基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法

现有矿井图像去噪算法对于复杂噪声的去除效果有限,且处理速度不能满足实时监控需求。针对该问题,提出一种基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法。首先,采用切尾均值滤波器对图像噪声进行初步滤除,同时引入二次检验机制处理残留的噪声点,通过引入离散系数提升算法对不同像素的区分能力,增强去噪性能;其次,采用基于极值数量的分类处理及再次检验机制,有效减少残留噪声问题;然后,在小波函数中引入新的控制变量优化软阈值函数和硬阈值函数,构建双阈值函数,结合Radon变换增强对线性特征的处理,增强对矿井图像的检测能力;最后,采用均方误差(MSE)与峰值信噪比(PSNR)进行图像质量评价。实验结果表明:相较于切尾均值算法、硬阈值算法、软阈值算法,基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法处理的图像的MSE增长相对缓慢,MSE最小,图像去噪效果最好;引入离散系数后,去噪图像的MSE相较于引入前低300 dB左右,PSNR相较于引入前高20 dB左右,引入离散系数能有效减少噪声点对算法的影响;相较于卡尔曼遗传优化算法、变换域图像去噪算法、交叉分支卷积去噪网络,基于改进切尾均值的矿井图像去噪算法处理的图像MSE分别降低了27,21,13 dB,PSNR分别提升了8,6,3 dB,去噪耗时分别缩短了0.20,0.16,0.14 s。

基于特征距离切尾均值的新型指纹密钥生成方法

近年来,生物特征识别技术在访问控制领域得到了广泛应用,有效解决了身份认证过程中的口令管理问题。但传统的基于生物特征的身份认证方法需要在应用系统中保存用户的生物特征模板,容易造成用户生物特征数据的丢失和泄露。学术上主要采用两种技术路线:一是对提取到的生物特征数据进行处理,使最后正式使用或存储在数据库中的认证信息不包含原始生物特征,二是把生物特征写入智能卡并借助智能卡生成公钥密码体制的私钥。针对如何直接利用指纹特征数据构造公钥密码体制的私钥而不必依赖智能卡的问题,采用指纹细节特征提取分析的方法,对指纹稳定征点和稳定特征距离进行了详细研究。给出了稳定特征点集合、等长稳定特征点集合、密钥特征点集合以及切尾均值集合的计算方法,提出了基于特征距离切尾均值的新型指纹密钥生成方法。该方法在不存储指纹数据的条件下通过重新采集指纹即可重构指纹密钥,通过哈希函数加盐的方法实现了指纹密钥的撤销和指纹密钥的更新,解决了从指纹模糊数据到密钥精确数据的转换问题。实验表明,尝试10次重新采集指纹成功重构指纹密钥的概率达到0.7354,尝试60次重新采集指纹重成功构指纹密钥的概率达到0.9806。

随机切尾均值及其自举的统计分析（英文）

本文研究了松弛条件下学习随机切尾均值及其自举的统计性质.利用CG的经验过程方法,本文证明了在松弛条件下,学习随机切尾均值的中心极限定理,其渐进性质不依赖密度函数.进一步,得到了该性质对于学习切尾均值的自举依然成立,椎广了Chen和Gine^([1])随机切尾均值的相关研究结果.

稳健高效的切尾均值乘数估值技术

考虑实践中估值乘数的统计特征,分析了切尾均值及其两个极端——算术均值和中位数的耐抗性和效率稳健性,给出了适用于估值实践的简单切尾规则;建议用可比公司估值乘数的切尾均值作为目标公司估值乘数的点估计,并用自助法求得其近似置信限.

广义切尾均值的分类

论文研究了样本均值的后延切尾均值的相关情况,系统地阐述了切尾均值的各种分类,各种切尾均值的优劣势,并提出了一种新的广义的切尾均值的计算方法。文末并以某班成绩为例分析了各种切尾均值的值。

基于快速滤波及非对称切尾均值的检重秤改进

为解决皮带式检重分级装备,在高速工作时检重精度低的问题,首先对检重系统进行建模,研究检重秤在静止、空载运行、加载工作下的系统状态,对检重秤采集的信号进行时频分析,找出干扰源和干扰频段,分析其产生原因及变化趋势,确定滤波指标。依指标,设计FIR数字滤波器提高数据信噪比。降噪后采用2种方式进行重量值估计:(1)非对称切尾均值(Trimmed-mean mass estimator,TME),取去噪后的最后N个采样数据按大小排序,对排序后的数据进行非对称切尾,找出准确的观测区间,然后对该区间取平均值;(2)算数平均重量估计(Average mass estimation,AME),截取最后N个数据取平均值。结果表明:TME方式所得检重误差低于0.3%,平均误差0.155%;AME平均误差为0.758%。FIR滤波可快速去噪,TME重量估计能令检重精度更高。

M估计下切尾均值和平尾均值的抽样分布

利用M估计计算出切尾均值和平尾均值的抽样分布,分析了总体分布为对称分布之下的切尾均值与平尾均值抽样分布的渐近正态性。以理论论述的方法分析切尾均值与平尾均值的极限状态,并举例分析正态分布和均匀分布之下切尾均值与平尾均值的渐近正态性,对传统的均值理论进行拓展。

利用中心差排秩法和聚类分析法计算切尾均值

该文首先依托样本与中位数构造了中心差,研究了中心差、中心差绝对值、中心差平方和的相关性质,并予以了论证。然后将非参数假设检验的一些思想引入切尾均值的计算中,利用中心差绝对值排秩法来切除数据,利用剩下的数据来计算切尾均值。最后引入了聚类分析的方法来计算切尾均值。对于中心差绝对值排秩法和聚类分析法举例计算了某班成绩的切尾均值。

L估计下切尾均值的抽样分布

以L估计为研究手段,研究了总体分布为对称分布之下的切尾均值的抽样分布的渐进正态性,讨论了切尾均值的极限状态,并举例分析了正态分布和均匀分布之下切尾均值的渐进正态性。

切尾统计算法的优化及应用

本文从数值型数据的统计方面入手,结合数据的集中趋势和离散程度,在传统切尾均值算法的基础上,提出了一种优化的切尾均值算法,并给出了优化切尾均值算法的计算公式。该算法有效解决了极值在多种分布情况下的数据统计问题,并以印刷品质量评价为例进行了应用验证。

海洋环境基线值表达方式的探讨

从数理统计的角度探讨了环境基线值的表达方式,以2000年东海、黄海的实测数据为例,采用经典统计方法和稳健估计方法表示了基线值。结果表明通过稳健估计方法中的切尾均值和Winsor化均值可较准确地表达环境的基线值。

稳健统计以及几种统计量的稳健性比较分析

稳健统计作为统计学的一个较为活跃的研究领域,是对传统统计方法的完善和补充。其中最为简单和通俗易懂的是统计量的稳健性。本文对几种常用的统计量进行深入地剖析,进而揭示其稳健性的不足。同时给出几种稳健统计量,并与传统的统计量进行比较。通过比较来展现稳健统计量的优势及其应用价值。

稳健统计以及几种统计量的稳健性比较分析

稳健统计作为统计学的一个较为活跃的研究领域,是对传统统计方法的完善和补充,其中最为简单和通俗易懂的是统计量的稳健性。本文对几种常用的统计量进行深入地剖析,进而揭示其稳健性的不足,同时给出几种稳健统计量,并与传统的统计量进行比较,通过比较来展现稳健统计量的优势及其应用价值。

基于邻域窗口滤波的图像去雾

户外摄影成像质量常常受雾霾等能见度低的天气影响,为了提高雾天的成像质量,提出了一种基于邻域窗口滤波——NWF(Neighborhood Window Filtering)的图像去雾算法。在大气散射模型下使用暗原色统计先验,大气透射率和暗通道有关,直接使用暗通道估计出的大气透射率结果粗糙,还原的图像边缘有光晕看起来不够真实。针对这一问题设计了一种简单高效的邻域窗口滤波器从八个邻域方向上计算切尾均值自适应选择出最佳的方向来提取精细的大气透射率图,该方法不仅能平滑尘雾浓度图,又能从根本上保留纹理信息。结合大气散射模型使用具有更多纹理边缘信息的的透射率图,最后可以还原出一幅更加真实的去雾图片。实验结果表明,该方法相比于传统的导向滤波及双边滤波的去雾方法更加简单,效果明显。