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基于细节增强分解的医学图像融合算法研究

基于细节增强分解的医学图像融合算法研究

作者：戴丽娜南京邮电大学

学位级别：硕士

多模态医学图像的融合技术是图像融合技术的一个重要的分支,它是指通过采用某种特定的方式来将两张或者更多来自不同图像模态之间的一组医学图像融合为一张医学图像的过程。由此产生的医学融合图像在图像信息、纹理结构和病变特征方面... 详细信息

多模态医学图像的融合技术是图像融合技术的一个重要的分支,它是指通过采用某种特定的方式来将两张或者更多来自不同图像模态之间的一组医学图像融合为一张医学图像的过程。由此产生的医学融合图像在图像信息、纹理结构和病变特征方面比传统的单图像模式下的医学融合图像更加完整和丰富,使得临床医生能够显著改善临床诊断和疾病分析。现有医学图像融合算法遇到的典型问题有对比度降低、边缘细节与纹理模糊、颜色失真以及耗时。针对以上问题,我们主要进行了以下创新:（1）融合图像的质量取决与特征提取与融合规则,基本层和纹理细节的准确分离有利于融合规则的达到更好的效果,因此充分的提取特征尤为重要。于是本文提出了细节增强分解模型,将医学图像分解为捕获丰富梯度和能量信息的细节层和包含能量信息的基本层,并且使用两个方向的一阶导数滤波器来增强纹理细节,使用二阶拉普拉斯滤波器对分解后的层进行平滑。大量实验证明,本文的方法在各种医学图像上的表现都较好,在细节增强和去噪方面也都达到了很好的质量。（2）在解决上述问题的基础上,继续对细节增强分解模型进行优化,首先由于细节增强模型的分解是定义在梯度上的,为了更加高效的覆盖有意义的层,本文限制了解的范围,来提高细节增强模型的计算效率。其次,对每一层使用有针对性的融合规则。局部L2范数与最大奇异值的乘积构成基本层的融合权重。细节层的融合权重由局部L1范数与最大奇异值的乘积确定。最后,通过融合基本层、融合细节层重建融合图像。大量医学图像融合实验证实,该算法比许多现有算法更有效,边缘细节更清晰,色彩更优越并且运行时间较短。

关键词：医学图像融合图像分解滤波器局部范数最大奇异值

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高超声速飞行器模型不确定性影响分析

航空学报 2015年第1期36卷 192-200页

作者：郁嘉杨鹏飞严德北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

吸气式高超声速飞行器具有严重的弹性机体和推进系统耦合的典型特征,其分析模型存在较大的不确定性,标称系统和真实系统之间存在偏差,因此研究不确定性对稳定性的影响对于控制器设计具有重要意义。针对典型的乘波体构型高超声速飞行器,... 详细信息

吸气式高超声速飞行器具有严重的弹性机体和推进系统耦合的典型特征,其分析模型存在较大的不确定性,标称系统和真实系统之间存在偏差,因此研究不确定性对稳定性的影响对于控制器设计具有重要意义。针对典型的乘波体构型高超声速飞行器,建立了气动/结构/推进相互耦合的动力学模型,总结了建模中的不确定因素并将其以加性不确定模型的形式表示出来。以不确定性矩阵的最大奇异值为边界模型,以不确定性矩阵的H∞范数来表示不确定性因素对稳定性影响的大小,并通过不确定性矩阵的边界曲线分析不确定因素对模态特性的影响。结果表明,惯性因素的不确定性对稳定性的影响最大,而且其对飞行器的短周期模态和弹性模态均有较大的影响;同时,对于这一类飞行器的控制器设计必须考虑飞行器的弹性自由度。

关键词：高超声速飞行器不确定性分析 H∞范数最大奇异值弹性自由度

面向模拟电路可测性与故障诊断的矩阵模型方法研究

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面向模拟电路可测性与故障诊断的矩阵模型方法研究

作者：黄顺梅桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着电路规模的增大,反馈回路数量的增多,且结构高度复杂化,电路的可测性分析和故障诊断的难度大大增加。若利用传统的迭代法求解反馈问题,会导致运算量过大;而兴起的人工智能算法,受到电路元器件参数的影响,不能很好地提高模拟电路故... 详细信息

随着电路规模的增大,反馈回路数量的增多,且结构高度复杂化,电路的可测性分析和故障诊断的难度大大增加。若利用传统的迭代法求解反馈问题,会导致运算量过大;而兴起的人工智能算法,受到电路元器件参数的影响,不能很好地提高模拟电路故障诊断率,且部分算法计算量过大,导致诊断时间过长。为了解决模拟电路中测试元器件的选择和故障诊断率较低的问题,本文利用电路的传递函数,对可能出现故障的元器件参数的故障诊断方程组系数进行求偏导,将求偏导后的数据建立可测性矩阵,化简可测性矩阵,找出可测性矩阵的线性相关列,得出该电路的可测度和模糊组。选取部分可测元器件,然后采用基于代数的方法,利用矩阵原理,将被测电路（Circuit Under Test,CUT）的输出电压时序构成响应矩阵。不同参数发生变化便会得到不同的响应矩阵,不同的矩阵对应的矩阵特性也有所不同,所以本文利用矩阵的主特征值和最大奇异值来反映参数变化,实现故障诊断和故障定位,从而找出各电路的一组最优可测元器件集。所研究的CUT有Sallen-Key、CTSV、TowThomas和四运放双二次电路,当CUT结构较复杂时,输出电压响应矩阵的数据量有所增大,由此便可知矩阵的阶数会影响故障诊断的效果;当电路中存在二阶规范模糊组时,该电路不完全可测。本文创新点和研究成果如下:本文研究工作的创新点一是通过改进的可测性矩阵方法来对CUT进行可测性分析。通过化简可测性矩阵求得其秩,进而得到电路的可测度、模糊组、肯定可测元器件等。创新点二是将电路可测性分析的结果与矩阵式测试优化方法相结合,作用于CUT的故障诊断过程中。选取部分可测元器件,结合矩阵原理,利用矩阵的主特征值和最大奇异值,分别对其进行曲线拟合,从而实现故障诊断和故障定位,本文方法获得较高的诊断率和较小的最大识别误差。由Sallen-Key电路的故障诊断结果可知,先对电路进行可测性分析后,选取部分可测元器件,对其元器件的主特征值和最大奇异值进行二次曲线拟合时,三阶输出电压响应矩阵情况下的诊断率仅有93%,而四阶矩阵情况下的诊断率高达99%。说明矩阵阶数的增加,会使得诊断率有较大幅度的提高,且两种情况下的最大识别误差都远小于1%。相比文献中同个CUT,本文方法的诊断率有所提高,最大识别误差都有大幅度的减小,在此方法下CTSV电路的诊断率也达到99%。说明选用矩阵的主特征值和最大奇异值可以对选定的可测元器件实现故障的精确定位,且本文方法可以在不需要训练样本的情况下,获得较高的诊断率,最后可以确定这两个电路中的一组相对最优可测元器件集。为验证本文方法的广泛适用性,对两个较为复杂的电路:Tow-Thomas电路和四运放双二次电路进行可测性分析和故障诊断,故障诊断率都在98.75%以上,其中四运放双二次电路的故障诊断率高达100%。相比文献中同种矩阵模型诊断方法,本文方法的诊断率提高了0.62个百分点,说明先对电路进行可测性分析有利于提高故障诊断率。

关键词：模拟电路故障诊断可测度矩阵模型主特征值最大奇异值最优可测元器件集

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矩阵模型优化的模拟电路故障诊断方法研究

矩阵模型优化的模拟电路故障诊断方法研究

作者：阮济民桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着时代在不停的进步,我国自主研发芯片越来越成为重中之重。芯片热也是近几年的关键词,但是在自主研发芯片的时候就会出现很多问题,因为现在的芯片越来越集成化了,所以当芯片一旦出现问题就会造成重大损失,并且在很多地方,投入电路测... 详细信息

随着时代在不停的进步,我国自主研发芯片越来越成为重中之重。芯片热也是近几年的关键词,但是在自主研发芯片的时候就会出现很多问题,因为现在的芯片越来越集成化了,所以当芯片一旦出现问题就会造成重大损失,并且在很多地方,投入电路测试中的成本也逐渐高于电路实际的研发成本;尤其是模拟电路集成芯片,被运用于医疗、航天、通讯等各种领域。尽管学者们对模拟电路故障诊断进行了深入研究与探讨,在未来仍将面临越来越多挑战,但是到目前为止,仍然没有一种成熟有效的方法能广泛的应用到实际电路中,因为模拟电路本身存在很多的制约条件,如:容差、阻差、非线性、有源和无源器件,这些条件都将会影响模拟电路本身;当模拟电路发生故障,没有一种能够有效的解决所有问题的方法。目前发表研究模拟电路故障诊断的论文有很多,人工智能方法居多,其主要依靠大量数据来完成模拟电路故障诊断。本文主要对输出电压进行测量,将测量的电压值作为矩阵模型来对电路进行故障诊断,以两个国际标准电路Sallen＿key、CTSV电路以及对数放大器电路作为实验研究对象;通过时间的不同,测量输出电压值,利用电压值的不同组成输出矩阵,然后以矩阵为模型基础,对矩阵的优化进行一系列的研究,从矩阵的特性和矩阵的降维、分类两方面着手,这能够更好的对模拟电路进行故障诊断,并且故障能够精确定位。本文涉及的工作和方法创新如下:（1）针对现有模拟电路故障诊断方法的人工神经网络、支持向量机（SVM）等人工智能算法,这些人工智能算法需要大量的训练样本,如果训练样本不够多或者训练时间不够,则会导致故障诊断率下降,所以本文提出了一种利用矩阵特征分析进行模拟电路故障诊断方法。该方法建立了一个输出响应方阵,当电路发生故障时,方阵中的元素会发生变化。根据矩阵理论,在对矩阵理论深入研究发现,矩阵里面的元素发生变化时,矩阵的谱半径和最大奇异值也会随之而改变,但是也可能发生两个矩阵拥有相同谱半径的情况,所以本文使用谱半径和最大奇异值来寻找矩阵之间的差异,在谱半径和最大奇异值共同的作用下,描述矩阵的特性。Sallen＿Key电路、对数放大器电路和CTSV电路的实验结果表明,该方法能够很好的判断模拟电路是否发生故障以及故障定位。本文中方法的有效性在Sallen＿Key电路、对数放大器电路、CTSV电路上得到了验证,并且在这三个电路中,故障诊断率高达100%。（2）本文进一步提出了一种将矩阵模型与机器学习相结合的方法,与传统的机器学习相对比,诊断率有所提高,同时也验证了矩阵模型对模拟电路故障诊断方法的可行性与有效性。针对模拟电路故障诊断特征提取和特征分类问题,提出了一种基于优化矩阵随机森林算法（Random Forest algorithm,RF）的模拟电路故障诊断方法,该方法建立在优化矩阵基础上,然后通过三个激励建立特殊的优化矩阵模型。此外,在仿真软件中,根据不同时间测量输出节点的电压值,由测量的电压值共同构建一个输出电压值矩阵。当电路发生故障时,随着激励的输入,输出响应矩阵中的元素会随之发生变化,通过使用局部均值分解生成一个新的优化矩阵,然后将优化矩阵输入到随机森林算法（RF）中,利用多维向量能够具有不同的有效特征,将优化的矩阵模型通过bagging和决策树的共同作用,能够准确的进行单故障和多故障的模拟电路故障诊断的研究。这与其他类型的人工智能算法相比,优化矩阵随机森林算法（RF）不仅能够同时满足特征提取和特征分类的效果,而且故障诊断率达到99.5%。

关键词：模拟电路故障诊断谱半径最大奇异值优化矩阵局域均值分解算法随机森林算法

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可评价鲁棒水印算法研究

可评价鲁棒水印算法研究

作者：孙保胜解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着计算机网络的迅速发展,数字图像得到广泛的应用,但同时数字图像的版权保护和非法传播问题也日益严重。数字图像水印技术是数字图像版权保护的有效手段之一,近年来针对数字图像水印技术的研究大大促进了水印技术的应用。然而,就目前... 详细信息

随着计算机网络的迅速发展,数字图像得到广泛的应用,但同时数字图像的版权保护和非法传播问题也日益严重。数字图像水印技术是数字图像版权保护的有效手段之一,近年来针对数字图像水印技术的研究大大促进了水印技术的应用。然而,就目前来说一种水印算法并不一定能适用于所有图像,即对于一些图像,该算法能表现出良好的性能,但是对于其他一些图像则并不一定能表现出同样好的性能。那么,对于给定的一个载体而言,该如何判断该算法是否适用于该载体,现有文献很少关心这一问题,这也是水印领域研究的一个难点。因此,本文主要针对水印算法适用载体可评价性展开研究,希望能为水印的实际应用提供一些有益帮助。论文主要工作包括三个方面:1、对图像叠加噪声攻击后空域图像最大奇异值以及JPEG域图像最大奇异值的变化规律进行分析。通过奇异值扰动理和K(Kolmogorov-Smirnov)假设检验可以得出,空域图像最大奇异值受到高斯噪声攻击后,其最大奇异值的变化不超过叠加噪声矩阵的最大奇异值,且服从高斯分布。另外,根据图像DCT系数服从拉普拉斯分布,且经过线性变换后其分布规律不变,而JPEG压缩又是对DCT系数的线性变化过程,可以推出JPEG图像量化后DCT系数服从拉普拉斯分布。又拉普拉斯分布是一种特殊的高斯分布,且相同分布叠加后其分布规律不变。因此,可进一步推出JPEG图像叠加高斯噪声攻击或经过JPEG重压缩攻击后,其量化后DCT系数最大异值的变化服从拉普拉斯分布。2、针对空域图像水印算法所适用载体可评价的问题,结合空域图像叠加噪声攻击后图像最大奇异值的变化规律,出了一种可评价的鲁棒水印算法。该算法通过抖动调制,将水印分量叠加到相应图像块的最大奇异值上,并给出了载体图像满足统计假设检验条件下,水印抵抗噪声叠加的能力。通过对峰值信噪比的推导,给出了水印不可见性依赖于图像分块的大小和抖动量化因子的结论。通过大量的实验,验证了理论分析的正确性,表明算法在抵抗噪声处理、JPEG压缩等方面具有较好的鲁棒性。3、针对JPEG域图像水印算法所适用载体可评价的问题,结合JPEG图像量化后DCT系数概率分布,提出一种可评价的JPEG图像鲁棒性水印算法。首先,根据嵌入秘钥选取相应的量化后DCT系数块,对每个量化后DCT系数块做矩阵奇异值分解;然后,利用抖动调制将水印分量嵌入到相应量化后DCT系数块的最大奇异值上。文章给出了水印不可见性与嵌入步长以及原始图像质量因子之间的关系;从水印的可评价性角度,基于量化后DCT系数服从拉普拉斯分布的假设,给出了JPEG重压缩和高斯噪声攻击后,其最大奇异值变化量服从拉普拉斯分布的结论,并进一步从理论上给出了水印抵抗攻击的能力。通过实验,验证了算法在图像峰值信噪比、抵抗高斯噪声攻击和JPEG重压缩攻击方面理论分析结果的正确性;并通过与相关文献的实验比较,表明算法在不可见性、鲁棒性等方面的明显优势。最后,对全文进行总结,并指出一些有待继续研究的问题。

关键词：奇异值扰动理论假设检验最大奇异值拉普拉斯分布抖动调制量化后DCT系数

基于WPT-GA-SVM的柴油机典型故障诊断研究

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基于WPT-GA-SVM的柴油机典型故障诊断研究

作者：刘以萍天津大学

学位级别：硕士

柴油机作为工程机械的动力源,广泛应用于船舶,车辆,发电机组等领域。由于运行工况复杂,工作条件恶劣,很容易发生故障。对柴油机故障的处理方法,通常采用定期保养、检修和事后维修等处理方法,但是这些方法通常缺乏事故预见能力,维修成本... 详细信息

柴油机作为工程机械的动力源,广泛应用于船舶,车辆,发电机组等领域。由于运行工况复杂,工作条件恶劣,很容易发生故障。对柴油机故障的处理方法,通常采用定期保养、检修和事后维修等处理方法,但是这些方法通常缺乏事故预见能力,维修成本较高,效率却很低,因此研究实用简便的智能故障诊断方法十分必要。此外,由于对缸盖振动信号的测量较为简单方便,通过采集缸盖振动信号对柴油机进行不解体故障诊断一直是广大学者研究的热点。由于缸盖振动信号受多种激励源影响,属于非平稳非线性振动信号,故需要选择合适的信号处理方法对缸盖振动信号进行分析。本文建立柴油机缸盖振动信号实验采集平台。以WP10型号六缸柴油机为测试对象,采集柴油机在正常及不同故障状态缸盖振动信号作为测试样本。研究小波包分析在缸盖振动信号数据处理及特征提取中的应用,对柴油机正常状态、进排气门间隙故障、喷油提前角故障及供油量故障进行三层小波包分析。研究小波包分解的八个子频带的功率谱密度图,确定柴油机不同故障的特征频带范围。分析不同故障特征频带最大奇异值分布,均方根值分布,偏度分布,峭度分布,并以此作为BP神经网络,GA优化BP神经网络,支持向量机(SVM)及GA优化SVM的输入向量。分析不同输入向量在柴油机单一故障与多故障中的分类准确度。研究结果表明:对柴油机单一故障进行分类,采用BP神经网络作为分类器,分类准确率达90%以上;采用GA-BP作为分类器,准确率达95%以上;采用SVM作为分类器,分类准确率达92%以上;采用GA-SVM作为分类器,准确率达96%以上。对柴油机多故障综合分类,采用BP神经网络,准确率达90%以上;采用GA-BP做分类器,准确率达95%以上。采用SVM作分类器,准确率87%以上,采用GA-SVM作为分类器,准确率达95.8%以上。采用WPT-GA-SVM对柴油机3种典型故障,分类精度达95%以上。

关键词：小波包分析最大奇异值 BP神经网络 GA算法支持向量机

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基于五维联合特征的雷达信号脉内调制识别

舰船电子工程 2021年第7期41卷 93-96,123页

作者：樊依晨胡学成中国电子科技集团第十四研究所南京210000

雷达信号脉内调制识别是接收机分析非合作目标的一项重要技术。针对现有单一脉内特征在低信噪比条件下识别能力差的问题,提出了一种基于五维联合特征的雷达信号脉内调制识别算法。论文选取信号的差分近似熵、信息维数、最大奇异值、频... 详细信息

雷达信号脉内调制识别是接收机分析非合作目标的一项重要技术。针对现有单一脉内特征在低信噪比条件下识别能力差的问题,提出了一种基于五维联合特征的雷达信号脉内调制识别算法。论文选取信号的差分近似熵、信息维数、最大奇异值、频域偏度特征以及调和平均盒维数五类抗噪性能较好的特征,采用了基于支持向量机的分类方法。仿真结果表明论文所提出的方法在信噪比较低的情况下相对其他算法仍有较高的识别率,在信噪比4dB以上时所有信号均能达到95%的识别率。

关键词：联合特征支持向量积雷达脉内调制识别最大奇异值

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MIMO系统中多小区间干扰抑制技术研究

MIMO系统中多小区间干扰抑制技术研究

作者：张克喜重庆大学

学位级别：硕士

多输入多输出（Multiple-Input Multiple Output, MIMO）技术能够利用多径效应，在不需要增加频谱资源以及发送功率的情况下能大幅度提高系统信道容量，从而提高频谱效率。MIMO技术正是具有这一优势，从而成为新一代无线通信系统的关键... 详细信息

多输入多输出（Multiple-Input Multiple Output, MIMO）技术能够利用多径效应，在不需要增加频谱资源以及发送功率的情况下能大幅度提高系统信道容量，从而提高频谱效率。MIMO技术正是具有这一优势，从而成为新一代无线通信系统的关键技术之一。然而，当MIMO技术运用于多小区系统时，由于各小区的频谱复用因子为1，所以处在小区边缘的用户就会因为远离本小区基站而受到严重的相邻小区同频干扰，以至于边缘用户无法正常通信。小区间的同频干扰严重地影响了整个系统的性能，系统成为一个干扰受限的系统。因此，抑制小区间的同频干扰成为多小区MIMO系统十分重要的问题。本文首先论述了MIMO技术的研究背景、意义、国内外研究现状并介绍了MIMO系统的基本概念。接着讨论了无线通信系统的信道模型，并阐述了单用户MIMO系统、单小区多用户MIMO系统以及多小区MIMO系统的信道模型，并给出了各系统信道模型下的接收信号表达式。利用MIMO技术能够大幅度提高系统的频谱利用率，因此本文也对MIMO系统的信道容量做了较详细的讨论，分析了不同系统信道的容量并对系统信道容量做了仿真比较。在讨论MIMO系统中多小区间干扰抑制时，本文首先介绍了单用户MIMO系统多种检测技术以及单小区多用户MIMO系统基于发送端预编码技术，并对它们的性能做了仿真对比。然后过渡到多小区MIMO系统，对多小区MIMO系统干扰抑制的传统方法做了研究，并对单小区模式下以及多小区联合处理模式下的多区间干扰抑制方法做了对比，分析了二者的优劣所在。由于单小区模式下系统的误码率性能较差，而多小区联合处理模式系统复杂度较高，所以这两种方法都不是很好的多小区干扰抑制方案。文章重点研究了一种主动式干扰抑制方法，该方法是从干扰生成的角度考虑，将本基站产生的干扰进行主动抑制，当所有小区都采用主动式干扰抑制方法时，整个系统性能得到最佳。与单小区模式相比，主动式干扰抑制方法能够大大提高系统的误码率性能，与传统的多小区联合迫零模式相比，主动式干扰抑制方法具有较低的系统复杂度，且保持了系统的误码率性能。主动式干扰抑制方法有两种实现方案，一种是将干扰信道矩阵的所有子空间进行迫零来消除基站产生的干扰，称为主动式迫零预编码;另一种是将干扰信道矩阵最大奇异值所对应的子信道进行迫零，称之为最大特征干扰子信道预编码，与主动式迫零预编码相比，其提高了基站发送信息的天线自由度。如果不增加所要发送的有效信息数据流的数目，则基站发送天线数目大大减少。

关键词：多输入多输出多小区主动式干扰抑制最大奇异值

一种基于SIFI的DWT域抗几何攻击水印算法

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西安邮电大学学报 2015年第2期20卷 88-92页

作者：吕建平彭述西安邮电大学计算机学院陕西西安710121

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提... 详细信息

针对基于小波变换的图像水印算法抗几何攻击问题,提出一种改进的水印算法。该算法先对图像进行三级离散小波变换,利用奇偶量化规则将水印嵌入到低频系数的最大奇异值上。通过尺度不变特征变换特征点估算出几何失真参数,再校正图像并提取水印,达到抵抗几何攻击的目的。实验结果表明,该算法不仅能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波等常规信号处理攻击,也能较好地抵抗旋转、缩放、平移等几何攻击。

关键词：尺度不变特征变换离散小波变换奇偶量化规则最大奇异值几何攻击