基于加权中值相关和半阈值策略的突发关键词监测

突发关键词监测是发现相对增长率突然增加的关键词,目的是为了探测主题领域中的潜在热点因素。文章提出了加权中值相关和半阈值策略的突发关键词监测方法,并将其应用于"虚拟教育社区"研究主题的突发关键词监测;最后利用统计检验法和平均准确率、满意度验证了该监测方法的有效性。

改进正则化半阈值算法的ECT图像重建

针对电容层析成像技术应用于工业多相流管道检测时,图像重建中存在的不适定性、病态性问题,提出一种改进正则化半阈值算法。以L1/2范数为惩戒函数,改进求解L1/2范数所用的半阈值迭代算法中的阈值算子,并以加入加速项的Landweber算法解向量为修正向量,引入改进半阈值正则化模型,优化加速Landweber算法。实验的结果表明,改进正则化半阈值算法在重建图像中相关系数平均达0.91,图像误差平均降至0.21,成像速度保持0.04 s。复杂流型辨识中,改进算法比Landweber迭代算法相关系数提高21.67%,相对误差降低37.01%;比Tikhonov正则化算法相关系数提高22.61%,相对误差降低37.08%;比半阈值算法相关系数和误差分别提高14.85%和降低28.26%。结果表明改进正则化半阈值算法对ECT研究有较好应用前景。

基于改进半阈值迭代算法的ECT图像重建

针对电容层析成像逆问题求解存在病态性和欠定性的问题,将压缩感知理论应用到成像过程中缓解其欠定性。首先将初始信号稀疏化处理,其次基于高斯随机阵对灵敏度矩阵的各行重新排列,随后进行奇异值分解得到了列独立性更高的观测矩阵。最后将基于l_(1/2)-范数的半阈值迭代算法引入到ECT成像过程中,并在罚函数中加入l_(2)-范数的约束项,通过改进的半阈值迭代算法进行求解。仿真实验表明,该算法有效地降低了图像误差,并兼顾了成像速度,在ECT成像过程中具有良好的性能。

基于改进半阈值算法的电容层析成像滑油监测方法研究

针对航空滑油检测过程中电容层析成像(Electrical Capacitance Tomography,ECT)存在的病态性和欠定性问题,将稀疏正则化中基于L1/2正则化的半阈值迭代算法应用到ECT图像重建,加入L2范数的惩罚项,构造新的泛函模型,并在迭代过程中设计一种新的约束项以优化解向量。仿真实验采用Comsol 5.3搭建系统模型,Matlab 2014a处理采集数据。实验结果表明,与Landweber迭代算法相比,改进算法成像误差降低37.33%,相关系数提升33.67%;与半阈值迭代算法相比,改进算法成像误差和相关系数分别降低12.31%和提升11.86%,图像误差降低至0.24,相关系数提升至0.92,且成像时间依然保持在0.06s。实际滑油监测的实验系统采用现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)直接数字频率生成模块生成数字量的正弦激励信号,通过D/A转化为正负交流信号对测量电极进行激励。实验结果表明,基于ECT系统的改进半阈值迭代算法可以满足航空发动机滑油监测的实时性和准确性的要求。

l_(p)(0

本文研究一类低秩矩阵优化问题,其中惩罚项为目标矩阵奇异值的l_(p)(0<p<1)正则函数.基于半阈值函数在稀疏/低秩恢复问题中的良好性能,本文提出奇异值半阈值(singular value half thresholding,SVHT)算法来求解l_(p)正则矩阵优化问题.SVHT算法的主要迭代利用了子问题的闭式解,但与现有算法不同,其本质上是对目标函数在当前点进行局部1/2近似,而不是局部线性或局部二次近似.通过构造目标函数的Lipschitz和非Lipschitz近似函数,本文证明了SVHT算法生成序列的任意聚点都是问题的一阶稳定点.在数值实验中,利用模拟数据和实际图像数据的低秩矩阵补全问题对SVHT算法进行测试.大量的数值结果表明,SVHT算法对低秩矩阵优化问题在速度、精度和鲁棒性等方面都表现优异.

基于小波变换的半软阈值参数算法研究

小波域阈值滤波因其实现最简单,计算量最小而得到广泛的应用,但对不同信号而言,其阈值函数的选择将直接影响到滤波效果。由GaoHongYe提出的半软阈值法,因其参数实现算法的复杂度大而没有得到有效的应用。结合小波理论与模糊理论对半软阈值函数的参数提出一种新的计算算法,大大减少了算法实现的复杂度,并对其进行试验仿真,取得了良好的效果。

基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法

为了有效提取含噪机械故障信号中的故障特征信息,研究了一种基于小波半软阈值消噪的盲源分离方法。利用小波半软阈值对故障信号进行消噪处理;采用联合近似对角化算法对信号进行盲源分离;考虑在噪声干扰下预消噪常常不足以消除全部噪声,因此在盲源分离后再进行适当的消噪处理,以提高其分离性能。实验验证了所提出方法的有效性和可行性。

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。

基于半软阈值法的图像小波去噪方法

研究了噪声能量的估计方法:MAD法及其改进方法,空域相关估计法.在传统阈值法的基础上,提出半软阈值法.仿真结果表明:半软阈值去噪方法有效地抑制了噪声,提高了信噪比,同时保留了图像细节,获得了最小的均方差,具有一定的应用价值.

基于改进半阈值法的生物发光断层成像仿真

提出将百分位半阈值匹配追踪法(PHTPA)应用于生物发光断层成像(BLT)这一光学分子成像模态领域。将BLT光源重建为一个L1/2范数正则化问题,在迭代半阈值算法(HTA)的基础上,结合子空间跟踪和百分位阈值法对其求解。在数字鼠模型上设计多组仿真实验,对改进的半阈值算法进行有效性和收敛性的评估。仿真结果表明,与原有的HTA和迭代重赋权算法相比,PHTPA在不同光源设置下都能得到更为准确的重建结果。

基于相邻尺度积系数的半软阈值小波滤波

针对相邻尺度积系数硬阈值滤波后的MSE函数不连续,最优阈值选取困难,该文构造了一种基于相邻尺度积系数的半软阈值函数。其为收缩因子函数与小波系数的乘积,对小波系数无穷可导、可在阈值邻域内对小波系数自适应收缩。进而通过极小化SURE(Stein Unbiased Risk Estimate)估计得到MSE意义下自适应于信号和噪声的最优阈值。大量仿真实验表明:采用本文构造的半软阈值函数,可改善基于相邻尺度积系数的滤波算法性能。

基于小波半软阈值和EMD的旋转机械故障诊断

将小波半软阈值法和经验模态分解(EMD)结合,提出了基于小波半软阈值的经验模态分解降噪方法。该方法首先利用小波半软阈值法减少随机噪声干扰,减小经验模态分解的分解层数及边缘效应的影响,然后进行适当的经验模态分解相关度消噪后处理,在有效降噪的同时较好地保存了原信号的有用信息。仿真和实验结果表明,该方法可实现噪声环境下旋转机械故障特征的有效提取,从而实现故障诊断。

GNSS时间序列中随机漫步消噪的改进半软阈值算法及其评估

全球导航卫星定位系统在卫星定轨和信号质量等方面存在的差异性,造成GNSS时间序列中的随机漫步噪声十分复杂,已经成为制约GNSS技术在高精度变形监测行业领域深入应用的瓶颈。本文针对具有量级小、频率低、敏感性差等复杂特征的随机漫步噪声,提出了一种改进的半软阈值算法,通过引入可变因子形成了统一的半软阈值函数体系,提高了常规半软阈值对随机漫步噪声的适应性。为了验证和评估改进半软阈值算法的效果,利用MATLAB平台仿真生成有线性趋势项、年周期项和随机漫步噪声的GNSS时间序列,共1700个历元。结果表明,改进的半软阈值法较经典方法在信噪比和均方根误差上表现出更加优良的性能。自相关分析的评估结果表明,改进方法所消除的噪声与随机漫步噪声在形态特征上具有高度的一致性。谱指数分析评估结果,进一步从定量角度验证了改进方法对随机漫步噪声的特有适用性。

改进的脊波变换图像半软阈值降噪方法

脊波变换是一种源于小波又高于小波的多尺度几何分析方法,应用于图像中。借鉴小波去噪的思想提出一种新的图像去噪方法,采用基于Bayesian估计的自适应阈值和半软阈值技术进行去噪,针对脊波变换所产生的轻微的"划痕",引入平移不变的方法消除这种条纹干扰。实验结果表明,该方法较好地处理了图像细节和边沿保留与噪声抑制的矛盾,是一种有效的去噪方法。

一种新的小波半软阈值图像去噪方法

在小波半软阈值图像去噪方法基础上,提出了一种基于自适应局部相关系数的新方法。该方法在软阈值法和硬阈值法之间有很好的折衷,通过加入局部相关系数,使其在各种小波变换中均能增强子带内小波系数的相关性。在阈值选取中选用了基于Bayes风险估计的自适应阈值和具有统计意义上的阈值方法,获得了小波系数不同子带不同方向的最优估计。实验结果显示,该方法去噪效果显著,同时能够改善小波变换所造成的图像视觉失真和边缘振荡效应,更好地保留了图像边缘和细节纹理特征。该方法可通过调节局部相关系数控制图像去噪程度和效果,能满足不同需求,具有很高的实用价值。

基于半软阈值NSCT的图像去噪

提出一种基于非降采样Contourlet变换(NSCT)和半软阈值的图像去噪方法.先在原有的全局阈值处理方法基础上,针对NSCT的特点,重新选定阈值参数,然后再将半软阈值法与NSCT相结合去噪.实验结果表明,该方法能够在去噪后的图像中消除一般Contourlet变换时由于不具有平移不变性而产生的伪吉布斯现象,并且在保存了更好的边缘和纹理特征的同时又不失平滑.

一种基于小波邻域的半软阈值去噪算法

针对小波硬阈值去噪函数的不连续和软阈值去噪函数的恒定偏差导致图像边缘模糊的缺点,本文提出了一种新的半软阈值函数。该方法通过区分图像的强弱边缘分别进行处理,并在弱边缘小波系数的估计中采取基于贝叶斯估计的方法且考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,与原有的小波阈值去噪算法和普通的阈值去噪算法相比,该算法在峰值信噪比(PSNR)、边缘保持指数(EPI)和视觉效果上都有明显的提高。该方法能够很好地保护图像边缘信息,达到很好的去噪效果。

微脉冲阈值下半导体激光在视网膜疾病中的应用研究进展

激光光凝治疗已经在多种视网膜疾病治疗中取得了满意的效果,已成为眼底疾病治疗的重要手段之一。微脉冲阈值下半导体激光(subthreshold diode micropulse laser,SDM)是近年来激光治疗中研究较热门的一种,目前SDM在多种视网膜疾病引起的黄斑水肿的治疗中取得了较满意的疗效,且有效降低了并发症的发生。本文就SDM的概念、治疗原理以及其对视网膜组织产生的影响进行总结,并就其在多种视网膜疾病治疗中的应用进展进行综述。

微脉冲阈值下半导体激光在视网膜疾病中的应用研究进展

视网膜疾病是常见的一类眼科疾病,该病在各个年龄段均可发生,发病后患者多伴有视觉障碍、流泪、疼痛等症状,对患者眼部健康的影响非常大,对于该类疾病的治疗目前多以激光光凝疗法为主。微脉冲阈值下半导体激光是近年来新兴的一种激光治疗方式,在改变多种视网膜疾病所致黄斑水肿中获得了较好的效果。鉴于此,文章就微脉冲阈值下半导体激光在视网膜疾病中的应用情况进行综述研究,供同仁参考。

几种阈值分割方法在瞳孔检测中的应用研究

图像分割在瞳孔检测中是一个重要方面,阈值化算法是一种简单、高效的图像分割方法。本文着重研究了三种阈值化方法在瞳孔检测中的应用,通过实验结果对每种方法的特点进行了分析,为在不同情况下的瞳孔检测提供了重要理论依据。