融合快速傅里叶卷积的域变换图像去雨滴方法

在下雨天气中,玻璃上的雨滴会对图像质量产生严重影响,且目前的去雨滴方法过度依赖成对图像,使得无监督图像雨滴去除面临较大挑战。针对这一问题,提出一种域变换图像去雨滴方法。构建域变换网络(DTN),通过有雨与无雨域之间的变换,以无监督的方式实现图像的雨滴去除。同时,通过引入快速傅里叶卷积(FFC)来设计生成网络和判别网络,实现全局与局部特征的信息交互。在FFC中,通过频谱变换(ST)对空间域和频域进行转换,克服传统卷积神经网络(CNN)感受野不足的问题,从而更好地感知细小的雨滴。在2个真实的雨滴测试集上进行去雨滴实验,结果表明,该方法在定量结果和视觉效果上均优于现有的先进方法。与改进前的U-Net+马尔可夫判别网络相比,改进后的该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)上分别提升3.37 dB和0.0313,并且其能在去除雨滴的同时还原更多的图像纹理细节。

使用快速傅里叶变换优化周期参数的EMD-FFT-SARIMA光伏发电预测模型

根据分布式能源工业园区的光伏电力单元特点,对园区光伏发电功率预测模型进行优化,为后续的调度策略提供数据支持。针对经验模式分解(EMD)与季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)相组合的EMD-SARIMA预测模型中,原始数据经过EMD分解得到的各固有本征模态函数(IMF)分量周期计算问题,提出加入快速傅里叶变换(FFT)的周期计算方法,建立EMD-FFT-SARIMA光伏发电功率预测模型。再将每个IMF对应的预测结果进行叠加重构得到最终的预测结果。通过预测结果的误差计算可以发现,加入FFT环节后均方根误差(RMSE)从120.6 MW下降到19.3 MW,平均绝对误差(MAE)从52.87 MW下降到12.3 MW。

基于自适应短时傅里叶变换的品质因子Q值估算方法

品质因子Q是描述地下介质对地震波吸收衰减强弱程度的参数,同时也是地层含油气性的重要标志。在地震资料Q估算中,常用的方法是短时傅里叶变换方法,当窗函数被选定以后,其时频分辨率就固定了。针对该问题,提出一种自适应窗短时傅里叶变换的方法,以获得更准确的瞬时中心频率,并利用峰值频移法来估算品质因子Q。首先,利用固定窗长的短时傅里叶变换来提取信号的瞬时中心频率作为初始频率;然后,根据初始频率自适应计算不同频率的窗长,并利用自适应窗长短时傅里叶变换来求取瞬时中心频率;最后,结合峰值频移法得到高分辨率的品质因子Q值。利用合成数据和实际数据进行了测试,结果表明,相比于固定时窗短时傅里叶变换方法,自适应短时傅里叶变换方法具有更好的时间和频率分辨率,可以获得更高分辨率的品质因子Q值。该结果可以为地下介质的研究提供更准确、可靠的工具,有助于更好地了解地下结构和油气资源分布情况。

融合反距离加权和傅里叶变换的MODIS水汽校正方法

MODIS反演的可降水量(PWV)为连续的面状数据,精度不高;而GNSS水汽探测技术精度高,但为离散的点数据。本文综合两者优势,提出一种融合反距离加权和傅里叶变换的MODIS水汽校正方法,利用GNSS PWV来校正MODIS PWV产品,并采用香港地区GNSS数据和MODIS水汽产品进行实验验证。该方法首先考虑空间插值问题,使GNSS PWV与MODIS水汽在空间点位上一致。选取不同数量的MODIS像元点,对比6种插值算法的精度,发现选取5个插值参数时插值效果最佳,选择反距离加权法得到的插值水汽产品精度最高,平均偏差为-0.99 mm。其次考虑水汽校正问题,构建3种模型对MODIS PWV进行校正,发现傅里叶变换模型的均方根误差改进率可达70%以上。新模型的MODIS水汽校正方法能够减弱局部数据的影响,更准确地反映该地区的水汽分布情况。

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

Black-Scholes模型下亚式期权定价的一种快速傅里叶算法

针对几何平均亚式期权,利用快速傅里叶变换方法得到含特征函数的表达式,从而更快速求解亚式期权.对期权价格进行傅里叶变换,得到表达式可以用标的资产价格对数的特征函数来表示,该表达式可以输出期权价格的结果.对其进行离散化处理,再利用快速傅里叶变换来求解,以输出结果.对Black-Scholes模型下的几何亚式期权定价的表达式进行计算,得出其期权定价模型的特征函数,便可以带入快速求解出相应的期权价值.利用Black-Scholes模型在该方法求解的几何平均亚式期权价值与Black-Scholes模型下原始期权价值的数据进行对比,验证了该方法的有效性和高效性.

衰减全反射傅里叶变换红外分光光度法快速测定西甲硅油乳剂中西甲硅油的含量

目的建立衰减全反射傅里叶变换红外分光光度法(ATR-FTIR)快速测定西甲硅油乳剂中西甲硅油的含量。方法采用标准曲线法,以液体石蜡和正己烷为混合溶剂,测定西甲硅油乳剂中西甲硅油的含量。扫描次数为64次,扫描范围为4000~650 cm^(-1),分辨率为4 cm^(-1),测定特征吸收峰为1260 cm^(-1)处,量取峰高作为吸光度。结果西甲硅油在5.724~85.86 mg·mL^(-1)内与吸光度呈良好的线性关系(r=0.9993),低、中、高浓度样品的平均加样回收率分别为98.8%、102.5%、103.1%,RSD分别为0.68%、0.44%、0.65%(n=3)。3批样品的含量测定结果为39.14、39.88、40.38 mg·mL^(-1)。结论本方法简便、快捷,适用性广、安全性高,巧妙采用液体石蜡减少正己烷的挥发性并省去液体吸收池等附件带来的误差,优于以往的方法,可用于西甲硅油乳剂中西甲硅油含量的快速测定。

分段Chirp傅里叶变换快速算法

为解决设备存储能力与分辨率之间的约束及如何获得信号的局部频谱这两个重要问题,提出分段Chirp傅里叶变换快速算法.在保证分辨率的条件下,对输入长度为N的信号采用两种不同类型的分段:第一种类型是分解为q行p列的短序列信号,根据分段的短序列数据特点,利用现有算法进行处理,通过选择不同的短序列单元,实现算法的局部频谱分析性能,称为第一类分段Chirp傅里叶变换快速算法;第二种类型是分解为p行q列的短序列信号,得到第二类分段Chirp傅里叶变换快速算法.通过分析比较所提算法的复杂度,与现有算法的对比及仿真实验的验证等方法,证实了所提算法的正确性.

基于快速傅里叶变换的有限差分方法求解三维反应扩散方程

基于快速傅里叶变换求解齐次Neumann边界条件下的三维非线性反应扩散方程,应用有限差分方法给出二阶中心差分格式,利用Kronecker积的性质将三维拉普拉斯算子的微分矩阵进行对角化处理,得到相对应的特征值与特征向量;在时间离散上采用Crank-Nicolson方法,并采用Picard迭代求解离散得到的非线性代数方程组。结果发现,利用快速傅里叶变换求解Allen-Cahn方程,随着时间推移,显示出解从初始状态、过渡层、亚稳态进而到达到稳态的演化过程。最后,给出数值算例,验证了所用方法求解三维反应扩散方程可在保持精度的同时,减少存储量,并可大幅度降低计算时间。

基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究

针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。

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。

面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪

针对油品现场检测中实时性和准确度的需要,研制了一种面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪。该光谱仪采用相干长度扩增方法,可快速定位有效信号;通过驱动采集控制系统对傅里叶近红外检测光路进行100 nm等间隔的干涉调制,最终由傅里叶逆变换解析出的吸收光谱分辨力可达3.25 cm^(-1)。用该光谱仪对汽油样品进行质量检测的结果表明:该光谱仪可在短时间内对汽油中5种物质含量进行快速计量,其最大体积误差不超过0.7%,可以满足油品参数现场计量的需求,对市场中成品油质量的监管具有重要意义。

基于快速傅里叶变换的乐器音色特征识别算法研究

本研究主要以传统乐器为研究对象,探究了乐器的音色本质。在频域中利用快速傅里叶变换提出了乐音泛音列提取的2种方法,即最大倍频和法和多倍频法,并将二者在不同场景下进行了比较。发现多倍频法具有较好的鲁棒性。同时,考虑到乐音在时间维度上也蕴含一定的信息,进而针对性地使用语谱图以弥补传统频谱中一些信息丢失的问题,并根据提取到的泛音列支持了乐器音色特征识别,在中国传统乐器古琴中进行了算法测试,结果表明本研究所构建的方法可推广到其他中西乐器,未来还可以拓宽到信号特征辨识、材料探伤等领域。

傅里叶变换-红外技术快速检测酿造酱油中含盐量的方法研究

以酿造酱油为研究对象,探究傅里叶变换-红外技术快速测定酿造酱油中含盐量的可行性。建立傅里叶变换-红外光谱法测定酿造酱油含盐量的快速定量模型,测定酿造酱油中的含盐量,与化学滴定法对比测定结果。结果显示,该模型的测定结果准确,具有较高的精密度和稳定性,为酿造酱油含盐量的定量分析提供了快速检测方法。

时域抽取基2快速傅里叶变换（FFT）算法

本文阐述了时域抽取基２快速傅里叶变换算法。内容包括公式推导、蝶与蝶块的计算方法、快速傅里叶变换算法的信号流程图与计算机框图以及计算实例。

有限冲击响应滤波(FIR)和快速傅里叶变换(FFT)在激发极化法中的应用

在水文工程地质和物探找矿等领域,由于二次场电压受到多种噪声干扰,常规的硬件补偿电路或滤波电路有时无法达到精度和实时处理的要求,甚至增加系统设计的难度和成本。为了解决这些问题,提出并实现将有限冲击响应(finite impulse response,FIR)滤波和快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)应用在需要通过测量二次场电压测明某一区域内视电阻率或视幅频率的分布式激发极化法中。通过Matlab仿真和水槽模型试验模拟和验证了FIR滤波和FFT在激发极化法中的可行性和有效性。

傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级

提出了傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级的方法,通过8种光谱预处理方法(去噪处理、高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数+Savitzky-Golay(SG)平滑、二阶导数+SG平滑、一阶导数+Norris Gap、二阶导数+Norris Gap)和5种模式识别方法[反向传播神经网络(BP-NN)算法、遗传优化支持向量机(SVM-ga)、粒子群优化支持向量机(SVM-pso)、随机森林(RF)算法、K-最近邻(KNN)算法]的结合对比,得到鉴别艾绒等级的最佳模型。结果表明,艾绒的指纹图谱中有11个共有峰,对其进行主成分分析,得到9个主成分,累计方差贡献率达到99.67%。标准正态变换结合SVM-pso算法的鉴别效果最好,其训练集的鉴别正确率为100%,测试集的鉴别正确率为93.3%。

DoFFT:一种基于分布式数据库的快速傅里叶变换方法

快速傅里叶变换在天文学中有着广泛的应用。例如,脉冲星信号通常需要基于快速傅里叶变换进行相干消色散处理。由于信号数据通常存储在数据库中,而将数据从数据库取出后再由外部程序进行快速傅里叶变换处理将产生大量I/O和网络开销进而严重影响整体处理性能。针对此问题,本文设计一种用户自定义函数(UDF)形式的可在分布式数据库中并行执行和优化快速傅里叶变换的算法DoFFT(Database optimized FFT)。此外,针对数据库集群中每台机器负载不同、数据分布不均匀等有时会导致执行效率低下的问题,DoFFT方法基于CPU、I/O,网络与传输速率等的代价,对涉及的数据进行数据重分布处理,以进一步优化快速傅里叶变换的并行执行。实验结果表明,采用基于数据重分布的优化后,DoFFT算法的性能得到了有效提升。

基于快速傅里叶增强深度网络的树皮种类识别

快速且准确的树种识别为生态系统分析提供重要指导,但现有基于深度学习的方法无法满足林场实际作业需求,需要更简化、可部署的模型,为此笔者提出一种基于快速傅里叶增强深度神经网络的双分支网络。在第1个主干分支ResNet34中引入了门控通道注意力模块(GCT),以保证使用轻量模型且识别精度稳定;第2个分支利用快速傅里叶变换进行辅助监督,将树皮图像的灰度分布转换为频谱图分析图像纹理,通过辅助监督主干网络学习纹理差异性特征。本方法在3个树皮图像数据集上进行实验,其中,在23类树皮图像数据集中,准确率、预测精度和召回率3项评估指标分别达到了91.01%,89.65%和88.60%。此外,本方法显著减少了模型参数量,与原模型ResNet34相比,减少了33%的权重参数量。结果表明,该方法不仅提高了识别效率,降低了人力资源浪费,而且通过减少模型参数量,便于在各种终端设备上进行部署。

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。