卷草纹在经编蕾丝面料中的创新设计

从美学、设计学、社会历史学等角度对卷草纹进行理论分析,并采用理论与实践相结合的方法,对卷草纹进行设计研究。总结卷草纹的起源发展和图案特点,概括其在经编蕾丝面料中的应用形式,并从图案造型、组合元素、工艺实现三个方面探讨卷草纹在经编蕾丝面料中的创新设计,为卷草纹在经编蕾丝中的创新设计提供理论依据和设计参考,使卷草纹设计更适合当代人的时尚需求。     

基于卷积神经网络的楚国纺织品服装元素迁移

文章以楚国纺织品为研究对象，通过目标内容图轮廓提取和线条增强，生成具有楚国纺织品风格的图像；提出基于VGG-19优化模型的楚国纺织品纹样图像迁移方法，克服了图案组合创新设计、自动提取数量少和资源大量损耗等困难。研究表明：该算法在楚国纺织品风格迁移中的表现优于现有方法，保留了纺织品艺术风格的完整性，并成功地将迁移的纹样应用到不同的服装品类中，有利于传承和发展中国优秀传统服饰文化，为服装设计者降低了试错成本并提供新的思路。     

基于二维复数离散小波包变换的桥面裂缝检测

为了解决传统桥梁维护检测依靠检测人员进行现场测量,造成桥面检测效率低下且耗费巨大的问题,提出了一种基于二维复数离散小波包变换的桥面裂缝检测方法.采用无人机对桥面图像进行采集,并通过二维复数离散小波包变换来提取桥面裂痕特征.根据频域的角度范围设计了一维非分离滤波器计算小波变换需要的方向分量,并将该分量应用到通过2D-CWPT所获得的小波系数中,从而提取任意方向上的图像特征.采用提出的桥面裂缝检测方法对桥面裂缝进行检测,实验提取到了桥面裂纹的多方特征,验证了本方案的有效性.     

基于小波变换的零水印算法研究

针对数字水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出一种改进的基于小波变换的零水印方法。该算法首先基于混沌序列从原始图像小波系数的低频域提取特征水印,然后把得到的特征水印注册到IPR中。实验结果表明,此算法不直接修改载体图像数据,嵌入的水印具有良好的不可见性,对常见的JPEG压缩、噪声、剪切等各种图像攻击具有较强的鲁棒性,而且在不知道密钥的情况下,不可能成功的提取出水印信息,具有良好的安全性。     

印花图案智能检索系统开发研究

为了充分利用印花图案的广泛资源,探索"互联网+"背景下印染企业的信息化道路,探讨了印花图案智能检索系统的开发设计。结合印花图案的特点,采用基于内容的图像检索方式,利用颜色累积直方图提取颜色特征,并用小波变化能量算法提取纹理特征,最后使用卡方距离作为印花图案间相似度测量。运用MFC的可视化界面和Open CV视觉库作为本系统开发设计的工具。实验结果表明:本系统基本实现印花图案智能检索功能,提出的方法检索速度快,准确度高,具有一定的实用价值。     

基于提花组织的纬编格纹面料设计

纬编格纹面料是一类风格独特的产品,它既有格纹的外观,又有纬编面料良好的舒适性.利用纬编提花组织开发格纹面料,采用提花线圈的不同组合构成格纹细部纹样变化、渐变效应及变化格纹图案,提出纬编格纹面料色彩设计要点,以及特色纬编格纹面料形成方法,最后给出产品实例并总结工艺要点,为该类产品的开发提供了参考.     

基于深度特征聚类的海量人脸图像检索

针对海量人脸图像数据库检索时长的问题,提出了一种基于深度特征聚类的海量人脸图像检索算法.该算法首先使用人脸图像训练集对深度卷积神经网络模型进行人脸图像分类训练,在此基础上采用三元组损失方法对已训练好的人脸图像分类网络模型进行微调,使得网络能够更加有效地提取人脸图像的高层语义特征,构建更具有表征性的人脸图像深度特征.其次采用K-means聚类算法对提取的人脸图像深度特征进行聚类,使得同一个人的人脸图像能够划分到同一簇中,然后在相应的簇中进行人脸图像的深度特征相似度匹配执行人脸图像检索任务.为了进一步提高系统的检索性能,提出人脸图像深度特征融合的查询扩展方法,对待检索的人脸图像深度特征进行融合再次执行检索任务得到最终的检索结果.通过在两个人脸检索数据集(Celebrities Face Set和Labeled Faces in the Wild dataset)上进行详尽实验验证,结果表明,该算法能极大地缩小海量人脸图像数据库的检索范围,在保证一定准确率的前提下有效地提高了人脸图像检索的速度.     

贾卡经编织物花纹图案的自动识别

在一般的花型设计和检测印染织物花型是否走样的过程中,都需要将花纹提取出来。为了快速地将织物花纹图案提取出来,提高花纹设计效率,本文主要基于织物图像的颜色特征,对织物图像建立高斯混合模型,然后根据后验概率的排序大小,并对织物图像的不同层次进行相应的标注,从而标记出所需的织物花纹。结果表明:该方法能有效地将完整的花纹提取出来,准确度高,速度快,具有一定的实用价值。     

基于XGBoost特征选择的幕课翘课指数建立及应用

翘课行为反应了幕课的质量问题,也是在线教育的核心问题之一。该文通过对真实的在线教育数据进行分析,结合在线教育领域的先验知识,针对数据中的丰富海量的特征问题,提出了基于XGBoost特征重要度计算和分类的翘课特征选择方法,并建立了在线教育的翘课指数（DOI）。基于学堂在线数据集提取的海量特征的实证分析表明,基于XGBoost的特征选择方法比其他经典特征选择方法具有更好的效果。在数据集的不同时间点上使用翘课指数模型作翘课预测,验证了翘课指数的有效性。     

中国古书画装裱丝绸纹样仙鹤纹研究

针对仙鹤纹图案在中国古书画装裱丝绸材料中的使用情况,采用图像与装裱文献研究相结合的方法,对仙鹤纹图案类型、色彩、布局、使用形式等进行归纳总结和分析。研究发现,仙鹤纹在中国古书画装裱丝绸材料中的使用多与云纹、杂宝等组合构成四方连续图案,具体图案布局以二二错排形式居多。仙鹤纹丝绸图案主要用于装裱手卷与立轴的天头、隔水等部位。     

一种基于标准正交基的小波分解与重构的计算方法

提出了基于标准正交基的小渡分解与重构的计算方法，并给出了正交小波分解与重构的推导过程．与传统方法相比。该方法具有相同的结论，但推导方法简单，易于理解。     

基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

基于小波理论的期铜价格周期波动研究

本文以目前市场运行良好的LME期铜价格作为研究对象,运用小波分析模型,绘制期铜价格小波变换幅值图和小波变换等值线图,发现期铜价格具有长周期波动和短周期波动两种波动过程,周期长度和周期强度均具有非对称性。利用这种周期波动特征进行长周期预测证明,预测结论与实际变化十分吻合,小波分析理论在期铜价格运行规律研究中的应用具有较好的实用性和发展前景。     

基于小波包分析的空间杆系结构损伤诊断

针对结构损伤诊断的需要,采用小波包分析方法提取了结构损伤的特征信号。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别故障的特征向量进行损伤识别。数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地识别结构的损伤。     

小波函数的性质及其应用研究

较详细地研究和总结了包括最新发展的小波在内的几大类小波的完整表示,分析了它们的各种性 质及其适合应用的科学和工程领域．这些工作可为科学分析和工程应用如何选择小波和小波基提供有价值 的参考．     

基于小波分析的信号滤波方法研究

论述了小波分析的基本原理,研究了应用小波变换进行信号滤波的方法,通过正交小波包对信号的分解,把频率成分复杂的信号分解到互不重叠的频带,根据需要删除某些频带的信号（噪声）,然后用小波包生包重构算法对信号进行重构,可实现对信号的滤波。给出了应用小波包变换对振动信号进行滤波的实全坷有效地滤除信号中的确定必噪声和随机噪声,可进取出淹没在信号中的非常微弱的特征信息,与传统的信号滤波方法相比具有明显优点。     

基于小波包变换的自适应线性均衡算法

在分析小波包和传统自适应线性均衡的基础上,提出了一种基于小波包变换的自适应均衡器结构,并结出了相应的自适应均衡算法,与通常的基于小波变换的自适应均衡算法相比,该算法利用了小波包对小波空间的进一步划分,因此其对信号的去相关能力比小波变换更强,仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现。     

基于小波尺度空间的中值函数

在分析传统中值函数的基础上,针对传统高斯中值函数计算复杂运算量大的问题,结合中值函数和小波尺度空间的基本概念,提出一种新的基于小波尺度空间的小波中值函数．与传统的算法相比,不仅减少了计算量,而且可增强图像的边缘,有利于图像的后续处理．     

改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

基于小波包分析的水轮发电机组振动的故障诊断

针对水轮发电机组振动的频谱特点 ,提出了基于小波包分析的水轮发电机组振动的故障诊断方法 .运用小波包分析对振动信号进行分解与重构 ,可以获得振动信号的突变信息 ,即可以获得机组振动的故障状况 ,从而为诊断机组振动的故障状况提供决策支持 .理论计算表明 ,应用小波包分析技术不仅可以确定信号的突变点 ,而且可以在全频范围内确定信号的突变发生的时间及程度 .计算机仿真表明这种信号分析方法对水轮发电机组振动的故障诊断是十分有效的