加权全变分正则化与ADMM求解的无监督地震数据随机噪声压制方法

噪声压制是地震数据处理中的一个至关重要的环节。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,其在地震数据中的应用取得显著成效。在实际应用中,收集大量带标签的地震数据(无噪数据)是困难的,为此,基于无监督的深度图像先验(DIP)框架压制二维地震数据随机噪声。首先,探索跳跃连接对网络去噪性能的影响,确定网络架构;其次,在损失函数中加入加权全变分(WTV)正则项,与传统的全变分(TV)正则项所不同的是,WTV正则项的权重系数不再是固定不变的超参数,而是与数据空间结构有关的可学习参数;最后,通过交替方向乘子法(ADMM)求解该优化问题。合成和实际数据实验表明,结合WTV正则项与ADMM的DIP方法可以在压制地震数据随机噪声的同时减少有效信号损失,且相较于DIP方法去噪稳定性更好,相邻迭代拟合信号峰值信噪比波动小,较易制定早停准则,更实用。

智能播种机嵌入式英语语音识别控制系统设计与研究

根据语音识别控制要求,以智能播种机为研究对象,采用嵌入式和隐马尔可夫模型HMM语音识别技术,应用WTV180语音芯片,优化设计了英语语音识别控制系统,并利用Mat Lab软件平台进行了仿真试验。结果表明:系统英语识别准确率较高,且智能播种机能够准确响应英语语音命令的控制,整个系统价格低廉,可移植性好,具有一定的实际推广应用价值。

基于STM32的矿用压风机综合控制器的设计

针对煤矿用压风机的使用要求,设计了以STM32F103RCT6为核心的压风机综合控制器,可实现对压风机使用环境的监测。控制器通过AD7715完成多路温度信号的测量,实时监测多路外部环境状态,通过STM32F103RCT6强大的运算能力完成各种信号的处理,最后通过WTV080实现语音报警,及时反映压风机使用环境的当前状态。该设计性能稳定,动作可靠,已进一步产品化。

基于STC单片机矿用压风机综合控制器的设计

针对煤矿用压风机的使用要求,设计并实现了基于STC12C5A60S2为核心的压风机综合控制器,完成对压风机使用环境进行监测。控制器通过AD7715完成多路温度信号的测量,同时监测多路外部环境状态,通过STC12C5A60S2强大的运算能力完成各种信号的处理,通过WTV040完成语音报警,及时反映压风机使用环境的当前状态。本设计性能稳定,动作可靠,已大量投入生产。

基于STC单片机的矿用压风机综合控制器设计

根据煤矿用压风机的使用要求,设计了基于STC12C5A60S2为核心的压风机综合控制器.控制器通过AD7715完成压风机缸温、风包温度等信号的测量,还可同时监测压风机多路外部环境状态;通过STC12C5A60S2完成数据处理.控制器还可以实现语音报警,完成对压风机使用内外部环境的瞬时动态监测.

基于非局部低秩和加权全变分的图像压缩感知重构算法

为准确有效地实现自然图像的压缩感知(CS)重构,该文提出一种基于图像非局部低秩(NLR)和加权全变分(WTV)的CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性(NSS)和局部光滑特性,对传统的全变分(TV)模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重,并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外,算法以改进的TV模型与NLR模型为约束构建优化模型,并分别采用光滑非凸函数和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题,很好地利用了图像的自身性质,保护了图像的细节信息,并提高了算法的抗噪性和适应性。仿真结果表明,与基于NLR的CS算法相比,相同采样率下,该文所提算法的峰值信噪比最高可提高2.49 dB,且抗噪性更强,验证了算法的有效性。

基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。

基于空-时加权全变差正则项的视频复原算法

该文改进空-时全变正则项,提出了基于空-时加权全变差的视频图像重建算法。通过空-时加权全变差正则项的引入,获得新的视频重建模型,并提出了基于分裂Bregman迭代算法的模型快速求解方法。仿真和数值实验表明,该文算法能够有效地实现高斯白噪声背景下视频序列去模糊问题,而且能够较好地保持复原图像序列的边缘和细节信息,避免传统TV算法产生的过平滑而失去细节信息的缺点,获得更加自然和细节的复原图像。

我们在危机与灾难中成熟——PPA事件考验中国市场

企业经营管理过程中，意外危机事件的发生几乎是不可避免的，世界500强企业成长过程中也无一例外地都经历过各种危机甚至灾难。谈到企业应对危机，“教训”似乎多于“经验”，但我们需要的就是“经验”，就是该怎样去做？如何有效地解决危机，力挽狂澜，变被动为主动，变危机为转机，化干戈为玉帛，这可能关系到一个企业的盛衰存亡。