分形維數(shù)與TEO的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法

通過(guò)測(cè)量房間內(nèi)空調(diào)送風(fēng)的瞬時(shí)速度,得到各樣本點(diǎn)速度的時(shí)間信號(hào)。利用matlab計(jì)算了各樣本點(diǎn)速度時(shí)間信號(hào)的分形維數(shù)在1.60~1.73之間。通過(guò)對(duì)距離風(fēng)口不同高度處的樣本點(diǎn)速度時(shí)間信號(hào)分形維數(shù)分布的分析,得出同一高度樣本點(diǎn)的分形維數(shù)從中間位置向兩側(cè)逐漸降低,說(shuō)明樣本速度的波動(dòng)程度從中間向兩側(cè)逐漸趨減小。

通過(guò)測(cè)量房間內(nèi)空調(diào)送風(fēng)的瞬時(shí)速度,得到各樣本點(diǎn)速度的時(shí)間信號(hào)。利用matlab計(jì)算了各樣本點(diǎn)速度時(shí)間信號(hào)的分形維數(shù)在1.60-1.73之間。通過(guò)對(duì)距離風(fēng)口不同高度處的樣本點(diǎn)速度時(shí)間信號(hào)分形維數(shù)分布的分析,得出同一高度樣本點(diǎn)的分形維數(shù)從中間位置向兩側(cè)逐漸降低,說(shuō)明樣本速度的波動(dòng)程度從中間向兩側(cè)逐漸趨減小。

異常檢測(cè)一直是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要工作之一?；跉W氏距離的異常檢測(cè)算法在應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)時(shí)存在檢測(cè)精度無(wú)法保證和運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。在基于角度方差的異常檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,提出了一種多層次的高維數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法（hybridoutlierdetectionalgorithmbasedonanglevarianceforhigh-dimensionaldata,hoda）。算法結(jié)合了粗糙集理論,分析屬性之間的相互作用以排除影響較小的屬性;通過(guò)分析各維度上的數(shù)據(jù)分布,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格劃分,尋找可能存在異常點(diǎn)的網(wǎng)格;最后對(duì)可能存在異常點(diǎn)的網(wǎng)格計(jì)算角度方差異常因子,篩選異常數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與abod、fastvoa和經(jīng)典lof算法相比,hoda算法在保證精測(cè)精度的前提下,運(yùn)行時(shí)間顯著縮短,且可擴(kuò)展性強(qiáng)。

針對(duì)霍夫變換進(jìn)行圓檢測(cè)時(shí)計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)型粒子群的圓檢測(cè)算法。該算法先對(duì)拍攝圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲取邊緣圖像后,再?gòu)倪吘夵c(diǎn)中隨機(jī)選取1點(diǎn)作為初始粒子位置,通過(guò)設(shè)置最大算法迭代次數(shù)與閾值來(lái)克服粒子群算法陷入局部最優(yōu)問(wèn)題。以每個(gè)粒子作為一個(gè)候選圓心,采用優(yōu)化策略,以粒子運(yùn)動(dòng)、融合更新等操作完成圓的檢測(cè)。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái),我國(guó)海上探測(cè)能力進(jìn)一步增強(qiáng),測(cè)量船與指揮部,以及測(cè)量船相互之間的信息交流,相互合作也日益頻繁,為了保證所傳輸?shù)男畔⒉槐徊环ǚ肿永靡约皣?guó)外的間諜機(jī)構(gòu)所探知,因此采取合適的隱寫(xiě)術(shù)對(duì)信息進(jìn)行加密顯得尤為重要。同時(shí),在截獲了不法分子的情報(bào)之后進(jìn)行解密以便采取相應(yīng)的措施也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。因此,本文采取了bitfield消息中的隱蔽通信檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行隱蔽以及檢測(cè)破譯。應(yīng)用本文中提出的方法,可以很好地區(qū)分針對(duì)矩陣編碼的bitfield消息隱蔽通信中的正常數(shù)據(jù)和含密數(shù)據(jù)。

進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái),我國(guó)海上探測(cè)能力進(jìn)一步增強(qiáng),測(cè)量船與指揮部,以及測(cè)量船相互之間的信息交流,相互合作也日益頻繁,為了保證所傳輸?shù)男畔⒉槐徊环ǚ肿永靡约皣?guó)外的間諜機(jī)構(gòu)所探知,因此采取合適的隱寫(xiě)術(shù)對(duì)信息進(jìn)行加密顯得尤為重要.同時(shí),在截獲了不法分子的情報(bào)之后進(jìn)行解密以便采取相應(yīng)的措施也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù).因此,本文采取了bitfield消息中的隱蔽通信檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行隱蔽以及檢測(cè)破譯.應(yīng)用本文中提出的方法,可以很好地區(qū)分針對(duì)矩陣編碼的bitfield消息隱蔽通信中的正常數(shù)據(jù)和含密數(shù)據(jù).

將瀝青混合料橫向剖切面圖像用matlab軟件處理,分割出空隙的二值化圖像并計(jì)算空隙分維數(shù)。在求瀝青混合料空隙分維數(shù)時(shí)大多采用計(jì)盒維數(shù)法,然而此方法在網(wǎng)格劃分的過(guò)程中對(duì)圖像的尺寸有嚴(yán)格要求,并且背景區(qū)域?qū)r青混合料橫向剖切面圖像的計(jì)算結(jié)果有一定的影響。為此提出采用sandbox法求空隙分維數(shù),不用考慮網(wǎng)格劃分及背景區(qū)域?qū)Ψ志S數(shù)的影響,且能真實(shí)的表達(dá)出瀝青混合料橫向剖切面空隙分維數(shù)的實(shí)際意義。通過(guò)matlab編程運(yùn)算,用sandbox法求瀝青混合料橫向剖切面的空隙分維數(shù)為1.146,其結(jié)果符合多數(shù)文獻(xiàn)中給出的范圍,其求解過(guò)程更加簡(jiǎn)單方便,值得研究和推廣運(yùn)用。

天然低滲巖芯分形維數(shù)變化原因分析——基于相似維數(shù)的概念提出用常規(guī)壓汞資料或圖像分析測(cè)定天然低滲巖芯分形維數(shù)的方法，并推導(dǎo)分形維數(shù)的計(jì)算公式。利用油田的天然巖芯壓汞資料數(shù)據(jù)繪制雙對(duì)數(shù)曲線，并求出多孔介質(zhì)分形維數(shù)，分析導(dǎo)致巖芯具有單一分形或多重...

為提高膠囊濾棒的檢測(cè)效率和精度,基于微波諧振腔微擾法設(shè)計(jì)了一種膠囊濾棒質(zhì)量檢測(cè)裝置,主要由下料裝置、濾棒輸送裝置、微波檢測(cè)單元和分選裝置組成.通過(guò)建立波峰形位分析算法,對(duì)膠囊濾棒中膠囊的缺失、位置偏移和破損3種情況進(jìn)行快速檢測(cè).結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的檢測(cè)裝置和波峰形位分析算法對(duì)于膠囊位置具有較高的檢測(cè)精度,對(duì)于膠囊的缺失和破損情況均有較好的識(shí)別效果.膠囊位置重復(fù)性檢測(cè)最大標(biāo)準(zhǔn)差為0.111mm,膠囊缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到100%;裝置檢測(cè)速度為120支/min,可滿足膠囊濾棒質(zhì)量檢測(cè)需求,保障了膠囊卷煙生產(chǎn)質(zhì)量.該裝置為膠囊濾棒質(zhì)量檢測(cè)提供了一種快速有效的方法.

混凝土剪切斷裂能與分形維數(shù)關(guān)系的研究——混凝土斷裂試件斷口蘊(yùn)涵著豐富的力學(xué)信息，而傳統(tǒng)的歐幾里得幾何難以對(duì)復(fù)雜的斷口形貌進(jìn)行描述．本文引入分形幾何理論對(duì)斷口形貌進(jìn)行研究，結(jié)合宏觀的斷裂參量進(jìn)行數(shù)值分析，從而找到了混凝土斷裂微觀現(xiàn)象與宏觀力學(xué)量...

針對(duì)現(xiàn)有帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)精度、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)吞吐量等方面存在的問(wèn)題,提出了一種基于紋理特征編碼的帶鋼表面缺陷檢測(cè)方法。首先,利用高斯濾波器的差分響應(yīng)模擬人類視覺(jué)的紋理感知模型,在原始圖像空間內(nèi)進(jìn)行缺陷可疑點(diǎn)檢測(cè);然后對(duì)疑似缺陷位置進(jìn)行紋理特征的提取與編碼,在紋理特征編碼空間內(nèi)完成缺陷的精密定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以對(duì)帶鋼表面常見(jiàn)的氧化、孔洞、邊裂、麻點(diǎn)等十幾種不同類型缺陷進(jìn)行精確地檢測(cè),降低了系統(tǒng)的誤檢率,同時(shí)提高了缺陷檢測(cè)的識(shí)別率和算法的計(jì)算效率。

以采煤工作面運(yùn)輸皮帶上的結(jié)構(gòu)光檢測(cè)算法為例,介紹基于海思hi3516a嵌入式平臺(tái)的視頻分析算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化方案.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于pc實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)光檢測(cè)算法移植到海思平臺(tái)上,經(jīng)過(guò)有針對(duì)性地優(yōu)化,檢測(cè)一幀高清視頻所需時(shí)間從1000多ms減少到少于500ms,提高了1倍多,為實(shí)現(xiàn)嵌入式平臺(tái)上利用結(jié)構(gòu)光中心線形變特征進(jìn)行物體特征識(shí)別提供了有力的前提條件.

以采煤工作面運(yùn)輸皮帶上的結(jié)構(gòu)光檢測(cè)算法為例,介紹基于海思hi3516a嵌入式平臺(tái)的視頻分析算法的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于pc實(shí)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)光檢測(cè)算法移植到海思平臺(tái)上,經(jīng)過(guò)有針對(duì)性地優(yōu)化,檢測(cè)一幀高清視頻所需時(shí)間從1000多ms減少到少于500ms,提高了1倍多,為實(shí)現(xiàn)嵌入式平臺(tái)上利用結(jié)構(gòu)光中心線形變特征進(jìn)行物體特征識(shí)別提供了有力的前提條件。

盒維法是最常用的圖像分形維數(shù)測(cè)定方法之一,具有計(jì)算強(qiáng)度低、計(jì)算效率高、結(jié)算結(jié)果合理等優(yōu)點(diǎn)。但是盒維法容易受噪聲、圖像尺寸、盒子初始尺寸等因素的影響。尤其當(dāng)圖像尺寸不能被盒子尺寸整除時(shí),計(jì)算結(jié)果不穩(wěn)定,這將影響分形維數(shù)的計(jì)算以及孔結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確分析。本研究在討論盒維法穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上,通過(guò)自適應(yīng)地選取一個(gè)閾值,并規(guī)定當(dāng)盒子中包含的目標(biāo)像素點(diǎn)大于該閾值時(shí)才計(jì)數(shù)盒子,有效地降低了噪聲、圖像尺寸等因素的影響,提高了盒維法的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與一般的盒維法相比,改進(jìn)方法更準(zhǔn)確可靠,該方法可用于多孔材料孔隙結(jié)構(gòu)的表征。結(jié)合面積分形和曲線分形的參數(shù)cl可以更好地表征孔結(jié)構(gòu)的不規(guī)則度。

現(xiàn)有的500kv/220kv分區(qū)規(guī)劃大多通過(guò)開(kāi)斷個(gè)別線路進(jìn)行分區(qū),未對(duì)整體性網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進(jìn)行量化研究?；诖吮尘?提出了一種通過(guò)求取地理接線圖的分形維數(shù)預(yù)測(cè)區(qū)域短路電流的方法。首先,結(jié)合電網(wǎng)的地理接線圖,利用matlab編寫(xiě)的盒維數(shù)計(jì)算程序?qū)?shí)際電網(wǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分形維數(shù)的量化研究;其次,通過(guò)對(duì)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)分形維數(shù)與短路電流基本模型的研究,建立了電網(wǎng)結(jié)構(gòu)分形維數(shù)與短路電流的數(shù)學(xué)關(guān)系,達(dá)到了預(yù)測(cè)短路電流的目的。算例結(jié)果驗(yàn)證了該思路的可行性。

基于結(jié)構(gòu)特征的路面裂紋病害檢測(cè)算法——提出一種新穎的圖像分解算法，用于復(fù)雜背景下的路面病害圖像，可以獲得較為清晰的裂紋病害信息。通過(guò)對(duì)含有局部線性特征的裂紋圖像進(jìn)行形態(tài)分析，建立與結(jié)構(gòu)特征相匹配的基底，利用局部ridgelet函數(shù)作為稀疏表示的基底，...

通過(guò)采集的減壓閥正常和故障下的振動(dòng)信號(hào),求出了時(shí)間序列的自回歸雙譜和分形盒維數(shù)。結(jié)果表明:不同狀態(tài)下的雙譜譜圖和盒維數(shù)有明顯的區(qū)別,利用ar雙譜和盒維數(shù)可以有效地診斷出減壓閥的工作狀態(tài)。

利用高斯濾波對(duì)花崗石磨削表面輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再用結(jié)構(gòu)函數(shù)分析法,對(duì)不同取樣長(zhǎng)度及不同取樣間距時(shí)花崗石磨削表面輪廓的分形特性進(jìn)行了研究,分析了取樣長(zhǎng)度及取樣間距對(duì)花崗石磨削表面輪廓分形參數(shù)計(jì)算結(jié)果穩(wěn)定性的影響,確定了花崗石磨削表面分形參數(shù)計(jì)算的合適尺度。

通過(guò)壓汞法測(cè)試不同齡期摻0~40%珍珠巖摻合料水泥石的孔結(jié)構(gòu)參數(shù),利用分形理論的相關(guān)知識(shí)研究這些水化物的孔體積分形特征,計(jì)算它們的孔分形維數(shù)d=3.3~3.5,分析并探討該水泥石孔分形維數(shù)與孔結(jié)構(gòu)參數(shù)、抗壓強(qiáng)度之間的關(guān)系。結(jié)果表明水泥石孔分形維數(shù)與孔隙率、孔徑、孔表面積有密切的關(guān)系,隨著孔分形維數(shù)增大,孔隙率提高,孔徑擴(kuò)大、孔表面積增大,孔結(jié)構(gòu)就越劣化,對(duì)應(yīng)的材料抗壓強(qiáng)度下降。因此孔體積分形維數(shù)可用于綜合評(píng)定材料的孔結(jié)構(gòu)特性。

對(duì)兩種典型的不同晶粒度的花崗石拋光表面的分形特性和光澤度特性進(jìn)行了研究。分析了花崗石拋光表面的分形維數(shù)與金剛石磨盤(pán)磨粒大小的關(guān)系,同時(shí)也對(duì)組成花崗石重要成分的分形特性作了分析;研究了花崗石拋光表面光澤度與分形維數(shù)的相互關(guān)系,并從花崗石表面拋光的機(jī)理揭示了花崗石拋光表面分形的物理意義。

給出了一種用于一次性白色圓形餐具表面污漬檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)思路。算法首先利用形態(tài)學(xué)邊界檢測(cè)算法提取圓形餐具的外輪廓,緊接著以外輪廓所對(duì)應(yīng)的前景像素點(diǎn)作為樣本點(diǎn),利用最小二乘法擬合外輪廓,給出了最小二乘法擬合圓曲線的詳細(xì)公式推導(dǎo)過(guò)程。利用獲得的圓心坐標(biāo)及半徑參數(shù),算法進(jìn)一步將餐具劃分為不同的檢測(cè)區(qū)域,再分別對(duì)各個(gè)區(qū)域進(jìn)行污漬檢測(cè)。結(jié)合算法處理流程,給出了采用vc++6.0進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)時(shí)的核心函數(shù)說(shuō)明。最后結(jié)合實(shí)例說(shuō)明了檢測(cè)算法的實(shí)際測(cè)試效果。