图像修复RBF模型的Kalman改进算法

利用Kalman滤波器训练图像修复RBF网络模型的权值与基函数的中心,由于利用滤波器测量噪声的协方差阵实现整个模型的图像降噪功能,新算法边缘修复能力较强.本文通过仿真,检验了新模型的降噪能力;结果证明,新算法较一般的维纳滤波器,均值滤波降噪能力明显提高.

基于相位差分的Kay法SNR阈值分析及改进

基于相位差分的Kay法在单个复正弦信号频率估计方面有良好的统计性能,但在实际应用中存在明显的SNR阈值。本文分析讨论了Kay法的SNR阈值及形成的原因,提出了几种有效降低SNR阈值的方法,包括:滤波器法、频率粗估计法、滤波器组法等。这些方法的优点在于降低SNR阈值的同时增加的计算量不大。计算机仿真验证了方法的有效性。

三维点扩散函数层距与图像复原的关系

为研究三维点扩散函数层距与图像复原的关系,对数字共焦光学显微成像系统3D-PSF的构成、3D-PSF不同层距与图像复原效果的关系进行理论分析。通过仿真实验,研究了不同放大倍数的3D-PSF,在不同层距,相同层数和径向大小的情况下与图像复原效果的关系。实验表明:层距小于0.6μm时,放大倍数为40倍,图像在层距为0.5μm处取得最佳复原效果,放大倍数为20倍和10倍时,图像在层距为0.025μm处取得较好的复原效果。研究结果为在细胞切片的采集和三维显微图像复原实际应用中对3D-PSF的层距选取提供了理论依据和选取方法。

基于周期势系统随机共振的轴承故障诊断

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论,检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中,首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件,然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法,同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后,微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比,结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比,并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少,用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性,尤其是在工程实际中,故障监测所需的数据量大,计算时间长,如能较早的预警,可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此,这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值.