基于Iradon-CNN的变压器局部放电状态识别方法

为解决变压器局部放电故障所带来的安全隐患,提出了一种基于Iradon CNN的变压器局部放电信号图像识别方法。针对三种故障进行了局部放电实验,首先通过共振稀疏分解对局部放电信号进行分解,获取低共振分量,然后将其转换成Iradon图像,最后利用CNN自适应地提取Iradon图像的特征信息。结果表明,该方法能够准确提取信号特征,具有强大的数据处理和识别功能,并为变压器局部放电状态的识别提供了丰富的信息,提高了学习效果和识别精度。

基于iradon函数的CT图像重建

CT图像重建是在获得了一个物体的多角度X射线的投影信息之后,重建图像。文章首先设定坐标系,运用图像重建法建立模型,根据提供的未知介质的接收信息,运用MATLAB软件的iradon工具包计算出该介质的吸收率,利用MATLAB的imagesc函数绘制出该未知介质几何图形。采用近似替代的思想通过水平方向和竖直方向上和该图形相切的射线围成的矩形在正方形中的相对位置来刻画该介质在扫描托盘中的位置。最后结合实例用Matlab进行了编程求解。结果证明运用iradon函数替换繁琐的Radon变换,在降低模型的复杂度的同时得到了较好的重建图像。

基于Radon变换和包络法的CT图像重建问题研究

利用Matlab中iradon函数进行CT图像重建时会产生位置以及角度上的误差,致使在观测图像时会对判断产生重大影响。在传统思想上,若想消除此误差便要进行位置参数标定,过程繁琐、运算量大。本文采用包络线对iradon函数的效果进行优化,无需通过方向参数的标定便可以将待还原物体的外围轮廓以及相关位置进行确定,优化了重建过程,简化了步骤。

CT系统参数标定与成像问题研究

建立基于原始介质扫描数据的重建模型,以求得未知介质相关信息,我们利用所知参数,运用matlab对已知接收数据做iradon逆变换(R-L滤波反投法)得到重建模型,由此确定该未知介质在正方形托盘中的位置及其几何形状,并对该模型进行colormap(gray)函数处理得其灰度图,并将其进行等比例调整得到256×256的像素点集,进而利用imread函数求得灰度值。求得色度值、色阶数,进而得到像素值与吸收率之间的比例关系,从而得到各位置的吸收率。

基于MATLAB的CT系统参数标定及成像研究

本文基于2017年全国大学生数学建模大赛A题所给出的条件,在模型假设的基础上运用MATLAB中plot命令建立各点吸收强度的空间图形、水平及垂直入射的X射线吸收强度图形,根据附件2中投影的变化,参考图形确定水平和垂直的吸收最强点,进而确定CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、探测器单元之间的距离以及该CT系统使用的X射线的180个方向等参数。依据这些参数,通过CT的原理和数学知识建立模型,运用MATLAB中的iradon函数确定附件3和附件5中未知介质在正方形托盘中的位置、几何形状和吸收率等信息。最后通过分析找出本模型的优缺点,提出改进意见。