基于自适应三维分数阶积分的医学图像去噪算法

针对医学图像在采集传输等过程中易受噪声污染,影响三维重建精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶积分的去噪算法,并应用于医学图像三维边缘曲面追踪算法。由于分数阶积分具有在遏制高频信号的同时非线性保留低频信号的特性,所以在去除高频噪声的同时能较好地保留图像原有细节信息。利用分数阶积分的优良去噪特性,提出基于三维图像梯度信息的自适应三维分数阶积分,加入至三维边缘曲面追踪算法,克服了传统边缘曲面追踪算法中Laplacian算子对噪声敏感的不足。实验结果和数据分析表明,提出的自适应去噪算法能够从噪声污染的医学图像切片中追踪出高精度的边缘曲面;与固定阶次三维分数阶积分算法相比,具有更好的去噪效果。

基于鲁棒控制的自适应分数阶梯度优化算法设计

当目标函数是强凸函数时,一般的分数阶梯度下降法不能够使函数收敛到最小值点,只能收敛到一个包含最小值点的区域内或者是发散的.为了解决这个问题,本文提出了自适应分数阶梯度下降法(AFOGD)和自适应分数阶加速梯度下降法(AFOAGD)两种新的优化算法.受到鲁棒控制理论中二次约束和李雅普诺夫稳定性理论的启发,建立了一个线性矩阵不等式去分析所提出的算法的收敛性.当目标函数是L-光滑且m-强凸时,算法可以达到R线性收敛.最后几个数值仿真证明了算法的有效性和优越性.

电力系统混沌振荡的分数阶自适应滑模控制

在受系统内部参数变动和外部扰动时,电力系统可能出现混沌振荡现象。对三母线电力系统进行混沌特性分析并设计一种分数阶自适应滑模控制方法;利用分数阶算子特性设计分数阶渐近律抑制控制输入的高频抖振现象;针对系统中的不确定参数设计自适应控制律进行估计;利用Lyapunov理论证明了所设计控制器作用下的稳定性。仿真结果表明,所提方法能够抑制系统中出现的混沌振荡,减轻输入信号的抖振现象,对系统的不确定参数具有较好的适应能力。

三维图像分数阶微积分去噪增强算法

针对三维分数阶积分去噪后,三维数据对比度较低的缺点,提出一种基于三维分数阶微积分去噪增强的重构算法,综合运用三维分数阶微分和三维分数阶积分。用三维分数阶积分去噪,利用三维分数阶微分增强对比度较低的三维数据,重构出更多的细节纹理信息。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时可很好地保持细节纹理信息,去噪增强效果显著,应用性强,可高效重构高精度的三维图像边缘曲面。

一种改进的自适应分数阶积分图像去噪算法

为了改善图像去噪的效果,提出一种基于分数阶积分和中值滤波的改进自适应图像去噪算法,首先利用自适应中值滤波算法(Ranked-order Based Adaptive Median Filter,RAMF)中的噪声判别条件来检测噪声点,然后利用"噪声边缘"判别函数对其中的可疑噪声点进行二次检测,同时根据图像的局部统计信息和结构特征构造自适应的分数阶阶次,最后将检测出的噪声点进行自适应的分数阶积分滤波去噪。与传统的分数阶积分去噪算法相比,该自适应算法有效地保留了被错误误去除的图像边缘点,并且实现了分数阶积分的阶次自适应化,在去除噪声的同时很好地保留了图像的边缘及纹理细节信息。

三维分数阶不确定混沌系统的自适应滑模同步

研究三维分数阶混沌系统的自适应滑模同步,给出滑模函数的设计和控制器的构造,得到三维分数阶不确定混沌系统的自适应滑模同步的充分条件,将分数阶的相关结论推广到整数阶情形,并用MATLAB验证结论的正确性.

分数阶Victor-Carmen系统自适应比例积分滑模同步

研究了分数阶Victor-Carmen系统的自适应比例积分滑模同步,提出了一种分数阶比例积分滑模面及自适应控制律,得到了分数阶Victor-Carmen系统自适应比例积分滑模同步的充分条件.研究表明:满足一定条件分数阶Victor-Carmen系统的主从系统能够取得自适应比例积分滑模同步.

基于二维变分模态分解与自适应分数阶积分的图像去噪方法

针对噪声对图像分辨率的影响,提出了一种基于二维变分模态分解(two-dimensional variational modal decomposition,2D-VMD)与分数阶积分的去噪算法。首先通过2D-VMD将图像信号分解为若干个不同中心频率的本征模态分量(intrinsic modal components,IMF),筛选有效的低频IMF分量,根据图像信息差异设定阈值,进行分数阶积分自适应选取,对每个有效的分量图进行卷积运算,根据积分阶次用方向掩模去噪算子滤除噪声,最终完成图像去噪。实验结果表明,客观评价参数值均得到提高,该方法在滤除噪声的同时也能够较好地保持图像的轮廓或纹理等细节特征。

分数阶不确定复杂网络系统的自适应比例积分滑模同步

对于不确定分数阶复杂网络系统,在分数阶稳定性理论的基础上,运用矩阵理论的相关知识,得到该系统的自适应比例积分滑模同步。最后,用数值模拟说明了结论的合理性.

自适应三维分数阶微分增强算法

针对三维数字图像在重构预处理阶段分辨率不高、模糊等影响重构精度的问题,提出了基于自适应三维分数阶微分的增强算法。在将二维分数阶微分推广应用至三维的基础上,尝试性地基于图像自身梯度信息和相邻体素间梯度变化构造了自适应三维分数阶微分阶数,并给出了三维离散滤波模板。利用三维切片图像自身梯度信息解决了不同属性图像及不同图像区域最优的分数阶微分阶数不同的问题,提高了实时处理效率。将自适应增强算法应用至三维边缘曲面追踪算法,可以重构出精度更高的三维数字图像。

三维落角约束自适应分数阶滑模制导律设计

为设计同时受到偏移量和末端攻击角度约束的三维制导律,由于分数阶微积分算子具有记忆性和遗忘性优点,将其引入到滑模面的设计当中;并利用扩张状态观测器,对目标机动加速度和弹目相对运动模型中的耦合项,进行实时估计与补偿;同时结合设计的新型自适应趋近律,得到自适应分数级滑模制导律。通过李雅普诺夫稳定性定理证明了制导律的收敛性。仿真结果证明了制导律的有效性。

可变阶次分数阶微分实现图像自适应增强

为了改善图像增强的效果,提出了一种可变阶次的分数阶微分图像自适应增强算子.该算子的数学原理是根据图像的局部统计信息和结构特征来动态调整分数阶微分的阶次.在图像增强的过程中,分数阶微分的阶次满足在图像"强边缘"处具有较大的微分阶次,在图像"弱边缘"或纹理处具有较小的微分阶次,在图像平滑处具有微小的微分阶次,在判断为噪声处具有负阶次.建立了图像增强效果和分数阶微分阶次之间的非线性量化关系,构造了相应的自适应函数,实现了图像的自适应增强.实验结果表明,在无噪声的情况下,该方法较传统的分数阶微分算子在图像增强方面效果更好;在有噪声的情况下,该方法具有一定的噪声免疫能力.

基于分数阶参考模型的车辆悬架自适应控制

基于分数阶微积分理论,提出一种以分数阶控制对象为参考模型的自适应控制方法,并基于李雅普诺夫稳定性理论,得到自适应控制律。以车辆主动悬架为研究模型,以分数阶"天棚"阻尼控制悬架为参考模型,利用Oustau lop分数阶仿真算法,在SIMULINK中对悬架模型自适应控制进行仿真。结果表明:自适应控制器不仅可明显降低车身加速度,提高平顺性,对模型参数的不确定性也具有良好的鲁棒性。

分数阶PID控制器参数的自适应设计

分数阶比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制器是整数阶PID控制器在复数域的推广,通过引入两个可调参数λ和μ使得控制器参数整定范围变大,但使得参数设计变得更加复杂。针对分数阶PID控制器的特点,提出了一种参数自适应的改进型差分进化算法整定方法,在目标函数的选取上,针对传统时间与绝对误差乘积准则对超调量控制不足,引入误差与控制信号加权,分别对整数阶和分数阶被控模型进行理论分析和数值仿真,仿真结果证明了该控制器参数设计方法的有效性和准确性。

不确定分数阶PMSM混沌系统自适应滑模控制

针对参数不确定分数阶永磁同步电机混沌系统,研究在含非线性不确定项和外部扰动情况下的控制问题。结合自适应控制理论和滑模控制理论,通过选取一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面,设计自适应滑模控制器。该控制器可在参数不确定项、非线性不确定项和外部扰动的上界未知的情况下,实现局部渐进稳定。数值仿真结果验证了该控制器的有效性。

永磁直线同步电机的模糊自适应分数阶PIλDμ控制

分析永磁直线同步电机的数学模型。针对永磁同步直线电机(PMSLM)强耦合、非线性的特点,把整数阶PID控制扩展到分数阶,用Oustaloup递推算法对分数阶微分算子sv进行拟合,用分数阶PIλDμ控制代替常规PID控制并与模糊控制相结合,提出一种模糊自适应分数阶PIλDμ控制器,利用模糊逻辑实现分数阶PIλDμ控制参数的在线调整。并对该控制算法进行仿真研究,仿真结果表明:该控制算法具有较好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。

基于分数阶的模型参考自适应算法

在自适应中引入分数阶运算,可以较好的改善被控对象的响应时间和干扰。本研究将分数阶积分引入模型参考自适应,通过构造分数阶的自适应律,设计了新的模型参考自适应控制系统,并进行了仿真。结果表明,该系统具有较快的响应时间,较小的超调量以及很好的鲁棒性。对分数阶系统的研究具有一定的意义。

Riemann-Liouville型分数阶导数的非线性估计

本文主要研究任意有界连续信号的Riemann-Liouville分数阶导数估计问题.当分数阶α属于0到1时,首先利用滑模技术提出一种有界连续信号分数阶导数的非线性估计方法;然后将其结果推广至分数阶α∈R+的情况,并给出相应的非线性估计方案.借助Riemann-Liouville分数阶微积分频率分布模型,本文详细分析讨论了所给分数阶导数非线性估计的收敛性问题,并得到相应闭环系统是渐近稳定的结论.文中所提方法的主要优点是在事先未知给定信号分数阶导数上界的情况下,不仅能自适应地估计其Riemann-Liouville分数阶导数,而且当信号中含有随机噪声和不确定扰动时依然能正常工作.数值仿真实例验证了本文所给估计方法的可行性和有效性.

分数阶鲁棒自适应控制

研究了分数阶模型参考自适应控制系统。引入了分数阶微积分的概念,利用系统的输入输出,通过构造辅助信号设计了分数阶的自适应控制器和一类新的有界干扰系统的变结构分数阶鲁棒自适应控制器。基于分数阶微积分和Lyapunov稳定性理论,证明了所设计的闭环系统的稳定性。最后,仿真实验验证了此方法的有效性。

分数阶三维块匹配去噪算法

提出了一种分数阶三维块匹配去噪算法,以克服分数阶积分去噪中低频轮廓保留不精确的缺点和三维块匹配算法中高频纹理细节成分保留较差的缺点。描述了分数阶积分去噪方法应用在数字图像处理中的数学理论原理;构造了分数阶积分去噪模板,并具体分析了分数阶阶次选择对去噪结果的影响;从主观视觉评价和客观峰值信噪比(PSNR)度量两个标准对提出的去噪算法性能进行了分析。从去噪实验的结果来看,提出的分数阶三维块匹配算法在去噪图像高频细节纹理的保留上与诸如小波去噪、非局部均值等算法相比取得了更佳的结果。通过对本算法的数值实现,以及与多数流行去噪算法结果进行数值分析,证明了分数阶积分三维块匹配理论的正确性和合理性,得出了本算法效果更佳的结论。