Adaptive Order Polynomial Fitting for Pulmonary Nodule Segmentation in Chest Radiograph

Segmentation of pulmonary nodules in chest radiographs is a particularly challenging task due to heavy noise and superposition of ribs,vessels,and other complicated anatomical structures in lung field. In this paper,an adaptive order polynomial fitting based raycasting algorithm is proposed for pulmonary nodule segmentation in chest radiographs. Instead of detecting nodule edge points directly,the nodule intensity profiles are first fitted by using the polynomials with adaptively determined orders. Then,the edge positions are identified through analyzing the local minimum of the fitted curves.The performance of the proposed algorithm was evaluated over an image database with 148 nodule cases in chest radiographs that were collected from a variety of digital radiograph modalities. The preliminary results show the proposed algorithm can obtain a high rate of successful segmentations.

基于小扰动频率量测数据的电网节点惯量分布评估方法

惯量在电力系统抵抗扰动中起到关键作用。随着新能源渗透率的提升,电力系统中低惯量与惯量时空分布不均的特征日益凸显,准确评估电网节点惯量分布具有重要意义。为此,文中提出一种基于小扰动频率量测数据的节点惯量分布评估方法。首先,分析了频率与惯量的数学耦合机理,揭示了新型电力系统惯量分布特征。然后,根据单次小扰动下的频率量测数据与系统电源参数,分别提出了考虑各节点频率相较于系统中心频率变化水平偏差的节点等效惯量定义方法,以及基于自适应阶数多项式拟合的节点频率变化率计算方法,两层方法相结合即可计算出单次小扰动下的节点等效惯量。进一步,鉴于单次小扰动下求出的节点等效惯量具有一定的随机误差,提出考虑多次扰动事件评估结果的动态聚合策略,形成适用于新型电力系统的节点等效惯量分布评估方法。最后,分别以IEEE 39节点系统、中国某省级电网为例验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法所需数据量少,仅需各节点同步相量测量单元采集的频率量测数据即可实现对电网惯量分布的有效评估,评估结果准确性高且时效性强。

大视场红外告警系统中目标高精度方位提取

为了解决大视场红外告警系统中目标定位精度较差的问题,采用一种基于主动标志物的多项式拟合法,对大视场红外告警系统中目标方位提取进行了理论研究和实验验证。利用高温陶瓷加热片模拟红外目标,通过高精度2维转台获得相机姿态角与目标中心坐标的对应数据点集,采用二元高阶多项式对目标方位信息进行拟合,实现了大视场红外告警系统中目标高精度方位提取。结果表明,该拟合方法的角度误差在±0.1°以内,目标定位精度较高。这一结果有助于大视场红外成像中目标方位的提取。

基于IAS精确估计的太阳轮齿面剥落检测方法研究

瞬时角速度(instantaneous angular speed,IAS)信号的估计精度易受编码器自身误差影响,影响其故障检测结果。针对上述问题提出了一种局部多项式微分估计方法对IAS信号进行估计。首先通过局部多项式微分抑制编码器细分误差产生的锯齿状噪声和估计误差导致的信号不连续问题,实现了IAS信号的高精度获取,然后使用精确估计的IAS信号通过局部同步拟合技术提取太阳轮故障特征。通过实验和仿真说明,本文提出的局部多项式微分估计能较好地抑制编码器误差导致的IAS信号噪声,提高IAS信号的信号比,结合局部同步拟合能够有效地提取太阳轮齿面剥落故障特征。

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型;然后基于误差法和熵值法,以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础,融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型,实现铁路路基沉降的分阶段预测;最后,利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明:基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度,预测相对误差均小于±5%,预测均方根误差均小于±0.1 mm,验证了提出的组合预测模型的有效性。

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.

基于阶比分析的风力发电机噪声音调判定

为了解决IEC 61400-11标准中基于窄带谱和心理学噪声的风力发电机组噪声音调判定方法在实际应用中出现的频率模糊现象,提出了一种基于阶比分析的改进音调判定方法,将非平稳信号的分析方法,特别是旋转机械振动特征分析方法引入噪声音调的判定过程当中。通过对现场实测信号的对比分析,发现改进的音调判定方法有效地解决了原方法中出现的频率模糊现象,具有一定的工程应用价值。

视觉检测系统中亮度不均匀背景的一种去除方法

刀具形状视觉检测系统中,照明不均匀对测量结果影响很大。针对这种情况,提出了基于二维二阶多项式拟合并去除不均匀背景的方法。遵循最小均方误差原理,给出了二维二阶拟合的矩阵表达式。在编制的程序中,拟合点以人机交互形式由鼠标点击选出,程序自动记录所选点的图象坐标与亮度值信息,然后拟合出背景曲面,并以二值图象形式给出去除背景后的目标图象。对一幅光照模型未知的网格图象进行了背景去除,实验结果良好。

任意阶次多项式最小二乘拟合不确定度计算方法与最佳拟合阶次分析

阐述了一种采用矩阵方程表示的任意阶次多项式最小二乘拟合的不确定度计算方法,同时通过仿真研究了该方法的特性。通过该方法,可以得到拟合不确定度最小的拟合阶次,也就是最佳的拟合阶次。仿真得到的最佳拟合阶次与仿真模型的原函数阶次都为5阶,从而验证了该方法的有效性。

水轮机效率曲线拟合的简便方法

针对水轮机效率曲线拟合传统方法存在的不足,平等地选取单位流量与单位转速作为自变量,建立其与效率值之间的二元高次多项式拟合函数模型,采用经典的最小二乘法确定其系数项,并利用MATLAB语言编程实现数据拟合和误差分析。通过实例分析验证,该方法模型简单,求解方便,具有较高的拟合精度和较强的适用性,易于计算机程序化实现。

基于可决系数的自适应关联规则挖掘算法

针对以频繁项集产生-规则产生为核心的两阶段关联规则挖掘,存在需要人工以先验知识指定最小支持度和最小置信度阈值的缺陷。本文提出以支持数和置信度为依据,采用曲线拟合技术,根据可决系数自动确定曲线的次数及对应多项式的算法AARM_BR(Adaptation Association Rule Mining Based on Determination Coefficient R^2),从而确定支持度和置信度阈值。在标准数据集Trolley和Groceries上进行关联规则挖掘实验,结果表明本算法更具有数据依赖性,在用户不具备先验知识的情况下,无须人为指定多项式阶次、支持度和置信度阈值的优点。

回归模型显著性检验在多项式法探测周跳中的应用

为了确定多项式法探测周跳时的拟合阶数,将回归模型显著性检验引入多项式阶数的确定,在适当的显著性水平下,采用线性假设检验方法,对回归模型估计参数进行假设检验。结果表明:多项式法探测周跳时拟合阶数随着采样间隔的变化而呈现不同的显著性,但总体较为稳定,2阶或3阶多项式即可满足需要。该成果避免了拟合过程中选取高阶多项式对系统资源的浪费,对多项式拟合法探测周跳的拟合弧段选择、多项式阶数选择有着重要意义。

拖尾Rayleigh分布：基本性质及其应用

针对使用拖尾Rayleigh分布对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)幅值图像建模时遇到的问题,本文讨论了拖尾Rayleigh分布的相关性质及其应用.首先,基于负数阶矩理论,本文提出了拖尾Rayleigh分布的比值估计、对数矩估计和迭代对数矩估计三种参数估计方法,并通过Monte Carlo仿真实验比较了它们的估计性能.其次,本文使用渐近级数计算拖尾Rayleigh分布的概率密度函数,基于插值多项式拟合,提出了高效计算密度函数的三步方法.最后,本文给出了SAR幅值图像基于拖尾Rayleigh分布的建模实例。结果表明,和一般的Rayleigh分布相比,拖尾Rayleigh分布可以精确反映SAR幅值图像尖峰厚尾的统计特征,因此它是SAR幅值图像建模的有效工具。

复杂沉积区地震剖面时深转换的多公式拟合方案及应用

沉积地层"速度—深度"线性模型仅考虑了沉积物压实作用,无法适应沉积地层厚度达到一定程度时,或者其他构造因素起作用时,速度随深度的增长率减小的情况。因此,笔者比较了指数公式、幂函数和二次多项式的数学性质,并应用于地震剖面速度谱"时间—层速度"关系的拟合,以拟合优度大小为依据,在不同区域采用二次多项式和幂函数分别拟合,称为地震剖面沉积地层多公式拟合时深转换方案。该方案可应对各种构造环境中沉积地层的时深转换工作,可适用范围较广。

集成芯片式温度传感器MCP9700误差补偿方法

集成芯片式(IC)温度传感器MCP9800存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于多项式拟合的集成芯片式温度传感器误差补偿方法:首先介绍了该传感器的测温原理;然后根据误差曲线低温和高温误差不一致且具有抛物线形状的特征,采用一阶和二阶误差补偿综合的方式,推导了传感器全量程的误差补偿公式。实验表明:这种补偿方式补偿效果好,实现容易,拓展了传感器的测温范围。

高阶多项式在拟合铁磁物质磁滞回线中的应用

探讨用不小于三阶的多项式去拟合磁滞回线,完成只用2个多项式拟合整个回线.区别于其他人提出的实际上是利用二次多项式达到的一条曲线分2段、整个回线分4段的拟合.

从观察数据确定李雅普诺夫指数谱算法的一种改进

由观察数据计算李雅普诺夫指数谱，一个重要的方法是用多项式拟合系统内在的动力学映射，该法得到的结果精度高，但计算量很大。本文通过简化公式降低了计算中所用矩阵的阶数，有效地减少了计算量，对混沌信号数据的实时处理有实际意义。

超声波气体流量计误差曲线线性化修正算法

超声波气体流量计的误差曲线线性化修正系数是流量计标定点的非线性拟合函数,其拟合精度直接影响计量精度。以解决这一问题为目的,分别采用基于四次多项式算法、遗传算法、最小二乘法对超声波气体流量计误差曲线线性化修正系数进行拟合。四次多项式算法和遗传算法、最小二乘法分别采用多项式和指数多项式作为目标函数,对不同流量的实际修正系数进行拟合得到结果并比较。结果表明四次多项式算法要优于其它两种算法,进一步说明采用四次多项式算法进行曲线拟合在一定意义下能最佳逼近测量数据,反映出超声波气体流量计流量与误差曲线修正系数的关系。

自动驾驶参考轨迹分段多项式平滑方法

自动驾驶系统从地图数据获取一系列轨迹点作为寻迹行驶的参考轨迹,由于地图数据误差的存在,导致输入的参考轨迹不够平滑,影响到后续决策控制模块的性能,最终造成自动驾驶车辆行驶的舒适性差。针对这一问题,提出一种分段多项式拟合的参考轨迹平滑处理方法,对原始的参考轨迹点做分段处理,利用带约束条件的最小二乘法求解分段轨迹点的多项式拟合曲线,最后将分段拟合曲线等间距采样作为平滑处理后的参考轨迹。该方法能够保证分段曲线高阶连续的同时,在分断点处具有一阶连续。实验结果表明,采用分段多项式拟合方法获得的拟合曲线连续光滑,处理后的参考轨迹具有较好的平滑性,能够进一步消除地图数据误差造成的影响,提升自动驾驶的舒适性。

Origin软件在铁磁材料磁化曲线和磁滞回线实验中的应用研究

用FD-BH-1型测量仪测量了磁性材料的起始磁化曲线和磁滞回线.利用Origin软件多层绘图功能将所测得的数据绘制起始磁化和磁滞回线图形,然后利用Origin软件高阶多项式拟和功能拟和了起始磁化曲线及分两段拟合磁滞回线,得出起始磁化曲线和两段磁滞回线的具体函数表达式,最后利用软件的数据分析中的积分功能计算出磁滞损耗密度.结果表明,该方法误差小,相关系数高,能定量地描述铁磁材料的磁化曲线和磁滞回线的特性.