基于多层理想滤波器的纹理特征提取方法

提出一种利用多层理想滤波器进行纹理特征提取的新方法,该方法克服了传统Gabor滤波器的带宽限制,避开了Gabor滤波器和Log Gabor滤波器构造过程中的复杂的参数计算,在保持同等性能的前提下,简化了问题。对多种纹理进行的特征提取和分割实验表明,该方法对纹理特征的捕获能力与Gabor、Log Gabor方法基本相当,提高了分割效率。

离散理想滤波器组合系统及其应用(英文)

作者考察变换域滤波器组合系统之一 ,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用。变换域滤波器组合是子带分割及小波分解与合成的新发展。迭代匹配理想滤波器组合 (IM IFB)结构简单 ,应用方便 ,有快速算法 ,可实现理想频带分割 。

一种改进的理想滤波器方位模糊抑制方法

合成孔径雷达(SAR)图像的方位模糊问题是由于方位向欠采样引起的,其严重影响判读人员对SAR图像的解译。阐述了方位模糊的来源及其建模,进一步总结了利用理想滤波器进行方位模糊抑制的方法及其局限性,针对该方法的参数失配问题,从主像和模糊像在方位向和距离向上的偏移距离的角度出发,提出并明确分块处理大区域方位模糊抑制的思路及分块原则,理论及计算机仿真实验结果验证了该方法的有效性。

基于理想频域低通滤波器的水库水位数据修正技术

针对现有物理滤波技术的局限性,在波浪频段分析的基础上,提出了基于理想频域低通滤波器的水位防风数据修正技术,并以青草沙水库库内外水位为例对该方法进行验证。结果表明,滤波后数据无明显偏差,且修正数据平滑度明显增大,证明了数据手段的有效性。通过调节截止频率,该方法可适用于不同功能的水库水位监测和库容准确估算。

用噪声检测算法改进理想低通滤波器

针对图像去噪算法存在滤除噪声与保留图像边缘细节之间的矛盾,提出了一种使用基于分数阶微分梯度的随机噪声检测算法来提高理想低通滤波器的去噪性能的方法。首先,使用不同方向的分数阶微分梯度模板与含噪声图像进行卷积,计算出图像在不同方向上的分数阶微分梯度;然后,依据预先设定的阈值获得不同方向的分数阶微分梯度检测图,将在所有选定方向上梯度都发生跳变的像素点判定为噪声点;最后,只对图像中被检测出的噪声点用理想低通滤波器进行滤波,可使图像在去除噪声和保留图像细节两方面同时获得较优的效果。实验结果表明,所提算法不仅可以获得更好的视觉效果,而且去噪后图像的峰值性噪比(PSNR)表明去噪后的图像更接近原始图像,使用理想低通滤波器获得的最大PSNR为29.0893 dB,所提算法获得的最PSNR为34.7027 dB。将分数阶微积分用于图像去噪,为提高图像去噪性能提供了一个新的研究方向。

解析法图像重建中的理想斜变滤波器的进一步研究(英文)

理想斜变滤波器是一种被傅里叶逆变换定义的广义函数。设计理想斜变滤波器的实用数字滤波器是最重要的任务之一。推导了理想斜变滤波器的单位冲激响应的公式。提出了两种实用数字滤波器的设计模式:连续模式和离散模式。分析了3种已经存在的实用滤波器,设计了2种新的实用滤波器。通过一个仿真实验,比较了这5种滤波器。总的来说,以离散模式设计的离散方法优于以连续模式设计的连续方法。对于2种离散方法来说,无限长离散方法优于自适应长度离散方法,它们均可以得到较好的重建质量。对于3种连续方法而言,线性方法是最好的,可以重建出工程可用的CT图像,而常数方法和抛物线方法不能重建出可用的CT图像。

基于Hilbert-Huang变换与理想带通滤波器的系统识别

针对经验模态分解存在模态混叠现象,提出基于Hilbert-Huang变换与理想带通滤波器的系统识别方法。该方法利用傅里叶变换得到结构加速度响应频响函数,粗略估计固有频率范围,通过半功率带宽法设计理想带通滤波器,定量化确定通带带宽,使信号在经过滤波器后频域内零相移,同时不改变其幅值谱。结构响应通过指定频带的理想带通滤波器产生若干窄带信号,利用经验模态分解获取结构模态响应,经Hilbert变换构造模态响应解析信号,并通过线性最小二乘拟合提取结构模态参数与物理参数。结果表明:半功率带宽法可实现带通滤波器频带的定量化设计,理想带通滤波器的零相移特点较好契合Hilbert-Huang变换用于系统识别的要求,两者结合可有效地解决模态混叠现象,减少虚假模态,大大提高结构系统识别精度。

单相并联混合有源电力滤波器控制策略的研究

本文首先提出了单相并联混合有源滤波器(HAPF)的拓扑结构及其工作原理,在此基础上,从HAPF的谐波电压控制与基波电压控制两方面分别进行了详细的分析。HAPF的谐波电压可以受控于系统谐波电流、负载谐波电流、滤波支路谐波电流、负载谐波电压或它们的组合,本文对不同的控制策略进行比较,最后得出理想滤波控制策略。所得的结论可以为并联混合有源滤波器在复杂工况下基本控制策略的最优选择提供有效的指导,确保滤波装置的安全有效运行。

小波变换空域相关滤波去噪方法

对于噪声和有用信号的频谱不重叠的情况, 一般使用IIR滤波器或F IR滤波器进行滤波处 理. 之所以用IIR滤波器或F IR滤波器来代替理想滤波器, 是由于理想数字滤波器在物理上不能实 现,而对于软件滤波来说,本文提出了一种基于FFT的理想滤波方法,实践证明这种方法比设计IIR或 FIR滤波器简单易行, 而且具有更好的滤波效果.

CT重建中滤波器的设计与实现

CT重建算法主要包括解析法和迭代法,因为解析法重建速度快,所需数据存储空间较小,所以在实际中的应用更为广泛。在商业CT中,几乎毫无例外地采用卷积反投影重建算法,滤波算子是这一算法中一个非常重要的部分。目前CT重建算法的研究热点一方面是改进算法提高图像重建速度,另一研究内容主要集中在预处理滤波器的设计与实现,以便得到边缘清晰、平滑及噪声较少的图像。本文从滤波器的设计定义出发,分析讨论了它的性质,并在此基础上提出来一种新的滤波器。经过实验验证,新的滤波器取得比较理想的结果。

基于MATLAB的遥感图像不同滤波算法实验及去噪分析

本文采用MATLAB作为实验软件,根据遥感图像在形成、传输和处理过程中产生的噪声原理,在MATLAB下进行滤波器算法编写。对现有的遥感图像添加椒盐噪声并以此作为检验滤波器性能的标准,运用MATLAB软件中常用的均值滤波和中值滤波对含有椒盐噪声的遥感图像进行处理,将处理结果进行对比并总结,分析不足之处,以期为图像去噪处理提供理论依据。

考虑时间补偿的超高压输电线暂态计算的贝尔隆法

本文用信号处理技术导出了考虑时间补偿的适用于超高压输电线暂态计算的贝尔隆递推公式。在不增加过多的计算量情况下,可有效地消除计算步长与行波传输时间为非整数倍关系时的贝尔隆暂态计算误差,使计算精度大为提高。暂态仿真计算验证了本文理论的正确性。

应用Morlet小波进行地震资料属性提取效果分析

Morlet小波被广泛应用于地震资料属性提取中的主要原因是Morlet小波为复小波且对高频噪声有压制作用。分析了Morlet小波的滤波机理及实现过程,指出由于Morlet小波在频域呈钟形状,决定了它不是理想滤波器。应用不含噪模型和信噪共存模型进行实例测试的结果表明,Morlet小波不能消除信噪共存频带内的噪声,并且在去噪过程中对有效波有不同程度的损害。为此指出应用Morlet小波进行地震资料属性提取不是最佳选择。

补偿向下延拓方法研究及应用

位场向下延拓是重、磁处理和解释的常用方法,但其不稳定性限制了其在资料处理及反演中的应用.本文基于补偿圆滑滤波思想以及空间域向下延拓迭代法,通过逐次补偿的办法实现位场的稳定向下延拓.同时,在频率域空间给出了该下延方法的频率域响应因子,并讨论了其低通滤波特性,理论模型和实际位场资料试验表明该方法向下延拓稳定性具有较高的延拓精度.将其应用于重力密度界面反演中,改进反演的稳定性,实际莫霍界面反演表明下延因子具备实用性.

“Nyquist”准则的简捷证明

在数字通信中,传输速率和传输可靠性是两个重要指标,也是互相制约的指标,他们遵循通信原理的重要基本理论——奈奎斯特(Nyquist)准则。在很多教科书上,对于该准则的证明比较繁琐,在教学中造成困难。用简单的方法改变了该准则的传统证明,先证明一个命题,进一步分析了克服码元串扰的一般条件,并从这一点出发,提出对实际滤波器的要求,提出数字通信中的滤波器的具体设计方法,也就是互补对称的滚降方法,可以消除码间串扰,提高通信系统的可靠性。最后,对“Nyquist”准则作了通俗的描述。

数字基带传输中码间干扰如何消除问题的研究

主要讨论数字基带传输中码间干扰如何消除的问题。首先提出了奈奎斯特第一准则;其次通过频域和时域分别分析了奈奎斯特第一准则的含义;在实际通信时,总的传输特性将会偏离理想特性,这就会引起符号间干扰,要克服这种偏离就要采用均衡,最后一部分介绍了时域均衡。

基于机器视觉的工业零件焊接图像缺陷检测

工业零件焊接成像存在图像模糊、噪声过多等现象,会影响焊接缺陷检测的准确性,为此提出基于机器视觉的工业零件焊接图像缺陷检测,采用理想低通滤波技术对焊接图像滤波处理,利用高斯尺度算子实现焊接图像增强处理,采用阈值分割法对预处理后的图像区域裁剪与分块,实现对焊接图像分割,将焊接图像前景与背景分离,利用机器视觉技术对图像前景边缘计算,提取到图像缺陷特征,确定焊接图像前景连通域,将连通域与阈值比较,识别检测出图像缺陷。经实验证明,所提方法对工业零件焊接图像的去噪效果较好,焊接缺陷检测精确率为94.5%,误检率在1%以下,证明该方法在工业零件焊接图像缺陷检测方面具有良好的应用前景。

安瓿瓶内杂质检测的信号处理方法

采用光阻法对安瓿瓶内纤毛杂质信号检测进行了实验研究,分析了纤毛杂质的信号特征.对比了Butterworth数字滤波、均值滤波、理想低通滤波和小波变换4种不同滤波方法的滤波效果,滤波后的信噪比分别为13.98、10.80、9.18和14.89dB,实验表明,小波变换滤波是最佳选择.此外,提出了微分和分段求方差的方法以提高检测结果的可信性.

滤除高频干扰的正则化稳定因子

本文根据苏联学者A.H.吉洪诺夫和B.H.阿尔先宁《不适定问题的解法》一书中第六章的普遍原理,提出了一种滤除高频干扰的正则化稳定因子。该种正则化稳定因子具有理想低通滤波特征。特别是它们包含着高频干扰的最小波数这一参数,使其具有较强的适应性与灵活性,这是与以往类似滤波器的最主要区别。为验证稳定因子滤除高频干扰的有效性,给出了应用实例。

基于纹理提取的针织物密度检测

为提高针织物密度检测准确度和检测效率,在针织物图像基础上,通过增强图像对比度并运用理想高通滤波实现织物高频增强提取针织物圈柱图像,运用形态学运算处理针织物圈柱图像,检测得到图像中圈柱数目。将圈柱图像细化处理获取圈柱骨架,针对骨架特点提取纵行纹理,进而检测针织物纵纱数量,得到横向线圈数,根据总的圈柱数目和纵纱数目得到纵向圈柱数,进而计算针织物线圈密度,实现针织物密度的自动检测。试验结果表明:该方法可以快速、准确地检测纬编针织物密度。