基于Clough-Penzien谱激励的指数型非黏滞阻尼结构随机地震动响应简明封闭解

非黏滞阻尼模型相比传统黏滞阻尼模型能更准确描述结构材料的耗能行为,其本构关系常用核函数为指数函数的卷积形式表示.针对目前非黏滞阻尼结构的随机地震动响应分析方法所得结果较为复杂,该文提出了一种基于Clough-Penzien(C-P)谱的结构响应0～2阶谱矩分析的简明封闭解法.该方法首先提出非黏滞阻尼结构的精确等效微分本...     

基于噪声检测和自适应方差的双边滤波算法

双边滤波是一种在滤除噪声的同时具有保持图像边缘能力的滤波算法,但是由于传统滤波的参数是提前设定的,并且具有保边性,因此对于含有与边缘像素近似的复杂噪声的图像处理无法达到良好效果。为了解决以上问题,提出一种改进的双边滤波算法,通过判断图像边缘的像素点是否为噪点,采取参数自适应设置的方法,从而实现有效的自适应双边滤波。通过实验仿真验证,提出的算法无论在主观观察还是客观评价标准上都取得了良好的效果,可知文中改进算法对图像边缘的处理更准确。     

一种改进FHN神经元滤波模型研究

突触滤波是神经元处理和传递信息的重要过程,有助于生物在复杂环境中获取所需信息.针对当前人工神经元模型中较少考虑到突触滤波机制,本文以FitzHugh-Nagumo(FHN)人工神经元模型为基础构建基于膜电势增量变化的神经元数学模型,在此基础上模拟突触滤波机制,从而提出一种改进FHN神经元滤波模型.而后,对该模型的稳定性...     

自适应噪声抵消方法研究

自适应噪声消除系统是在自适应滤波系统的基础上发展起来的,通过提取有用信号或抵消环境中的噪声来提高信号质量.本文针对目标声音在自然环境下会受到噪声干扰,使用RLS、LMS两种自适应滤波方法,通过仿真对比,选出一种去噪效果更好的方法.     

深度学习算法在颈动脉超声图像斑块分割中的应用研究

近年来,随着计算机技术的进步和数据集的大规模化,越来越多的人把计算机视觉技术应用到超声医学图像中.但在超声图像方面却存在低准确度且不稳定产生的模糊、伪影等使现有算法对模糊、噪声图像误判较高.另外由于病例过多,人为的去检测和识别斑块过于繁琐.为了缓解这些问题,提出了采用inception的网络结构方法快速准确地获取高噪声...     

智能电网中电力线通信系统噪声抑制方法

电力线通信是智能电网的关键技术,噪声严重影响了电力线通信质量.为此,提出一种基于改进自适应滤波的电力线通信噪声抑制方法.该方法针对变步长最小均方误差(LMS)算法收敛速度和稳态精度之间的矛盾问题,采用误差相关值作为步长调整因子,并加入补偿项,提高了算法的收敛速度和抗干扰能力.对电力线通信背景噪声和脉冲噪声抑制进行了仿真...     

超导动态电感单光子探测器的噪声处理

噪声是影响弱信号检测器件性能指标的主要因素之一,而最优滤波算法是白噪声背景中自适应提取弱有用信号的一种常见处理方法.本文针对极低温环境下微波动态电感探测器(microwave kinetic inductance detector, MKID)光子弱信号响应的噪声特性,在改进噪声模型的基础上利用最优滤波算法改进了探测信号的噪声处理.结果表明,经过改进噪声模型的算法处理, MKID的能量分辨(单光子探测器的主要性能指标之一)得到了15%左右的提升,实现了0.26 e V的红外单光子能量分辨.     

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于对比度金字塔的非对称红外与可见光图像融合方法.首先,使用对比度金字塔对红外与可见光图像进行高频与低频信息分解,然后对高频部分采用绝对值取大方法进行融合,对于低频部分采用基于双边滤波的方法对红外与可见光图像进行非对称的处理;其次,使用对比度金字塔的逆变换...     

复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别方法

为改善复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别的效果,提出了小波变换与LBP的多姿状鲁棒性人脸识别方法.通过二维离散小波变换对人脸图像进行二级小波分解提取到低频特征信息分量,并以重构初始图像的方式实现降噪滤波处理,滤除低频光照分量后完成复杂光照补偿;继续分解复杂光照补偿后的图像,采用LBP算子对子图像的鲁棒性部分纹理特征进...