平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法

受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响,灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题,提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换,再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像;然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图;最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵,并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明:在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均马修斯相关系数提高了41.2%;在真实世界图像集中,相比于分割精度第二的方法,平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性,且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。

多尺度城镇化对农业碳生产率的影响及其区域分异特征研究——基于SFA、E指数与SDM的实证

以1997—2014年中国31省区面板数据为样本,采用随机前沿分析方法测算农业碳生产率,借助熵指数构建多尺度城镇化指标,在此基础上,进一步运用空间杜宾模型实证检验了城镇化对农业碳生产率的直接影响与间接溢出效应及其区域分异特征。结果发现,多维度城镇化是抑制农业碳生产率的主要力量之一,某一地区农业碳生产率会同时受到本地区和周边地区城镇化的影响,甚至邻近地区的溢出效应要远远高于本地区的直接影响。在东、中、西及东北地区,上述情况依然存在,且以西部地区城镇化带来的负面效应最大。因此,应更加重视多尺度城镇化在农业低碳转型中的积极作用。

多尺度熵睡眠呼吸暂停程度的分析

当前就睡眠呼吸暂停症状的研究对心血管疾病的预测有重要的临床意义。选用Apnea-ECG database里的37个研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index,AHI)分为四类:正常群体(AHI<5)、轻度睡眠呼吸暂停(5≤AHI<15)、中度睡眠呼吸暂停(15≤AHI<30)、重度睡眠呼吸暂停(AHI≥30)。选取样本整个数据中间时刻1 h心电信号(ECG)数据,以保证数据是处于研究对象深度睡眠下测得的。利用Costa等提出的多尺度熵(multiscale entropy,MSE)算法应用于ECG的RR间隔,来分析四类睡眠呼吸暂停的不同程度。根据多尺度熵指数(multiscale entropy index,MEI)定义MEI1~3和MEI13~15。研究结果表明MEI1~3和MEI13~15能够很好地区分正常睡眠群体、轻度睡眠呼吸暂停患者、中度和重度呼吸暂停患者;并且MEI1~3和AHI二者具有良好的负相关性(R2=0.279,P<0.05)。

股指波动率尺度行为演化的研究

采用相关依赖的平衡扩散熵方法(CBEDE)研究中国股票市场上4个重要的股指从2014年1月9日到2017年1月5日的波动率序列的尺度行为及其演化过程。研究发现,所有10个交易日长度的片段都表现出了尺度不变性的特征,分形行为的演化表现出了丰富的特征。与中国股票市场中的重大事件发生相对应的时间中,尺度行为具有不同的模式,或下降随后上升,或上升,或下降,这些特征可用来定量描述金融事件以及金融事件之间的区别。

基于多尺度交叉趋势样本熵的城市空气质量指数分析

为了研究城市的空气质量指数(air quality index,AQI)与各污染物浓度序列之间的一致性,以及相邻城市间污染物的相似程度,提出一种新的多尺度交叉趋势样本熵(multiscale cross trend sample entropy,MCTSE),用于刻画2个具有趋势的序列在不同尺度上的一致性。利用该方法对长沙、株洲和湘潭3个城市春、夏、秋、冬的AQI与PM2. 5、PM10、SO2、NO2、CO和O3 6种污染物浓度序列展开研究,为寻找影响这些城市空气质量的污染源以及共同治理提供参考。最后为这些城市制定空气污染防治目标提出了可行的治理对策。

ITD结合参数优化MOMEDA的滚动轴承故障特征提取

针对固有时间尺度分解(Intrinsic time scale decomposition,ITD)方法在强背景噪声影响下难以提取轴承故障特征的问题,提出了一种ITD与参数优化的多点最优最小熵解卷积(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先根据包络谱峰值因子最大原则提取包含丰富故障信息的ITD分量,其次对该分量进行MOMEDA降噪处理。对影响MOMEDA滤波效果的两个参数——故障周期T与滤波器长度L分别以多点峭度和平方包络谱的基尼指数进行优化,最后进行包络谱分析提取故障特征频率。通过仿真信号与实测信号分析表明该方法能在强噪声干扰下有效提取故障特征。

刚柔组合搅拌桨强化搅拌槽中流体混沌混合

搅拌槽内普遍存在着两种不同类型的混合区域:混沌混合区和规则区。增大混沌混合区,是提高流体混合效率、降低搅拌过程能耗的重要途径。而合理设计搅拌桨有助于流体形成适宜的流动状态,实现混沌混合。柔性体与刚性体组合,可设计出具有多体运动行为的刚柔组合搅拌桨,可强化流体混沌混合行为。结合Matlab软件,实验研究了双层桨搅拌槽内自来水体系的最大Lyapunov指数(LLE)和多尺度熵(MSE)的变化规律,对比分析了刚性桨和刚柔组合桨两种桨叶对流体混沌混合的影响。结果表明,刚柔组合桨强化流体的运动特性,使更多流体进入混沌混合状态。在转速为210 r·min-1时,流体的混沌混合达到最佳状态,刚性桨体系的LLE为0.041,而刚柔组合桨体系的LLE为0.048;刚柔组合桨可有效耗散能量,使整个槽体的能量分布均匀,刚柔组合桨在150 r·min-1时的多尺度熵率与刚性桨在210 r·min-1时基本相近;刚柔组合桨体系的混合时间均低于刚性桨体系,在转速为120 r·min-1时,刚柔组合桨使流体的混合时间缩短了26%左右。刚柔组合桨可改变流场结构和能量耗散方式,强化流体混沌混合,实现高效节能操作。

刚柔组合桨强化粉煤灰酸浸搅拌槽内固液混沌混合

传统粉煤灰提铝工艺中酸浸搅拌槽均采用刚性搅拌桨。因刚性桨卷吸能力有限,导致固体颗粒易沉槽、流体混沌混合效率低。提出刚柔组合桨强化酸浸搅拌槽中固液混沌混合行为。实验基于固含率为30%的粉煤灰-自来水体系,研究了刚柔组合酸浸搅拌槽内混沌混合特性及能量耗散规律。采用扭矩传感器采集扭矩时间序列信号,借助Matlab软件编译计算混合过程中最大Lyapunov指数和多尺度熵等混沌特性参数,以单位体积功耗表征搅拌反应器的功率特性。实验考察了搅拌桨安装离底高度、柔性片长度、柔性片宽度等因素对酸浸槽内粉煤灰混沌混合的影响,对比了刚性桨与刚柔组合桨体系的能耗差异。研究结果表明:刚柔组合桨通过柔性片的作用,能增大搅拌桨的卷吸力,进而减少固体颗粒沉槽现象,促进全槽混沌混合;在最优化条件(120 r/min,搅拌桨安装离底高度为T/4,柔性片长度为1.2H1、柔性片宽度为D/8)下,体系最大Lyapunov指数达到最大值0.0645,各尺度下的MSE均比其他条件更大,表明刚柔组合桨能够通过柔性片的多体运动,强化体系混沌混合,均化体系能量分布;刚性桨与刚柔组合桨的单位体积功耗随着转速的增加呈现指数规律增长。

穿流式刚-柔组合搅拌桨强化混合澄清槽内油-水两相混沌混合

运用Lab View和Matlab软件分别采集和处理穿流式刚-柔组合搅拌桨扰动澄清槽中油-水两相流体内部的压力脉动信号,得出的最大Lyapunov指数(LLE)和多尺度熵(MSE),反映流体内部的混沌程度;同时采用流场可视化技术观测流体混合状态。结果表明,相比于刚性组合桨,穿流式刚-柔组合搅拌桨通过穿流孔与柔性部分的共同作用改变流场的结构和能量耗散方式,使流体的混沌程度和混合状态都优于刚性组合桨。当转速为88 r·min-1时,流体的混沌混合都达到最佳状态,各实验条件下的LLE均大于零,表明流场混合体系已进入混沌状态,且穿流式刚-柔组合搅拌桨体系的MSE明显高于刚性组合桨体系,说明穿流式刚-柔组合搅拌桨的混合效果优于刚性组合桨。另外,柔性片上穿流孔的数目和柔性桨叶的厚度对流场的混沌特性也有明显的影响。

短时心率变异性信号的基本尺度熵分析

心率变异性信号的复杂性能够反映出心脏的生理功能和健康状态,从短时的心率变异性信号中探测到复杂性特征具有重要的现实意义.提出一种基本尺度熵方法来探讨时间序列的复杂性.该方法对于低维的混沌序列logistic映射,其基本尺度熵的计算结果与Lyapunov指数的计算结果非常相似,并且叠加上随机Gauss噪声依然显示方法的有效性.通过用低维的3个非线性确定性混沌系统检验,表明该方法有效.我们把它应用到短时心率变异性信号,该方法能够很有效的区分出不同的生理、病理信号由于方法简单、运算快速、有一定的抗干扰能力使其能够为实际的应用提供方便.

长短叶片复合型刚柔桨强化搅拌槽内流体混沌混合行为

搅拌反应器中混合隔离区的存在是强化流体混合的主要障碍。打破搅拌槽中的对称性流场结构,破坏混合隔离区,可以提高流体混合效率。采用Matlab软件编程计算最大Lyapunov指数(LLE)和多尺度熵(MSE),比较了不同桨叶类型、柔性片长度、柔性片数量和桨叶离底高度以及转速对流体混合的影响。结果表明,长短叶片复合型刚柔桨(RF-LSB)桨叶通过刚柔耦合错位连接,柔性片的形变与随机振动对流体的非稳态扰动,使流场结构不稳定性和不对称性增强,强化了流体混合效果。当柔性片数量为3,搅拌转速为90r/min时,RF-LSB体系比刚性桨和刚柔桨体系的LLE值分别提高了20.22%和7.98%;三种体系[RF-LSB(柔性片数量为3)、刚性桨和刚柔桨体系]的混合时间(θm)与单位体积功耗(Pv)呈指数型关系,当Pv相同时,RF-LSB(柔性片数量为3)的θm最小,表明RF-LSB(柔性片数量为3)更有利于流体混沌混合。

弹性搅拌桨强化液-液两相混沌混合及液滴分散特性的研究

传统的混合澄清槽一般采用刚性搅拌桨来实现液-液两相的混合萃取,普遍存在效率低、能耗高等问题。将一种弹性搅拌桨应用在混合澄清槽中,以强化液-液两相混沌混合及分散特性。以最大Lyapunov指数(LLE)和多尺度熵(MSE)表征体系混沌状态,以分散相液滴粒径分布、Sauter平均粒径(D32)等表征分散效果,分别研究了桨叶类型(弹性搅拌桨、刚柔组合桨及刚性桨)、弹簧长度、线径、外径等因素对混沌混合效果和分散特性的影响。结果表明,相比较刚性搅拌桨和刚柔组合搅拌桨,弹性搅拌桨通过弹簧的形变和储能作用,强化了搅拌能量的传递方式,提高了分散相的分散效果,有利于液液两相的混沌混合,在搅拌转速N=200 r/min、弹簧线径为0.6 mm、弹簧相对长度为1.2、弹簧外径为7 mm时,弹性搅拌桨体系的LLE和MSE更大,且MSE值波动最强;同时,各搅拌体系内分散相平均粒径D32与转速呈对数线性关系,弹性搅拌桨体系内分散相液滴尺寸更小且数量更多。

交通流中的分形研究

为了探索交通流变化是否具有分形特性,首先利用小波分析对交通流时间序列中的分形特性进行了初步的实证和理论分析。在此基础上,对交通流时间序列进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测交通流长程相关性。最后,对该交通流时间序列的关联维数和Kolmogorov熵进行了计算。研究结果表明,交通流变化具有分形特性。这一结论对交通流理论建模、交通流短时预测和交通管控策略的制定具有重要的意义.

错位刚柔桨强化搅拌槽内流体混合实验及数值模拟

为消除搅拌反应器中混合隔离区,对标准刚性桨(R-RT)、错位刚性桨(PR-RT)和错位刚柔桨(PRFRT)三种桨叶体系的流体混沌特性参数、流场结构以及流体运动速度进行了探讨。采用Matlab软件编程计算最大Lyapunov指数(LLE)和多尺度熵(MSE),通过计算流体力学研究了三种桨叶体系流场结构和流体运动速度的差异。实验及计算结果表明,错位刚柔桨通过柔性桨叶的随机扰动破坏了隔离区介稳态流场边界,较大程度地消除了混合隔离区。PRF-RT的LLE相比于R-RT和PR-RT分别提高了13.29%和7.25%,MSE也较PR-RT和R-RT大;PRF-RT增强了流场不稳定性,形成了不对称性流场结构,减少了隔离区分布范围;PRF-RT强化桨叶能量耗散,提高了搅拌槽底部、顶部液面以及搅拌槽壁区域流体运动速度,减小了流体混合时间。

偏心射流-刚柔组合桨搅拌器内混沌混合行为研究

搅拌反应器内普遍存在混合隔离区,是实现高效混合的一大障碍。流场耦合诱发流体的混沌现象,可减少混合隔离区,提高流体混合效率。结合Matlab软件,探究偏心空气射流-单层刚柔组合桨体系的混合行为演变规律,对比分析了不同偏心率下桨叶类型、桨叶离底高度、空气射流量以及转速对流体混沌混合的影响。结果表明,刚柔组合桨通过其自身刚-柔-流的多体运动与偏心空气射流的流场耦合,破坏了流体混合过程中出现的对称性流场,使更多的流体进入混沌状态。刚-柔组合桨(RF-RDT、RF-IRDT)比刚性桨(RDT、IRDT)的LLE值大,其中RF-RDT相比于其他3种类型的搅拌桨(IRDT、RDT、RF-IRDT),其LLE值分别提高了约42.8%,27.0%、6.9%;空气射流的偏心率等于0.6时,其最大LLE值相比于其他偏心率(0.8、0.4、0.2、0),依次提高了6.5%、2.4%、17.6%、25.1%。该研究结果可为刚柔组合桨的优化设计提供理论依据。

基于HEI量化故障信息的行星齿轮箱故障诊断方法研究

针对复杂工况下行星齿轮箱的故障信息难以量化衡量的问题,提出了基于谐波有效指数(HEI)量化故障信息的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对信号进行分析处理,对频率切片小波变换(FSWT)频率切片后的频带信号进行了精细复合多尺度散布熵(RCMDE)值计算,选取故障特征多的频带进行了信号重构,使用多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)对重构信号中的故障冲击成分进行了准确提取;通过建立谐波有效指数,量化了包含在振动信号中的故障信息,实现了对行星齿轮箱的故障诊断;最后,使用行星齿轮箱齿面磨损故障的试验数据进行了相关的验证。研究结果表明:该方法能够实现行星齿轮箱振动信号中故障特征的提取;从处理后信号的频谱中可以清楚地观察到行星轮故障特征频率f p=7.03 Hz及其倍频nf p;实验数据中的HEI值为3.47×10-6,可以作为衡量行星齿轮箱故障程度的有效指标。

基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的自动分类对于癫痫的诊断和治疗具有重要意义。本文提出了一种基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类方法。首先,利用小波多尺度分析对原始脑电信号进行多尺度分解,提取出不同频段的脑电信号。然后采用Hurst指数和样本熵两种非线性方法对原始脑电信号和小波多尺度分解得到的不同频段脑电信号进行特征提取。最后,将得到的特征向量输入到极限学习机中,实现癫痫脑电分类的目的。本文采用的方法在区分癫痫发作期和发作间期时取得了99.5%的分类准确率。结果表明,本方法在癫痫的诊断和治疗中具有很好的应用前景。