摘要:医学超声图像在成像过程中由于超声散射回波的相互干渉，导致所成图像中出现难以与器官、组织等人体结构区分的斑点噪声，给后期的临床诊断和图像后续处理带来了极大的不便。针对超声图像中的斑点噪声，提出了一种基于支持向量机（SVM）的自适应均值滤波超声图像降噪模型。该方法利用SVM的分类特性，将超声图像中的噪声信号和非噪声信号作出区分，再将SVM的分类结果和均值滤波相结合去对噪声图像进行去噪。这样可以保证医学含噪图像的组织区域和细节特征做到最大保留，噪声区域获得最大的平滑处理。在实验部分，通过对物理体膜和人体超声肝脏图像分别进行实验，结果表明,该方法可以有效抑制并降低超声图像中的斑点噪声，并保留了其边缘特征,使得去噪图像的信噪比显著增加，是一种有效的医学超声图像降噪方法。

摘要:针对当前较多图像匹配算法主要依靠阈值调节来完成特征匹配，导致算法的匹配正确度不高以及鲁棒性较差，设计了一种采用比值一致性约束的图像匹配算法。通过盒式滤波器替代高斯偏导函数，求取SIFT行列式，以提取图像特征。在特征点的邻域内计算Hu不变矩，求其特征向量。以特征点的向量为依据，并引入特征点邻域的区域能量，以获取特征匹配结果。利用匹配点对在空间上的距离关系，建立比值一致性约束方法，利用匹配点对的欧氏度量比值，搜索错误匹配，优化特征匹配结果。通过实验分析发现，与当前已有的图像匹配算法相比，所提算法的具有更高的匹配正确度和鲁棒性。

摘要:为了兼顾水印系统的透明性与抗几何变换能力，提出了基于视觉显著性与量化指数调制的图像鲁棒水印算法。首先，采用Ripplet变换来处理宿主图像，得到特征映射；再利用Gaussian概率密度模型来计算特征映射对应的视觉显著性映射，并将其实施分解成一系列的子块，以获取其显著性均值；引入非下采样Contourlet变换来分解宿主图像，输出对应的低通子带和带通方向子带；随后，把低通子带分割为尺寸较小的非重叠子块，并计算每个子块的能量；联合显著性均值与能量，计算待嵌入子块对应的量化步长，将其视为密钥；借助奇异值分解来处理低通子带的每个子块，获取对应的对角矩阵，基于这些矩阵中的最大元素的均值，通过改进传统的对数量化指数调制方法，设计水印嵌入方法，根据每个子块对应的量化步长，将水印数据隐藏到载体中，得到水印图像；最后，根据接收密钥，定义水印提取机制，在水印图像中检测水印数据。实验数据表明：较当前的基于分块的水印技术而言，所提算法具备更高的水印透明性，且在常规几何内容操作下，其表现出更强的鲁棒性，所复原的水印失真最小。

摘要:为了解决当前较多遥感图像融合方法忽略了图像的对比度特征，使得融合图像存在振铃效应等问题，设计了基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的遥感图像融合算法。引入HSV(hue,saturation,value)色彩模型，提取出多光谱(MS)图像的V因子。借助非下采样轮廓波变换(NSCT)，计算出V因子与全色(PAN)图像的不同系数。随后，利用傅里叶变换来求取图像的显著性因子，并将其与图像的区域能量特征相结合，形成低频系数融合规则，实现低频信息的融合。通过利用图像的标准差信息对图像的对比度特征进行度量，并将其与图像的平均梯度信息相结合，形成高频系数融合规则，实现高频信息的融合。最后，通过逆NSCT对其进行重构，以更新V因子。将更新后的V因子，联合MS图像的H因子和S因子，通过逆HSV色彩模型进行重构，得到融合结果。通过实验发现，较当前遥感图像融合技术而言，所提算法的融合图像具备更高的光谱相关系数值以及信息熵值。

摘要:为了克服当前较多图像融合算法主要是通过取大法来完成图像系数的融合，忽略了图像间的关联性，导致融合图像中含有间断及振铃现象等缺陷，设计了基于非下采样Shearlet变换耦合导向法则的多聚焦图像融合算法。首先，引入非下采样Shearlet变换(NSST)，对多聚焦图像进行计算，求取图像的不同系数。再利用图像的区域能量、标准差以及空间频率特征，对图像的关联性进行度量，并将度量结果作为选择融合规则的导向信息，通过构造导向法则来完成低频系数融合。在高频系数融合时，利用图像的均值特征以及Laplacian能量特征，分别对图像的亮度以及边缘信息进行度量，以实现高频系数的融合。以电路板与仪表盘为样本数据进行测试，结果显示，与当下融合算法相比，本文算法具有更高的融合效果，其输出图像具有更大的通用图像质量指标与平均梯度值。

摘要:为了提高边缘检测算法对目标边缘细节的保持能力和降低噪声导致的伪边缘等问题，设计了一种基于中智理论与方向α均值的边缘检测方案。首先，基于中智理论，将图像转换为中智图像，通过真实性、不确定性和虚假性3个要素来表示中智图像，提高了噪声等不确定性信息的表达能力；然后，为了有效地去除了噪声并保持边缘细节，计算中智图像像素的方向掩模，并通过方向平均函数定义了一种方向α均值算子，并利用生成的方向α均值算法对图像进行各向异性滤波；最后，构建了一种迭代方程，通过判断梯度的阈值来确定图像像素是否为边缘像素，从而完成边缘检测。实验表明，与当前流行的边缘检测算法比较，所提方法能够更为准确地检测出目标边缘，在不同噪声水平干扰下，其检测结果中所含的伪边缘与不连续边缘信息更少。

摘要:以存在网络延迟的NCSs为研究对象，结合事件触发机制，研究遭受拒绝服务攻击（DoS)的NCSs稳定性问题。在DoS攻击过程中，NCSs的传感器无法接收测量信息或者执行器无法获取控制信息，会存在不稳定的子系统。为了提高NCSs的稳定性，首先，把存在网络时延和DoS攻击的NCSs系统建模成包含稳定子系统和不稳定子系统的闭环切换系统模型；接着，基于切换系统分析方法，得到该系统指数稳定的充分条件；进一步，分析DoS攻击的时间比率，只要DoS攻击时间比例在有效范围，不论DoS攻击如何作用于系统，总能保证该系统的指数稳定性。实验结果表明，当0<δ<3时，网络控制系统能获得相应的指数稳定性，验证了此方法在DoS攻击下，具有事件触发机制NCSs稳定的有效性。

摘要:针对建立手指触键运动自适应曲线的完整描述,提出了一种基于Leap motion空间3D体感传感器的新型测量方法。首先引入手指运动偏角的概念,建立手指触键运动模型并分布对齐坐标系;然后,根据新型测量方法,进行手指触键动作捕捉与运动特征点选取;最后运用不同的拟合模式在置信区间为95%的条件下处理手指触键动作数据,建立手指触键运动特征描述自适应函数。该函数针对不同长度的人手可为其提供准确的钢琴弹奏触键运动曲线。该研究为钢琴弹奏教育服务型机器人教学平台中的手指触键运动曲线自适应判别系统的建立提供理论支持。

摘要:通常基于超宽带（UWB）的定位系统采用的主要技术是TOA和TDOA算法，但是TOA算法定位速度低，TDOA算法定位精度不稳定，这些情况均限制了它们在UWB定位系统中的应用。为了权衡这两种算法在定位速度和精度方面的不足，提出了一种新的TOF与TDOA联合定位算法（CTT）。该算法仅需要3次UWB通信便可测量TDOA算法所需的所有时间差信息和一个TOF距离值，并可以此计算出该定位区域内所有基站与单个标签的距离，定位速度比TOA算法提升至少50%。使用DW1000分别对TOA、TDOA与CTT算法进行定位精度对比，结果表明CTT算法在二维情况下的平均定位误差<20 cm，标准差<10 cm，接近于TOA的精度并解决了TDOA算法精度不稳定的问题。

摘要:由于轴承与设备其他内部构件之间存在强关联耦合关系, 导致其振动信号与设备状态存在非线性关系; 且信号单一特征难以全面描述设备状态, 而多特征虽然包含较多状态信息, 但高维特征所产生的信号冗余问题, 易导致模型分类精度的下降. 因此, 提出一种基于广义形态差值滤波(GDIF)与自编码网络(AN)的滚动轴承故障诊断方法. 该方法利用广义形态差值滤波对振动信号进行降噪处理, 并通过极大似然估计(MLE)与AN从信号的高维特征中获取低维本质流形, 缓解高维特征存在的维数灾难问题; 最后, 建立极限学习机(ELM)故障诊断模型,对轴承故障类型进行识别。轴承试验结果表明,该方法能够有效对信号进行降噪;通过AN对特征进行维数约简,能够使ELM模型分类精度达到9804%。

摘要:由风偏引起的输电线路故障在电网运行中占有很大的比例，为了实时监测输电线路绝缘悬垂绝缘子串风偏角的变化，通过研究悬垂绝缘子风偏的荷载模型，应用光纤传感技术，搭建悬垂绝缘子风偏角在线检测系统，实现了云南电网昭通地区某110 kV杆塔悬垂绝缘子串风偏角的在线监测。由监测数据可得，悬垂绝缘子串风偏角的变化与理论计算模型的变化趋势相符，变化范围大致在-4°～+4°。结果表明，该光纤传感的风偏角在线检测方法在实际运用过程中准确可靠，为输电线路安全运行提供了一定程度的参考。

摘要:针对传统浅层轴承故障诊断方法依赖于人工特征提取和诊断专业知识从而缺乏自适应性问题，结合卷积神经网络善于识别二维形状的特点，提出一种基于深度卷积神经网络的故障诊断方法（DCNN）。首先，为充分展现滚动轴承故障特征信息，利用短时傅里叶变换得到滚动轴承振动时间序列的二维时频谱；其次，通过卷积神经网络自适应提取时频谱中不同故障特征；最后，将提取的轴承故障特征利用Softmax分类器输出诊断结果，实现轴承故障诊断。通过实测故障轴承数据对该方法进行验证，结果表明DCNN在多故障、变负载的轴承故障诊断准确率高达999%，证明了所提方法具有良好的泛化性能和可行性。

摘要:针对目前视觉动作识别方法中普遍存在的背景复杂、活动范围有限、个人隐私泄露等问题，设计了一套基于MEMS惯性传感器的体操动作识别系统。该系统主要通过构建传感器网络，采集人体进行体操运动时11个位置的加速度和角速度数据。基于预处理后的两类数据，计算样本均值、标准差、信息熵、均方误差等参数作为分类特征，建立支持向量机(SVM)分类模型，并对6种体操运动的动作进行了有效识别。实验结果表明，SVM算法较K近邻、朴素贝叶斯、决策树等机器学习算法有更好的识别效果，平均识别率可达97%以上。

摘要:由线路绝缘层老化破损、电气接触不良等原因产生的串联故障电弧严重威胁着低压配电系统的电力安全。其电流小、温度高、隐蔽性强等特点更是给检测和识别带来了困难。基于此,提出一种基于小波特征及深度学习的串联故障电弧检测方法。通过搭建串联故障电弧实验平台，采集了典型阻性、阻感性、感性负载下的电流信号，对电流信号进行小波变换构造了训练集和测试集，通过改进的AlexNet模型识别故障电弧并输出检测结果。实验结果表明,采用该方法进行串联故障电弧识别的准确率约为9558%，比利用AlexNet模型要高出约1058%。

摘要:针对生物地理学优化算法在求解复杂作业车间调度问题时存在的问题,提出了一种改进差分进化生物地理学优化算法.通过将差分进化算法的搜索性与生物地理学优化算法的利用性有效的结合,同时采用精英保留机制保留适应度较高的个体,并且引入惯性权重策略调节变异操作在混合迁移操作中所占的比重以提高算法的全局搜索能力,然后增加了小概率扰动以防止算法随着迭代的进行陷入局部最优解.最后使用不同测试函数和作业车间调度问题进行实验,结果显示改进算法在收敛速度和优化结果方面性能更优。

摘要:针对综合管廊中温度变化导致湿度传感器数据失真的问题,提出一种改进Levy飞行的粒子群优化（PSO）算法（ILPSO),用于补偿数据误差。首先,建立一个预测误差的神经网络,通过PSO寻找网络初始参数;然后,在PSO寻找过程中加入改进的Levy飞行,粒子飞行的概率与到最优粒子的距离成反比,靠近最优粒子时以较大概率反向逃离最优粒子,克服粒子早熟问题;最后,网络以PSO的输出作为初始参数重新训练。在算法寻优性能实验中,相比于其他测试算法,ILPSO算法的寻优能力更强,在传感器误差测试实验以及稳定性实验中,ILPSO算法的补偿效果最好,补偿后的湿度值误差在5%以内,均方误差（MSE）最低,稳定性最好。实验结果表明,与传统的Levy飞行相比,ILPSO算法对误差预测网络的适应度更强,收敛更快,提高了湿度传感器温度补偿的准确性以及稳定性。

摘要:配电网发生故障后,迅速利用大量的告警信息判别出故障元件,能为调度中心的工作人员提供重要的决策支持。针对现有Petri网的故障诊断方法未应用在配电网中的问题,提出了一种时间约束的改进分层模糊Petri网的配电网故障诊断方法。对配电网中的可疑故障元件建立改进的分层模糊Petri网模型,能够适应网络拓扑结构的变换,利用获得的报警信息通过反向和正向时序推理对保护和断路器进行时序检查,对不满足时间约束的库所进行置信度修正。给出了改进分层模糊Petri网模型的推理流程及矩阵推理算法,在矩阵推理过程中引入高斯函数修正概率,使概率始终保持在0~1,最终得到故障元件的置信概率及其时间点约束。通过对配电网系统算例的比较、分析,验证了所提方法的正确性和合理性,能够有效地诊断出配电网的故障元件。

摘要:抗干扰性能测试是评价导航接收机性能的重要内容，对其中两个关键指标—干扰抑制度和干扰恢复时间进行了研究。首先构建了基于导航信号模拟器的接收机抗干扰测试系统，合理地确定接收机的约束条件，通过调节干扰信号观察接收机定位性能到达约束条件，测试接收机的干扰抑制度；通过控制干扰信号输出时间，测试接收机在干扰信号过后能够恢复正常定位的延时，从而测出接收机的干扰恢复时间；最后分别对两个不同型号的接收机进行真实测试，两台接收机的性能都因干扰信号威胁而降低，干扰抑制度和干扰恢复时间的测试结果与各自整体性能水平匹配，说明该测试方法能正确评估接收机抗干扰性能。

摘要:针对二维多重信号分类(MUSIC)算法在谱峰搜索时运算复杂，实时性差的问题，提出一种改进鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法。该算法将改进鸡群算法应用于谱峰搜索部分，首先利用佳点集理论构造初始种群；其次由寻食速度因子和聚集度因子构成惯性权值函数；最终将惯性权值引入母鸡的位置更新公式中，使算法快速搜索出谱峰所对应的角度。结果显示，该算法以更低的时间复杂度获得与网格搜索法相同的搜索精度，时间复杂度降低了648倍，节约994%的搜索时长，与其他3种优化算法相比，具有更优的收敛性能和更高的搜索精度。

摘要:在D2D通信中，当源节点与目的节点间的距离过大时，可以通过引入中继节点来改善通信质量。当通信衰落严重时，单中继无法有效改善通信质量，此时可以引入多中继参与通信。针对D2D网络多中继通信，提出一种基于机器学习中Qlearning算法的多中继选择机制。首先，判断源节点与目的节点之间通信是否需要合作中继;其次，通过考虑D2D网络中通信能量消耗来对Qlearning算法中的Q函数的回报值进行定义;最后，通过计算D2D通信传输距离和通信接收端信噪比得出满意度函数。综合考虑回报值和满意度，获得协作中继集。仿真结果表明，基于Qlearning算法的多中继协作可以显著减少传输延迟，平衡网络负载。

摘要:为了获取反映磁流变减振系统自身特征的分析信号，选取适合系统的时间序列自回归模型，提出了谐波系数搜索最优惩罚因子和分解模数的变分模态分解(VMD)滤波重构方法,通过建立与系统的动力学模型同阶的重构分析信号时间序列ARMA和AR模型，对比基于快速傅里叶变换(FFT)、经验模态分解(EMD)信号滤波重构算法，分析了各模型模拟精度。研究表明，3种滤波重构方法中, 未简化的高阶模型均比简化的低阶模型拟合精度高，同阶ARMA模型模拟精度均比AR模型高,采用谐波系数搜索最优惩罚因子和分解模数的VMD滤波重构方法的自回归模型模拟精度最高，其中基于VMD重构信号的ARMA(4,1)模型建模精度最高,最适合用于系统的建模与分析。

摘要:针对永磁同步电机(PMSM)用传统方法难以准确观测永磁体的失磁问题，讨论基于自适应非奇异终端滑模变结构的永磁磁链观测策略。依据永磁体失磁工况建立永磁同步电机数学模型，根据永磁同步电机失磁故障检测，构建自适应和非奇异终端滑模观测器，给出定子电阻自适应估计值，借助Lyapunov稳定性理论对观测器的稳定性加以证明，依据滑模变结构等值控制原理构造出永磁磁链算式。仿真实验验证了在改变定子电阻参数后，自适应高阶滑模永磁磁链观测器能准确地检测磁链参数。

摘要:针对不同数据带宽数据流实时传输和FPGA高速收发器传输速度固定的现状，提出了一种宽带自适应串行数据实时传输系统。发送端首先对待发送数据进行位宽转换和跨时钟域处理，再对数据进行标记和编码，最后通过GTX发送端口发送数据。接收端首先根据控制码和标记位解析有效数据，最后通过接收缓存模块进行位宽转换和跨时钟域处理。将该系统应用于示波记录仪采集数据传输中，当配置GTX线速度为45 Gbps时，15种采集卡的数据均能正确接收。该传输系统针对不同采集卡只需修改发送端缓存FIFO的写数据位宽，具有代码可移植性强、硬件平台兼容性强的特点。

摘要:电动汽车行驶(EV)过程中可通过无线电能传输(WPT)提高续驶里程，而车辆轴荷的改变或者路面状况引起的悬架振动会改变发射线圈和接收线圈之间的耦合系数，导致WPT系统远离最大效率传输点。为了解决WPT系统效率随着耦合系数的波动而偏离极值点的问题，以串串(SS)型拓扑为研究对象推导出耦合系数实时估计方程，在此基础上提出了一种新的最大效率跟踪控制方法，利用PI控制调节接收侧直流电流，从而使得WPT系统在耦合系数变化时也可以维持最大效率状态。仿真和实验结果表明了该方法的有效性。

摘要:针对城市燃气管道泄漏定位精度不高的问题，根据燃气管道泄漏时泄漏点产生次声波的特性，提出了一种燃气管道泄漏的次声源定位算法。该算法通过构建泄漏源的定位模型，利用传感器节点和泄漏点之间位置上的几何关系得到泄漏点位置。首先利用传感器阵列采集燃气管道泄漏时产生的次声波信号，并对该信号进行小波去噪处理，接着利用广义互相关法计算相邻传感器节点间的时延，最后结合定位模型计算出泄漏点位置。针对算法的信号处理部分进行了仿真，并在实验室进行了泄漏点定位的模拟实验。结果表明，在燃气管道泄漏定位中，算法的定位误差在1 m以内，具有较高的定位精度。

摘要:DC/AC逆变器控制策略的优劣直接影响到孤岛微网系统电压质量水平，针对其在电压环采用PI控制时的抗干扰和参数摄动性能不佳问题，提出了一种电压H∞鲁棒控制方法。该方法采用集中式二次电压调节，恢复了由传统下垂控制造成的电压频率跌落。通过将负荷电流视为外部扰动输入量，建立了孤岛微网简化数学状态空间模型；基于混合灵敏度优化问题选择加权函数W1、W2、W3，设计了电压H∞鲁棒控制器，以提高DC/AC逆变器的抗扰动能力，同时优化其在系统参数摄动时的鲁棒性能。最后通过MATLAB/Simulink仿真验证了该控制策略的可行性，并表明了电压H∞鲁棒控制器能够保证DC/AC逆变器具备较强的抗干扰和鲁棒稳定性能。