立了交通数据的空—时模型,所提出的二维离散小波变换算法利用交通数据的二维空—时特征,去除传感器噪声,得到良好的数据压缩结果,压缩比为20～40.同时给出了基于二维离散小波变换的交通数据压缩编码原理.采用北京市三环路检测断面测得的交通数据,验证所提出的算法是有效的.

构造具有超混沌特性的二维离散系统

用自动生成的方式构造出一类具有超混沌特性的二维离散系统 ,其非线性函数由幂次不高于 2的多项式组成 ,通过计算李氏指数来判断所选的系统是否为超混沌的 .不仅得到一般形式的超混沌系统 ,而且还在特殊限定条件下得到了一些形式简单的超混沌系统 .此外 ,对其中两个系统的分岔特点进行了理论分析 .

崩落法转充填法采矿地表移动二维离散元程序数值模拟及其规律验证

基于数字式全景钻孔摄像系统及现场统计对井下矿体及围岩进行了节理调查分析,利用Surpac建立了采空区三维模型并进行剖分,最终建立了二维离散元模型(UDEC),研究不同水平矿体开采时位移场的变化规律和采空区上覆岩层的冒落形式,记录并分析矿体开采过程中岩石移动角变化规律并进行了对比验证。研究结果表明:充填法开采-430^-500 m矿体时,采空区最大位移为205.6 cm,小于崩落法的215.2 cm;对比充填法和崩落法新副井沉降值和水平位移值发现,充填法地表倾斜率为0.56 mm/m,小于崩落法的1.22 mm/m,水平变形率为1.03 mm/m,小于崩落法的1.31 mm/m,对于控制新副井沉降和地表移动具有良好效果。在崩落法开采时覆岩移动存在一定间歇性和跳跃性,冒落过程中可能形成自稳平衡拱,从而形成隐伏采空区。根据实际监测与模拟结果对比,在同一水平开采时间较长时,移动角减小速率呈跳跃性非均匀变化,表现为缓慢变化-加速变化-缓慢变化-加速变化的循环过程,进一步验证了自稳平衡拱和隐伏采空区的存在。

基于二维离散平稳小波变换的短时电能质量扰动检测方法

基于二维离散平稳小波变换,提出了一种精确定位短时电能质量扰动起止时刻的检测方法。利用二维小波变换将信号分解在3个不同的高频方向,用水平高频系数精确定位发生在工频相位过零点的电压凹陷的起止时刻,用垂直高频与斜线高频系数之和精确定位发生在工频相位非过零点的电压凹陷的起止时刻。该方法只需采用最简单的小波函数db1对信号进行1层小波变换,简单易行且对噪声不敏感。运用Matlab6.5进行仿真实验,验证了该方法的有效性、准确性和鲁棒性。

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题。利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上。再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声。对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力。

基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类

针对电能质量扰动分类这一难题,提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换,得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量,利用这4个部分的信号能量组成特征向量,再通过水平高频系数的模极大值将稳态和暂态扰动分开,分别建立稳态和暂态神经网络实现分类。该方法只需要采用最简单的小波函数db1对信号进行一层小波变换,对噪声不敏感,简单易行。仿真结果表明了该方法的有效性。

富家坞露天矿边坡稳定性的二维离散元分析

采用ｕｄｅｃ软件对富家坞露天矿北帮３０１ｍ高边坡分４步开挖作数值分析，对实测与计算的边坡点综合位移矢、实际与计算的边坡变形破坏特征均作了详细对比分析，得出边坡破坏模式为倾倒滑移式滑坡。一个主要结论为：ｕｄｅｃ模型分析软件对研究边坡破坏机制并及时作出滑坡预报都是十分有力的工具。

基于二维离散小波的鲜玉米果穗成熟度的等级评定

采用计算机视觉技术,经二维离散小波分解后提取与玉米果穗成熟度相关的图像特征实现成熟度等级评定。在HSI颜色模型下对鲜玉米果穗图像H分量进行二维离散小波分解,提取低频子带的颜色特征。在RGB颜色模型下提取鲜玉米果穗图像高频子带的纹理特征。通过主成分分析法实现特征参数的降维。以前4个主成分值作为网络输入,构建概率神经网络,实现鲜玉米果穗成熟度的等级评定,评定正确率为95%。

监测汽轮机转子热应力的二维离散模型

提出一种计算大型汽轮机转子热应力的二维离散模型。首先利用ＧＡＬＥＲＫＩＮ有限元法计算高中压转子的瞬态温度场，再根据该温度场在线计算转子的效应力。这种二维离散模型也可以进一步被用来计算转子轴向热膨胀和监测机组胀差。该模型的热应力计算结果表明，机组冷、热态启动中，中压转子最危险部位在第一级叶轮根部，高压转子最危险部位在调节级叶轮根部，与有限元分析结果完全一致。可以相信，以二维离散模型为基础的汽轮机转子热应力及热膨胀在线监测系统将会投入使用。

低地应力区地下洞室开挖后围岩位移二维离散元数值模拟

以西北某水利工程地下洞室为例,对低地应力状态下洞室开挖后围岩位移变化及其相应特征,采用了二维离散元法进行数值模拟研究,结果表明:低地应力区地下洞室开挖后围岩位移主要发生在拱顶位置,而发生在侧壁水平位置上的围岩位移量则明显不及前者,这说明低地应力区地下洞室开挖后围岩变形破坏主要发生在洞顶垂直方向,侧壁水平方向围岩变形破坏规模和强度均不及前者.

改进非分离二维离散小波的数据压缩算法

利用非分离的二维离散小波可把输入信号直接进行分解且小波中的4个滤波器矩阵间存在相互转换关系,提出了改进的二维离散小波算法。该算法用低频滤波器中的数据表示3个高频滤波器中的数据,使得在卷积过程中原算法重复计算的卷积被省去。采用改进算法后,计算每个小波系数时的乘法次数由原算法的l×(l-1)减少为ll×/2。再通过阈值法设置阈值进行数据压缩,使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真率很小且自适应地消除加在扰动信号上的噪声。仿真结果表明该方法在保证大的压缩率的情况下提高了运算速度,并对信号中的噪声干扰有很好的消除能力。

基于二维离散位错动力学的颗粒强化机制建模

基于二维离散位错动力学方法,以含有L12型长程有序γ′沉淀相的镍基合金为研究对象,根据材料实际的晶体结构建立了相应的模型。研究了颗粒体积分数与平均半径对金属及合金强度的影响,实现了材料临界分切应力的预测。为了使有限元模型与实际Ostwald熟化晶体中的颗粒分布更为接近,模型考虑了颗粒的LSW分布规律。此模型中颗粒简化为球形,其在三维空间中的体积分数分别为5.5%、8%和10.5%,平均半径分别为16b、25b和36b(b为位错的柏氏矢量大小),位错与颗粒之间的交互作用基于位错切过机制。结果表明,欠时效状态下γ′沉淀相的体积分数或平均半径的增大都会导致镍基合金的临界分切应力增大。临界分切应力一定程度上体现了材料强度,临界分切应力越大,材料强度越高,因此可以通过增大颗粒体积分数和平均半径提高材料强度。

基于二维离散小波变换的红外图像增强算法

针对红外图像对比度差、噪声较大的缺点,提出一种基于二维离散小波变换的红外图像增强方法。对红外图像进行离散小波变换后,得到图像各个方向的梯度信息,对该信息进行正则化和线性滤波,最后将图像复原,提高了红外图像对比度,同时也降低了噪声。实验结果表明,提出的方法在性能上优于传统的直方图均衡法和反锐化掩膜法。

第Ⅰ类二维离散Hartley变换的递推减半法及其计算机实现

该文给出了计算第Ⅰ类二维离散Hartley变换 (2D -DHT -Ⅰ )的一种递推减半法 ,对M×N=2 r× 2 S2D -DHT -Ⅰ的计算 ,其算术复杂性比已有的向量基算法及Bracewell算法减少 2 5 %～ 35 % 。

基于GPU的二维离散小波变换快速计算

通过分析小波变换的多相表示和GPU通用计算模型,结合现代GPU的多纹理和多渲染目标特性,提出了一种基于GPU与多相表示的二维离散小波变换计算方法,该方法使小波变换的计算形式完全适合GPU的SIMD结构,同时大幅减少了纹理访问次数,充分利用了GPU的矢量运算和二维寻址能力,实验表明该方法在处理速度上有大幅的提高。

基于二维离散余弦S变换的电能质量扰动类型识别

为获得可靠的高质量电能,提高电能质量扰动(Power Quality Distrubances, PQD)类型识别准确率,提出了一种基于二维离散余弦S变换(2D-DCST)的PQD类型识别方法。首先在数学模型的基础上,生成包括7种复合扰动在内的17类不同的电能质量事件。然后将一维的PQD信号转换成行列相等的二维信号,利用2D-DCST方法从二维信号中得到其振幅矩阵,对振幅矩阵提取基于统计、能量和图像的特征。再使用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)将提取的大量特征降维成少量有用的特征组。最后对所选特征使用支持向量机(SVM)分类器,构建一个分类准确率高、特征数目少的类型识别模型。实验结果表明,该方法能够准确高效地识别17类电能质量事件,并且有较好的抗噪性。同时对复合扰动也有较高的识别准确率,为电能质量扰动类型识别问题提供了新的方法。