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题名改进的变分自适应中值滤波算法
被引量：24
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作者
孙海英
李锋
商慧亮
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机构
复旦大学电子工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期1743-1747,共5页
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文摘
为了更好地恢复被高密度椒盐噪声污染的图像,该文提出了一种基于两阶段方法去除图像椒盐噪声的算法。首先,利用改进的自适应中值滤波算法标识出图像中被污染的像素点,然后对被污染的像素点采用变分滤波的方法进行恢复。此方法利用了自适应中值滤波良好的噪点识别能力和变分滤波的细节保护的特性,对于噪声密度高达80%的图像依然可以达到很好的恢复效果。仿真结果验证了所提出算法的有效性,并且在效果上要明显优于传统的变分自适应中值滤波算法。
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关键词
图像处理
椒盐噪声
自适应中值滤波
均值滤波
变分滤波
边缘保持势函数
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Keywords
Image processing
Salt-and-pepper noise
Adaptive median filter
Mean filter
Variational filter
Edge preserving function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于VF-DW-DFN的锂离子电池剩余寿命预测
被引量：3
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作者
易顺民
谢林柏
彭力
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《储能科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期2305-2315,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(61873112)。
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文摘
锂离子电池作为各类储能系统与设备的重要组成部分,准确预测锂离子电池的剩余使用寿命对于保障电池相关产业和设施的可靠性与安全性起着关键作用。针对锂离子电池剩余寿命预测中存在的非平稳、非线性特性导致单一数据驱动方法的预测精度低、泛化性能差等问题,提出了一种基于变分滤波、数据规整和深度融合网络的数据驱动融合(VF-DW-DFN)方法。首先,利用变分滤波法去除原始电池退化序列中的随机噪声干扰,得到相对平稳的退化特征数据。然后,采用最优嵌入法构造预测滑窗,实现特征数据规整,减少信息损失。其次,设计了一种新型深度融合网络对电池非线性退化数据进行建模,辨识电池数据中的退化模式,实现最终的锂离子电池剩余寿命预测。最后,在钴酸锂锂离子电池数据集上进行了剩余寿命预测实验,实验预测的平均均方根误差为1.41%,平均剩余寿命绝对误差小于2个循环周期。实验结果表明所提出的方法泛化性能好,预测精度高,误差小,能够对锂离子电池的退化过程进行有效建模和准确预测。
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关键词
剩余寿命预测
锂离子电池
变分滤波(VF)法
数据规整(DW)
深度融合网络(DFN)
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Keywords
remaining useful life prediction
lithium-ion battery
variational filtering
data wrapping
deep fusion network
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分类号
TM911.3
[电气工程—电力电子与电力传动]
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