采用双频光栅投影的快速傅里叶变换轮廓术

傅里叶变换轮廓术中通过反正切计算出的相位是截断的,如果被测物高度变化引起的相邻点的非截断相位变化过大,就无法直接进行正确的相位展开。故提出一种采用双频光栅的快速傅立叶变换轮廓术:从一帧条纹图中获取同一物体对应于不同等效波长的两组截断相位,先展开对应于低频的低精度截断相位,并以此为参考,根据双频光栅两个频率之间的关系,展开对应于高频的高精度相位。经过模拟比较,在误差范围内比传统方法恢复的图形有了较大的改善,相对误差率由2.26%下降到1.79%。

基于双色条纹投影的快速傅里叶变换轮廓术

在实际傅里叶变换轮廓术测量中 ,获取的条纹图扩展的零频分量对傅里叶变换轮廓术的测量精度和测量范围有很大影响 ,甚至妨碍正确三维面形的恢复。π相移技术常被用来消除零频分量对测量的影响 ,但需要在测量系统中安装精密相移装置 ,并需要采集两帧具有π相位差的条纹图。传统傅里叶变换轮廓术中 ,完成精密相移需要较长的时间 ,影响了傅里叶变换轮廓术测量方法的实时性。提出了采用双色正弦光栅投影来实现从一帧条纹图中消除零频对傅里叶变换轮廓术测量的影响。该方法同传统的π相移方法相比 ,不需要相移装置 ,测量系统简单 。

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。

基于行为轮廓的二维傅里叶变换流程预测

现有的预测性流程监控大多数侧重于深度学习技术,很少有将流程中的行为与此结合.针对这一问题,结合行为关系提出了一个基于二维离散傅里叶变换的流程预测方法,对流程的下一个活动进行预测.将数据进行预处理,利用数据转换工程将时间数据转换为包括活动通道和性能通道的二维空间数据,对活动之间的行为关系进行活动行为编码,并将得到的矩阵进行二维离散傅里叶变换,输入CNN网络中进行训练并预测.使用仿真事件日志和真实事件日志进行评估,在仿真数据集和Helpdesk数据的测试集、BPIC12W数据的测试集上,本文方法预测准确度相比于CNN方法分别提高了2.57%、4.63%和1.67%.实验结果展示了本文方法能有效地提高流程预测的准确度.

空间频率估计在傅里叶变换轮廓术中的应用

作为空域位相分析的主要技术之一,傅里叶变换轮廓术在图像中引入载波,通过傅里叶变换在频域中滤波提取条纹信息,但其中大位相变形可能增加条纹分量的带宽,导致难以获取其位相图。对此提出将空间频率估计应用于傅里叶变换轮廓术,在不规则图像中应用傅里叶变换,利用估计的空间频率设定较小频率搜索范围,通过图像边缘上的位相梯度估计出边界外像素点的强度,从而将非矩形光场扩展成矩形光场,以边界外推提高傅里叶变换轮廓术的精度。仿真实验结果表明,将空间频率估计算法应用于傅里叶变换轮廓术,能提高搜索效率,有效减小傅里叶变换轮廓术的边缘误差,提升三维面形重建的速度和精度。

基于复合光栅投影的快速傅里叶变换轮廓术

在实际傅里叶变换轮廓术测量中,获取条纹图的零频分量对傅里叶变换轮廓术的测量精度和测量范围有很大影响,甚至妨碍三维面形的正确重建。π相移技术常被用来消除零频分量对傅里叶变换轮廓术测量的影响,但它需要采集两帧具有π相位差的条纹图,这影响了傅里叶变换轮廓术测量方法的实时性。提出采用复合光栅投影来实现从一帧条纹图中消除零频对傅里叶变换轮廓术测量的影响,该复合光栅是由两个不同频率的载频分别调制与其方向垂直的两帧具有π相位差的条纹并叠加形成的。实验表明,同传统的π相移方法相比,提出的新方法没有明显降低π相移傅里叶变换轮廓术的的测量精度,因此能真正实现实时高速测量。

动态傅里叶变换轮廓术实现路面形变快速检测

公路表面的三维结构对于判断公路路面破损状况具有重要的意义。基于光栅投影的傅里叶变换轮廓术将物体的高度信息编码在投影到待测物面上的正弦条纹的形变信息中,可以实现对物体的垂直测量。探讨了傅里叶变换轮廓术在高速公路路面面形测量-动态实时系统中的应用,提出了利用自适应标准模版匹配,基于特征图像识别的方法,分选破损的公路路面,从而实现对高速公路路面形变的快速实时检测。

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。

基于傅里叶扩压频调制技术的水声通信

为提高水声语音通信的抗干扰能力和稳定性,克服窄频信道数字传输误码所造成的断续和延时,采用了经过超声波信号频率扩展、模拟信道传输和频率压缩还原处理的傅里叶扩压频调制技术(Fourier transform spread-compression spectrum technique, FSCT)传输语音信号。利用一定带宽的超声波模拟信号传输语音,可以避开海洋背景噪声和多径效应对数字通信的干扰,实现实时水声通信。试验结果表明,该方法具有较强的抗多径干扰的能力,能有效提升水声通信的通信质量。

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.

基于傅里叶变换红外光谱技术对木耳中镰刀菌的识别检测

该研究建立了一种基于傅里叶变换红外光谱的木耳中镰刀菌的定性定量检测方法:对经高压灭菌的木耳样品分别接种木耳中常见的五种镰刀菌(层出镰刀菌189975、串珠镰刀菌340687、尖孢镰刀菌120618、木贼镰刀菌124121、茄病镰刀菌121547),并于28℃,相对湿度80%的条件下进行储存培养,同时采集不同储存阶段的木耳样品在1800~900 cm^(-1)的红外光谱信息。分别运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)以及偏最小二乘回归分析(PLSR)建立木耳中镰刀菌的快速识别检测模型。结果表明:LDA模型对受不同镰刀菌侵染的木耳样品的平均判别正确率达到87.50%,对受单一镰刀菌侵染的木耳样品霉变状态的平均判别正确率达到82.50%;PLSR模型对木耳样品中菌落总数的预测实现了较好的定量结果(R^(2)_(p)=0.8428,RMSEP=0.292 log CFU/g,RPD=2.81);通过实际样品验证分析表明傅里叶变换红外光谱方法可以实现木耳中镰刀菌的快速识别检测。

傅里叶变换红外光谱术用于急性及陈旧性心肌梗死的法医病理学诊断

目的 利用傅里叶变换红外光谱术(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)对不同病理变化阶段的心肌梗死组织进行光谱分析,以实现对急性和陈旧性心肌梗死的法医病理学诊断。方法 以苏木精-伊红(hematoxylin-eosin,HE)染色和免疫组织化学(immunohistochemistry,IHC)染色结果 为参考依据,采集冠状动脉粥样硬化性心脏病猝死组左心室前壁的早期缺血心肌、坏死心肌、心肌纤维化组织以及正常对照组心肌的FTIR数据,使用多元统计分析方法 进行数据分析。结果 对照心肌、早期缺血心肌和坏死心肌的平均归一化光谱较为相似,但平均二阶导数光谱存在较大差异,早期缺血心肌中各蛋白质二级结构的峰强度均明显高于其他类型心肌,坏死心肌α-螺旋的峰强度最低。心肌纤维化组织平均归一化光谱的酰胺Ⅰ和酰胺Ⅱ峰位明显向高波数方向移动,酰胺Ⅱ和酰胺Ⅲ的峰强度高于其他各类型心肌,平均二阶导数光谱在1 338、1 284、1 238和1 204 cm~(-1)处峰强度明显增强。主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘-判别分析(partial least square-discriminant analysis,PLS-DA)结果 显示,FTIR可区分不同类型的心肌组织。结论 FTIR技术具有对急性和陈旧性心肌梗死诊断的潜力,为心脏性猝死的死因分析提供了一种新的依据。

基于连续统快速傅里叶变换的红外光谱处理技术

为实现红外光谱对遥感地物准确的识别,消除高频噪声是光谱特征分析和提取的重要环节。利用光谱连续统处理方法,结合信号时域分析领域快速傅里叶变换提出了一种新的红外光谱滤波方法。该方法首先对红外光谱进行光谱连续统去除,利用快速傅里叶变换将去连续统后光谱转换到频域,设计低通滤波器滤除高频噪声,然后通过快速傅里叶反变换将频域信号转换到时域,最后对信号进行光谱连续统恢复,得到滤除噪声后的红外光谱信号。对比实验表明,连续统快速傅里叶滤波方法比常规的时域滤波方法有更好、更快的滤波效果,解决了传统快速傅里叶红外光谱滤波的吉布斯现象。该方法操作简便、运行速度快捷、滤波效果好,满足了红外光谱地物识别对光谱高质量的要求。

基于傅里叶变换移相测量的相位测量轮廓术

移相误差是移相法相位测量轮廓术的主要误差来源 .提出一种对实际步进移相值进行测量 ,消除移相误差对相位测量影响的算法 .该算法将傅里叶变换相位测量和移相法相位测量相结合 ,利用傅里叶变换相位测量原理测量每次移相的实际相移量 ,然后根据相移实测值计算相位分布 ,进而获得物体表面的三维数据 .该算法能够准确测量每步移相的实际相移量 ,不要求移相的均匀性和重复性 ,只需 3帧图像就可解调出相位分布 ,不受移相误差的影响 .仿真结果证实了该算法的有效性 .实际图像数据处理结果表明 。

滤波窗的选择对傅里叶变换轮廓术测量精度的影响

比较了在有噪声和无噪声的情况下 ,傅里叶变换轮廓术中采用三种频域滤波窗对测量精度的影响。给出了在有噪声和无噪声情况下 ,FTP中采用不同滤波窗的测量误差分布图。得出在无噪声及噪声较小的情况下 ,采用平顶高斯滤波窗测量面形精度最高 ,而在噪声较大的情况下 ,采用汉宁滤波窗测量面形精度最高。

基于GPU和分块技术的巨幅影像快速傅里叶变换算法研究(英文)

快速傅里叶变换(FFT)是遥感影像处理的基础方法,随着高光谱、高空间和高时间分辨率遥感影像获取能力的提升,如何利用快速傅里叶变换技术快速有效地处理巨幅遥感影像是当前遥感影像处理技术中的重要环节和研究热点。傅里叶变换算法FFT是基本的图像处理算法之一,该算法可进行遥感影像的条带噪声去除、影像压缩和影像配准处理等多种用途。CUFFT函数库是NVIDIA公司提供的基于GPU的FFT算法库,FFTW是由MIT科学实验室计算机组在PC平台上开发的基于CPU的FFT算法,是目前在基于CPU的运行速度最快的FFT算法函数库,这两种实现共有的问题是当可用内存或显存的容量小于图像容量时,就会出现内存或显存溢出。针对这种问题,提出了一种基于GPU和分块技术的巨幅遥感影像快速傅里叶变换(huge remote fast Fourier transform,HRFFT)算法。通过对CUDA的CUFFT函数库中的FFT算法进行改进,解决了巨幅图像内存或显存溢出的问题,并结合HJ-1A卫星的CCD影像,通过实验与其他算法进行了对比,证明了该方法的合理性。在实际应用中,利用本文提出的HRFFT算法,改善了影像处理的效果,提高了遥感影像的质量,同时加快了影像处理的速度,节省了计算时间,取得了较好的效果。

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。

提高傅里叶变换轮廓术测量精度的新方法

在傅里叶变换轮廓术 (FTP)测量方法中 ,成像装置获取受到物体高度调制后的变形结构光场 ,通过傅里叶变换 ,滤波和逆傅里叶变换恢复出物体高度分布。频谱滤波是FTP中很重要的一个过程 ,也是影响FTP测量精度的一个重要因素。通常滤波是手工选择合适的滤波函数和滤波窗口大小 ,窗口太小 ,表示物体细节的高频信息将丢失 ;窗口太大 ,无法消除噪声。本文提出一种新的滤波方法 ,无需手工选择滤波函数 ,可以很好地保留物体高频信息并消除随机噪声 ,从而提高FTP的测量精度。

高精度的数字光投影傅里叶变换轮廓术

傅里叶变换轮廓术(FTP)采用数字光投影仪(DLP),可以得到各种结构光场,提高了测量的灵活性。由于DLP伽马非线性的存在,变形条纹中会出现高次谐波,可能导致频谱混叠,带来测量误差。因此利用一种基于条纹图强度统计分析的方法,求出DLP的伽马值并反馈给DLP,使其投影出有良好正弦性的结构条纹,能抑制变形条纹中高次谐波的出现,保证FTP的测量精度。将采用和不采用伽马校正的两种情况作对比实验,证明前者测量结果优于后者。