小波变换阈值降噪方法及在工程中的应用

研究了基于小波变换的信号降噪的原理和方法,从中选择阈值法降噪.详细论述了该方法的原理,特点和利用MatLAB中小波分析工具箱进行设计的步骤.对rigrsure,heursure,sqtwolog和minimax 4种阈值选择方法进行了定性和定量比较,并实现了压力信号降噪的计算机仿真.通过比较,得出在处理实际输油管道泄漏的压力信号时,sqtwolog阈值选择方法能够更有效去除噪声.     

基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法

针对传统的中值滤波降噪方法不能有效去除图像中的椒盐噪声,提出基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法。算法根据椒盐噪声仅仅改变图像部分像素值为0和255、其余像素并未改变的特点,首先判断图像的噪声点和信号点,针对噪声点,统计邻域中信号的个数,然后根据信号的个数决定采用某个邻域的中值去代替噪声点,从而达到去除椒盐噪声的目的。仿真实验表明,该算法能有效去除图像的椒盐噪声并较好地保留图像的边缘细节信息。     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低.为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率.文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法.并采用了真实数据验证了方法的有效性.     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低。为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率。文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法。并采用了真实数据验证了方法的有效性。     

公共阻抗耦合噪声的抑制方法

噪声对工业设备以及自动化系统的安全性、可靠性、稳定性等许多方面都有着严重的影响。在分析噪声的基础上，较全面地介绍了公共阻抗耦合的噪声及其危害，讨论分析了抑制该噪声的方法。实验表明一点接地、多点接地、减小公共阻抗可以有效地抑制这种噪声，一点接地法适用于低频电路，多点接地法适用于高频电路。     

基于TM影像的几种常用水体提取方法的比较和分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已成为一种必然的趋势。从遥感影像中快速、准确地提取水体信息,是进行水资源调查和监测的一种重要的方法和手段。目前进行水体提取的方法有很多,本文选取了常用的3种水体提取方法,即单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法、基于阈值的水体指数法,然后分别选取典型的武汉平原地区和宜昌山地地区为研究区,以Landsat5TM影像为数据源,通过实验来比较和分析这3种水体提取方法分别在平原地区和山地地区的优势和不足。     

高速列车受电弓气动噪声分析与降噪研究

随着列车速度的大幅提升,气动噪声问题愈发凸显。受电弓噪声在整车噪声中占较高位置,为研究高速列车受电弓气动噪声特性,通过Lighthill声学理论的宽频噪声模型对高速列车气动噪声源进行识别,利用定常SST k-w湍流方法分析高速列车受电弓的流场特性;基于大涡模拟与FW-H声学比拟理论计算高速列车受电弓远场气动噪声。数值算例结果表明,受电弓部位的碳滑板、弓头为受电弓主要噪声源;以轨道中心线为对称线,远场气动噪声监测点的声压级及频谱特性表现出较高的对称性;在同一列车运行速度下,监测点声压级随离轨道中心线距离增大而减小,列车以不同速度运行时,其声压级降低的幅值相差较小;高速列车远场气动噪声为宽频噪声,主要能量集中在500Hz~5000Hz。提出一种射流降噪方法,在350km/h速度下,监测点总声压级值降低了15.2dB。     

入侵检测系统中两种审计数据缩减技术的比较与分析

文中研究了构建IDS时重要输入特征的鉴别问题，在介绍一种基于效能等级的重要特征排序算法(PFRM)基础上，提出一种基于遗传算法的最小特征子集选取算法(FSSGA)。分析了两种算法的特点，并采用相同数据集对其进行实验比较。实验结果表明，与PFRM相比，FSSGA算法在特征减少和攻击检测方面具有更好的性能。     

三种属性约简方法的比较研究

介绍了三种高维属性空间的约简方法:粗糙集,主成份分析,奇异值分解,并通过文本分类的实验对比了三种方法的降维能力。     

常用现场总线的比较分析

现场总线是一种工业数据总线,它是自动化领域中计算机通信体系最底层的低成本网络。为使能够快速、便捷地找到合适的一种现场总线以解决实际中的应用需求,对常用现场总线做了明确的分析和比较,从而为国内各行业选择适合自己的现场总线提供了指导。     

常用边缘检测方法分析与比较

论文对几种常用的图像边缘检测算法进行了分析,实际上这几种方法都在我们的生活生产乃至国防中得到了广泛的应用。论文在分析的基础上,进一步进行了比对说明,指出了它们各自的特点。     

Noise Reduction Algorithms in a Generalized Transform Domain

Noise reduction for speech applications is often formulated as a digital filtering problem, where the clean speech estimate is obtained by passing the noisy speech through a linear filter/transform. With such a formulation, the core issue of noise reduction becomes how to design an optimal filter (based on the statistics of the speech and noise signals) that can significantly suppress noise without introducing perceptually noticeable speech distortion. The optimal filters can be designed either in the time or in a transform domain. The advantage of working in a transform space is that, if the transform is selected properly, the speech and noise signals may be better separated in that space, thereby enabling better filter estimation and noise reduction performance. Although many different transforms exist, most efforts in the field of noise reduction have been focused only on the Fourier and Karhunen–LoÈve transforms. Even with these two, no formal study has been carried out to investigate which transform can outperform the other. In this paper, we reformulate the noise reduction problem into a more generalized transform domain. We will show some of the advantages of working in this generalized domain, such as 1) different transforms can be used to replace each other without any requirement to change the algorithm (optimal filter) formulation, and 2) it is easier to fairly compare different transforms for their noise reduction performance. We will also address how to design different optimal and suboptimal filters in such a generalized transform domain.      

一个安全标记公共框架的设计与实现

标记是实现多级安全系统的基础,实施强制访问控制的前提.如何确定和实现标记功能并使其支持多种安全政策是研究的目的.提出了一个安全标记公共框架,该框架基于静态客体标记和动态主体标记,引入了访问历史的概念,并给出了一个完备的标记函数集合.基于此框架,既可以实施多等级保密性安全政策,又可以实施多等级完整性安全政策.该框架在一个基于Linux的安全操作系统中的实现结果表明,基于该框架的安全系统在保证安全性的同时,还具有相当的灵活性和实用性.     

Volumetric Data Reduction in a Compressed Sensing Framework

In this paper, we investigate compressed sensing principles to devise an in‐situ data reduction framework for visualization of volumetric datasets. We exploit the universality of the compressed sensing framework and show that the proposed method offers a refinable data reduction approach for volumetric datasets. The accurate reconstruction is obtained from partial Fourier measurements of the original data that are sensed without any prior knowledge of specific feature domains for the data. Our experiments demonstrate the superiority of surfacelets for efficient representation of volumetric data. Moreover, we establish that the accuracy of reconstruction can further improve once a more effective basis for a sparser representation of the data becomes available.     

常用排序算法的分析与比较

排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法．研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。论述几种常用的内部排序算法,从时间复杂度、空间复杂度及稳定性方面对这些算法进行了比较分析,提出文献中出现的两种冒泡算法版本商榷之处,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。并分别提供实现各种算法的c＋＋源代码。     

几种模型降阶方法的仿真对比研究

算法比较研究,比较几种主要模型降阶方法的优缺点,为给工程应用提供方法参考.利用奇异值分解的模型降阶方法具有较好的理论性质,能够保持降阶系统结构特性,但计算成本较高故不适合大规模动态系统的降阶;采用矩匹配的模型降阶方法计算简便,适合大规模系统降阶,但无法保证降阶系统稳定性,也很难求得降阶误差界.最小二乘降阶法同时利用了系统的Gramian矩阵和Krylov子空间理论,结合了二者的优点,使得降阶过程计算简化,保持了降阶系统的结构特性,而且降阶误差进一步减小.仿真算例证明了最小二乘法较前两者具有优越性.     

Characterization and Elimination of AC Noise in Electrocardiograms: A Comparison of Digital Filtering Methods

Diverse digital methods have been advanced previously to remove power line (AC) interference in the ECG. Representative notch filters, adaptive filters and a globally derived filter are surveyed in this study; their performances are compared on artificial signals as well as actual ECGs. The ECGs, recorded at four European medical centers, are from the Common Standards in Electrocardiography (CSE) ECG tape library. AC interference in these ECGs is shown to exhibit two qualities especially relevant to filter design: considerable deviations from a nominal 50 Hz frequency and substantial noise at higher harmonics. Some criteria and useful quantitative measures are suggested to evaluate AC digital filters.     

医学内窥镜图像横条纹噪声分析及解决方法

针对CCD型医学电子内窥镜在饱和信号附近出现的横条纹噪声,图像信息的正确性影响,传统的解决方法会产生图像细节模糊和边缘锯齿化。为提高视觉质量和较低的算法复杂度、运算量,为此,提出了一种根据最近邻边缘检测信号补偿去除横条纹噪声的算法。首先从理论上分析了由于分光特性而产生横条纹噪声的原因,通过利用分光特性信息,判别像素空间信号饱和状态,并采用最近邻边缘检测,有效解决图像的横条纹噪声及边缘模糊等问题。实验证明,方法有效地去除了横条纹噪声并很好地保留了图像的边缘和细节信息,同时运算复杂度低,具有实时性处理的特性,对于实际工程应用有参考价值。