基于快速傅里叶变换和改进分水岭算法的纸病实时检测复合算法

本课题提出了一种适合高速宽幅造纸机纸病在线实时检测的复合算法,该算法的基本思想是:首先通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将时域图像转换到频域,以便使用频域图像与高斯(Gaussian)高通滤波器做乘积运算进行滤波;再通过快速傅里叶逆变换(inverse fast Fourier transform,IFFT)将频域中的图像转换到时域,以便下一步使用运算速度较快的分水岭算法对滤波后的图像进行快速缺陷分割,实现纸病在线实时检测。利用采集到的2000余张纸病图片进行纸病检测实验,结果表明,本课题提出的复合算法具有快速、高效、适用性强、分割效果好等优点,可满足纸病在线检测对图像处理算法实时性和准确性两方面的要求。

基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种

将不同维度光谱图像的概念首次应用于物种鉴别,建立了快速准确的黄精属鉴别方法。采集6种黄精属共计563批样品,基于傅里叶变换中红外光谱(FT-MIR)的一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、乘法散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay(SG)5种预处理方法,构建了决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法。同时构建了深度学习残差神经网络(ResNet)模型,绘制了不同维度的光谱图像,包括一维MIR,同步、异步和综合二维相关光谱、三维相关光谱、三维相关光谱投影图像的10个数据集,并将其与ResNet模型相结合进行分类。结果表明,不同预处理方法对模型结果的影响不同,MSC预处理方法可显著提高DT、RF和SVM 3种算法的准确率。基于同步二维相关光谱数据集的ResNet算法建模效果最好,准确率达到100%,损失值较小,不需要复杂的预处理,时间成本低,可以准确鉴别黄精属物种,为食品、中草药等其他领域的鉴别提供了参考。

加权分数傅里叶变换信号参数估计方法

加权分数傅里叶变换(WFRFT)信号具有抗截获和抗调制识别等优点,在未来混合载波通信领域得到了广泛的应用;目前的研究大多集中在混合载波的应用及特性分析上,而在WFRFT参数估计方面研究较少;为了解决非协作通信场景中参数未知的问题,提出了一种基于Shintaro_K特征量的WFRFT参数估计理论;首先通过理论推导得到,最小化接收信号的Shintaro_K值可以准确估计出参数,然后对抛物线搜索算法进行改进,来搜索Shintaro_K特征量的最小值点;仿真结果表明,该WFRFT参数估计理论有效可靠,且与已有的研究方法相比,该方法具有相似的参数估计准确度,但具有更少的搜索次数和计算复杂度。

基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法研究

在分析经典的Zoom-FFT算法基础上,提出一种基于傅里叶变换光谱技术的Zoom-FFT算法,用matlab仿真常规FFT算法和Zoom-FFT算法,对不同采样步长的干涉条纹进行数据处理,通过反演出的光谱曲线图和原始光谱曲线图可以看出:采样步长小于20μm时,FFT和Zoom-FFT算法都可以反演出光谱;而当采样步长大于20μm且小于33.3μm时,FFT算法未能反演出光谱,而Zoom-FFT算法仍然可以反演出光谱。

一种结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法

以2为基(即N=2m)的FFT算法在N不等于2的幂2m时,需要用补0的方法将x(n)延长为2m,这种补0的方法对于某些对图像直接在频域进行的处理会产生影响。本文给出当图像大小N为偶数但不为2的幂时的不需补0的结合DFT和FFT的实用傅里叶变换算法。实验结果表明对于常用的图像存储格式,该算法速度接近FFT,并且不会对图像频谱进行的直接处理带来负面影响,在图像处理方面和快速傅里叶变换相比具有一定的优势。

基于快速傅里叶变换FFT量化乒乓球拍底板性能的研究

乒乓球拍底板性能的量化参数是专业球员合理选择球板的重要根据。依有限元力学分析,球板具有n个即多阶固有频率的属性以及对应的固有振型。获取它们具体的数值是基于快速傅里叶变换FFT测量方法,数学意义上,周期函数均可展开为傅里叶级数,时域波可分解为无穷多个离散的频率域的谐波。快速傅里叶变换FFT的算法提高了计算速度,使多频率数值的快速取样测量成为可能。激励下的球板测试实验证明了前述的猜想,可以获得每一只球板的频谱图,从“鹤立鸡群”的尖峰检出他们具体的频率数值,实现了多阶固有频率数值测试一次性完成。为探寻固有频率对应的振型,采用同频共振的实验方法,绘制出1-5阶固有频率的节线图和振型图。课题推荐横板和直板2只样品参数作为量化对比的基准值。

基于“区域-时间-长度算法”的傅里叶变换分析华北地区6级以上地震活动性变化规律

“区域-时间-长度算法”(Region-Time-Length algorithm)是描述某地区地震活动水平与其本底地震活动水平偏离程度的一种研究方法,在国外多个强震中前得到应用检验。本文利用这一方法对1970年以来华北地区8次有较大影响的6.0级以上强震前的地震活动变化进行检验,全部出现地震活动增强的现象,异常持续时间在5~24个月,异常幅度偏离背景值幅度较大,异常现象较明显,为华北地区区域地震活动性异常指标研究提供新的参考。同时运用傅里叶变换,将得到的时域值转换为频域值,进一步提升这种方法的可操作性。通过研究发现,其在变化过程中持续上升的量值很难把控,异常达到具体阈值时还需做进一步的分析研究。

基于傅里叶变换的加速推理方法

针对预训练模型推理代价过大的问题,提出一种基于傅里叶变换的加速推理方法。首先,使用傅里叶变换子层替代部分Transformer模块的自注意力子层,从而降低推理时间;然后,使用贪婪微调方法,即在预训练模型上对每一个编码层进行总体微调,使得模型中低层也具有高级语义知识,提高模型中低层的准确率与推理速度。为验证所提方法的有效性,在6个英文数据集上进行了实验。实验结果表明,在熵阈值为0.1时,与Dee-BERT(Dynamic early exiting for BERT)相比,所提方法的准确率平均下降了0.19个百分点,推理速度平均提升了73%;在熵阈值为0.5时,与Dee-BERT相比,所提方法的准确率平均下降了0.41个百分点,推理速度平均提升了62%,验证了所提方法可以有效提高推理速度。

快速傅里叶变换的两种改进算法

首先分析用于模拟信号频谱分析的快速傅里叶变换法，进而提出基于线性插值原理和抛物线插值原理的两种改进快速傅里叶变换法。算例分析表明，改进后的算法明显提高了计算精度，降低了对采样频率的要求，从而明显提高了计算速度。

基于泰勒级数和离散傅里叶变换的综合自适应相量算法

针对传统相量算法在动态过程中难以同时满足精度和速度要求的问题,提出一种基于泰勒级数和离散傅里叶变换(DFT)的综合自适应相量算法。该算法对稳态和动态情况,分别设计了时域算法和频域算法两种计算模式,并通过反推校验实现二者间的自适应切换。具体地,时域算法利用两相邻数据窗进行DFT分析,并根据特定精度要求进行简化,以此计算频率和相量;频域算法对电力信号模型进行泰勒级数展开,并通过一个数据窗的基波和各谐波含量计算相量、频率和频率变化率。仿真分析和实验测试结果均表明,在稳态和动态情况下所述算法的量测精度和响应性能均优于传统算法及相应的商用同步相量测量装置,满足实际应用要求。

用傅里叶变换测量介质损耗因数tan δ的软件同步算法

计算分析了当电网频率漂移时,通过传统的离散采样用快速傅里叶变换(FFT)计算电力设备的介质损耗因数tanδ时,由于硬件设计的采样周期不能随电网频率漂移而相应地改变,从而给tanδ测量结果带来严重的计算误差。提出了一种利用采样序列数据修正方法,这种方法通过检测信号的周期确定周期修正量,根据大于或小于0决定是增加或者减少采样周期来解决传统傅里叶计算方法的计算误差问题,文中阐述了算法的实现过程,并介绍了一种适用于实验室和现场的通过阻容变化改变相位角的简单而准确的模拟电路。计算机模拟和实测结果表明,文中提出的算法可很好地解决传统傅里叶方法测量tanδ的精度与稳定性不高的问题,在12位A/D精度、电网频率波动±0.2Hz条件下,数据经过修正计算后tanδ测量误差小于5×10-4,对提高tanδ测量精确度及稳定性有重要作用,可在目前广泛使用的微控制单元(MCU)中很好地实现。

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。

求解分数傅里叶变换衍射积分的一种快速算法

在对Lohmann二型分数傅里叶变换 (FRT)和菲涅耳衍射积分进行比较的基础上 ,给出基于快速傅里叶变换 (FFT)求解该分数傅里叶变换和菲涅耳衍射积分的快速算法及算法适用范围 数值模拟实验证明了理论的可靠性和算法的高效性

一种三维快速傅里叶变换并行算法

三维快速傅里叶变换在物理计算领域中被广泛地使用.传统并行算法所使用的面划分和块划分方法并不适合稀疏三维向量的傅里叶变换.提出了一种新三维快速傅里叶变换的并行算法,针对稀疏三维向量的傅里叶变换,新算法通过重新调整x,y,z三个方向的计算顺序,能最大限度地减少计算量以及进程间的通信量,从而减少计算时间,提高并行加速比.详尽的理论分析以及多个高性能计算平台上的实验结果证明:在对稀疏三维向量作傅里叶变换时,新算法优于传统算法.

YG算法设计分数傅里叶变换衍射光学光束整形器件

针对分数傅里叶变换衍射光学光束整形器件,比较了按离散点与按菲涅耳积分计算得到的变换矩阵间的差距,从中分析得出按离散点计算的变换矩阵引入的离散化误差与分数傅里叶变换系统参数的关系.模拟计算结果表明,该离散化误差不能忽略.为了在输出面上得到真实的光强分布,应采用菲涅耳积分计算其变换矩阵.鉴于该变换矩阵非幺正,本文利用YG算法进行了光束整形器件的设计.

局部放电窄带干扰抑制中改进快速傅里叶变换频域阈值算法的研究

窄带干扰抑制一直是电力设备局放在线监测中的一项重要课题,已有许多用于抑制窄带干扰的数字信号处理方法。文章在研究快速傅里叶变换(FFT)频域阈值法的基础上,提出了一种改进算法,即利用多项式拟合的方法,在原有阈值法置零区域的两侧进行周边频带处理,使算法能够适应更宽频带内的窄带干扰。仿真计算和实测数据处理结果表明该算法有较好的干扰抑制效果。

基于函数映射的快速傅里叶变换算法

给出了一种新的快速傅里叶变换算法 算法利用了傅里叶变换因子CknN 、SknN 的对称特性 ,将函数序列x(n)个数压缩至四分之一 对其压缩后的函数序列 ,按其相邻函数值之差映射为函数 p(n) ,同时对傅里叶变换因子CknN 、SknN 按累进求和映射为AknN 、BknN 不同于FFT算法要求N为 2的整数次幂 ,该算法中N可为任何偶数 对诸如方波、三角波、锯齿波及可分解为阶梯波的光学图象、特别是二值光学图象 ,能极大地减少计算量 。

基于短时傅里叶变换检测非平稳信号的频域内插优化抗混叠算法

非平稳信号的分析越来越受到人们的重视。短时傅里叶变换(STFT)是一种线性变换,避免了其他高次型非平稳信号分析方法中出现的交叉项的干扰,是分析非平稳信号的有力工具。短时傅里叶变换的基本思想是利用一个固定大小的滑动的窗口函数对信号进行分析,并假定信号在窗口内是平稳的,因此加窗变换所固有的混叠现象在短时傅里叶变换中依然存在。本文基于频域插值的思想,提出了基于频域内插抗混叠短时傅里叶变换的算法,首先分析了混叠产生的物理本质,然后以汉明窗为基础构造了频域内插的方法,并利用牛顿插值法得出插值的迭代求解方法,最后给出内插优化算法步骤。仿真实例验证了算法的可行性。

基于傅里叶变换的图像素描效果生成算法

首先将真彩色图像转换为灰度图像,通过傅里叶正变换后将所有像素点的幅值设定为一常数,进行傅里叶逆变换,得到像素点的新灰度值;然后将每点灰度值倒置求反,再对图像进行锐化和平滑等处理来实现图像的素描效果。实验结果证明:该算法快速有效,生成的素描图像既能进行图像识别,提高图像质量,又可以达到美术和艺术效果,具有较高的理论和应用价值。

基于FFT的傅里叶算法在微机继电保护中的应用

传统的微机继电保护算法中,一般使用梯形算法[1]来计算周期信号的直流分量和各次谐波的系数,此方法计算比较复杂。本文提出了一种基于FFT的算法。该算法利用FFT可以由输入序列直接计算出输入信号的直流分量和各次谐波的幅值和相角的特点,大大简化了谐波分析的计算。与梯形算法相比,该算法具有精度高、计算量小、更易在数字信号处理器上实现等优点。因而可以取代梯形算法来计算谐波系数。针对FFT计算,还介绍了正弦信号采样频率的选择方法。