自适应广义形态滤波方法在介损在线监测数据处理中的应用研究

该文基于数学形态学的基本形态变换及其组合形式,提出了一种采用不同结构元素级联而成的广义形态滤波器,将其应用于介损在线监测数据处理,以保证进一步分析诊断的准确性。考虑到广义形态滤波器仍存在统计偏倚现象,造成开一闭滤波器的输出幅值偏小,而闭一开滤波器的输出幅值偏大的问题,结合了自适应方法实现形态开、闭自适应加权组合滤波以保证输出的准确性。仿真分析和现场处理结果表明,广义形态滤波对于数据中存在的各种加性白噪声和正负脉冲性噪声有较好的抑制作用,能有效地还原数据的基本变化规律,同时采用自适应组合形态滤波的效果要优于单一形态滤波方法和其它非形态滤波方法。

一种滤除心电信号中噪声的形态滤波方法

心电信号在检测过程中 ,常常会引入噪声和发生基线漂移 ,这严重影响了对心电信号的进一步分析和处理。采用数学形态学中的形态滤波方法 ,通过采用不同尺寸结构元素的开—闭和闭—开运算平均组合 ,来滤除心电信号中的噪声和校正基线漂移 。

彩色图象噪声的形态滤波方法

形态处理是在二值和灰度图象处理中噪声抑制、特征抽取、形状描述等的有效方法.本文提出了一种 彩色形态变换,将数学形态学理论拓展到彩色空间.构建了彩色噪声形态滤波器,分析了其性质.实验结果表明它 能有效地消除图像中的彩色噪声、保留图像边缘。

多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法

针对无线传感网络多用户源头数据受噪声影响,导致数据缺失的问题,为了提高数据的完整性,提出多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法。采用组合广义形态滤波方法对多用户源头无线传感网络数据展开去噪处理,避免噪声数据影响数据填补结果;采用集成学习方法对数据进行深度挖掘,将挖掘出的数据展开分类处理;利用低秩矩阵填充理论对分类后的数据展开首次填补,在此基础上引入曲线相似分类对缺失数据进行二次填补,完成多用户源头无线传感网络数据的完整挖掘。仿真结果表明,所提方法在不同数据集中获得的均方根误差低于0.164%,信噪比高于41.8dB,补全后的数据平均绝对误差为0.023%、平均百分比误差为3.5%、均方根误差为0.021%。因此,所提方法具有较好的去噪效果和较高的数据填补性能。