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一种基于多尺度极值的快速自适应二维经验模式分解方法被引量：2: 1; 作者杨达刘述田 +1 位作者徐冠雷王晓炜《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期362-372,共11页; 现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高,因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维... 展开更多; 关键词多尺度极值二维经验模式分解自适应信号处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法被引量：7: 2; 作者刘佩贾建 +1 位作者陈莉安影《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期260-266,共7页; 为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正... 展开更多; 关键词快速自适应二维经验模态分解正态逆高斯模型贝叶斯最大后验概率估计理论最优线性插值阈值图像去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

快速自适应二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用研究被引量：5: 3; 作者胡媛媛韩彦龙《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期40-43,87,共5页; 针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出基于快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)的方法。FABEMD可实现对SAR图像的快速分解,获得描述目标低频至高频信息的多层次固态模函数(BIMF)。基于结构相似性指标剔除多层次BIMF中的噪声成分... 展开更多; 关键词合成孔径雷达目标识别快速自适应二维经验模态分解结构相似性联合稀疏表示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FABEMD和Goldstein滤波器的SAR舰船尾迹图像增强方法被引量：6: 4; 作者张问一胡东辉丁赤飚《雷达学报（中英文）》 2012年第4期426-435,共10页; 增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹... 展开更多; 关键词合成孔径雷达图像增强尾迹 2维经验模式分解快速自适应2维经验模式分解干涉相位滤波不变矩; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FABEMD的变化光照下人脸识别方法: 5; 作者陈恒鑫唐远炎 +1 位作者房斌张太平《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期1-4,16,共5页; 在光照变化的环境下,人脸识别因受到光照强度和方向的非线性干扰而变得困难重重。在人脸局部区域,光照的变化比较缓慢,而皮肤对光照的反射率特征变化比较快,可以认为光照变化是低频信号,而人脸本质特征是高频信号。FABEMD是一种快速自... 展开更多; 关键词光照不变性快速自适应的二维经验模式分解(fabemd) 二维经验模式分解(BEMD) 人脸识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合被引量：5: 6; 作者安影范训礼 +1 位作者陈莉刘佩《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期292-300,共9页; 针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition,FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算... 展开更多; 关键词图像融合快速自适应二维经验模态分解显著性检测引导滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

FABEMD和改进局部能量窗口的红外中波和长波图像融合被引量：4: 7; 作者崔晓荣沈涛 +1 位作者黄建鲁孙宾宾《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2043-2049,共7页; 针对探测波段为3.7~4.8μm的中波红外图像和探测波段为8~14μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低,显著性目标不够凸出,伪影引入严重的问题,采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维... 展开更多; 关键词图像融合快速自适应二维经验模态分解相位信息区域能量窗口显著性图; 在线阅读下载PDF 职称材料

高压断路器振声联合故障诊断方法被引量：61: 8; 作者赵书涛张佩 +1 位作者申路郭静《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期216-221,共6页; 针对现有的高压断路器机械故障诊断方法存在的不足,本文提出了一种新的高压断路器振声联合诊断机械故障的方法。此方法首先利用快速核独立分量分析(fast KICA)对采集到的声波信号进行盲源分离处理,并对处理后的声波信号和采集到的振动... 展开更多; 关键词高压断路器振声联合快速核独立分量分析改进集合经验模式分解二维谱熵支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于多尺度极值的快速自适应二维经验模式分解方法被引量：2: 1; 作者杨达刘述田徐冠雷王晓炜; 机构大连东软信息学院智能与电子工程学院海军大连舰艇学院军事海洋系大连医科大学基础医学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第2期362-372,共11页; 基金国家自然科学基金(61471412)资助项目。; 文摘现有的二维经验模式分解(Bidimensional empirical mode decomposition,BEMD)算法在极值点查找、内蕴模式筛选和迭代过程中效率低、自适应性有待进一步提高,因此本文提出了一种基于多尺度极值的二维信号经验模式分解方法。首先给出二维多尺度极值二叉树结构的概念和建立方法,进而引出一个新的分解层数和滤波窗口大小的自适应确定原则,由此形成了改进的快速自适应二维经验模式分解方法。对自然图像和合成纹理图像分解的实验结果表明:与现有的快速自适应二维经验模式分解方法相比较,新方法的自适应性和效率都有明显提升。; 关键词多尺度极值二维经验模式分解自适应信号处理; Keywords multi-scale extrema bidimensional empirical mode decomposition(BEMD) adaptive signal processing; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法被引量：7: 2; 作者刘佩贾建陈莉安影; 机构西北大学信息科学与技术学院西北大学数学学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第11期260-266,共7页; 基金西北大学紫藤国际合作计划项目(389040008)资助; 文摘为了能够对图像进行自适应的分解,并准确刻画分解系数的分布状态,提出了一种新的基于快速自适应二维经验模态分解的图像去噪算法。该算法首先对图像进行快速自适应二维经验模态分解,通过确定分解后以噪声主导的子带的个数,进一步利用正态逆高斯模型对以噪声主导的子带系数分布进行建模;然后使用贝叶斯最大后验概率估计理论从模型导出相应的阈值;最后采用最优线性插值阈值函数算法完成去噪。仿真结果表明,对于添加不同标准差大小高斯白噪声的测试图像,所提算法在峰值信噪比上相比sym4小波去噪、双变量阈值去噪、邻近算子的全变分算法和重叠组稀疏的全变分算法分别平均提高了4.36 dB,0.85 dB,0.78 dB和0.48 dB,结构相似性指数也有不同程度的提高,有效地保留了更多的图像细节。实验结果证明,所提算法在视觉性能和评价指标方面均优于对比算法。; 关键词快速自适应二维经验模态分解正态逆高斯模型贝叶斯最大后验概率估计理论最优线性插值阈值图像去噪; Keywords Fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition Normal inverse Gaussian model Bayesian maximum posterior probability estimation theory OLI-Shrink threshold value Image de-noising; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名快速自适应二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用研究被引量：5: 3; 作者胡媛媛韩彦龙; 机构河北工程技术学院信息技术学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期40-43,87,共5页; 基金河北省高等学校自然科学研究青年基金(A2019208059)。; 文摘针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,提出基于快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)的方法。FABEMD可实现对SAR图像的快速分解,获得描述目标低频至高频信息的多层次固态模函数(BIMF)。基于结构相似性指标剔除多层次BIMF中的噪声成分,保留高鉴别力部分。分类阶段采用联合稀疏表示对保留的BIMF进行表征分类。基于MSTAR数据集对所提方法进行测试,结果验证了其性能优势。; 关键词合成孔径雷达目标识别快速自适应二维经验模态分解结构相似性联合稀疏表示; Keywords Synthetic Aperture Radar(SAR) target recognition Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition(fabemd) structural similarity joint sparse representation; 分类号 TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FABEMD和Goldstein滤波器的SAR舰船尾迹图像增强方法被引量：6: 4; 作者张问一胡东辉丁赤飚; 机构中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学院电子学研究所中国科学院研究生院; 出处《雷达学报（中英文）》 2012年第4期426-435,共10页; 基金国家部委预研基金资助课题; 文摘增强SAR舰船尾迹图像中模糊的开尔文尾迹并保持湍流尾迹特征对舰船及运动参数的反演具有重要作用。该文利用快速自适应2维经验模式分解方法(Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition,FABEMD)实现图像中开尔文尾迹,湍流尾迹和其他中/大尺度海洋特征的分解,提高开尔文尾迹相对其他特征的图像和频谱对比度。同时引入并改进干涉图Goldstein滤波器实现对开尔文尾迹的进一步增强,并利用不变矩对增强后的SAR舰船尾迹图像进行评价。通过原理分析、增强实验和主/客观评价,表明该方法具有显著的开尔文尾迹增强效果,并保持了湍流尾迹特征,实现效率高且适用性较强。; 关键词合成孔径雷达图像增强尾迹 2维经验模式分解快速自适应2维经验模式分解干涉相位滤波不变矩; Keywords Synthetic Aperture Radar （SAR） Image enhancement Ship wake Bidimensional Empirical Mode Decomposition （BEMD） Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition （fabemd） Interferogram filter Moment invariants; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FABEMD的变化光照下人脸识别方法: 5; 作者陈恒鑫唐远炎房斌张太平; 机构重庆大学计算机学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期1-4,16,共5页; 基金国家自然科学基金No.61003120 No.60873092~~; 文摘在光照变化的环境下,人脸识别因受到光照强度和方向的非线性干扰而变得困难重重。在人脸局部区域,光照的变化比较缓慢,而皮肤对光照的反射率特征变化比较快,可以认为光照变化是低频信号,而人脸本质特征是高频信号。FABEMD是一种快速自适应的BEMD(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,二维经验模式分解)方法,它能够将图像分解为不同尺度的高频图像和低频图像,高频图像代表了人脸皮肤细节纹理特征,而低频图像则代表了轮廓特征。但是并不能定量判别什么样的高频信号以及多少高频信号能够用来消除光照影响,所以提出了两种衡量高频细节信息量的方法,将这些信息量的相对值来推算融合不同尺度的高频信号权重系数。基于Yale B人脸数据库的实验数据证明了所提方法能够取得很好的识别效果。; 关键词光照不变性快速自适应的二维经验模式分解(fabemd) 二维经验模式分解(BEMD) 人脸识别; Keywords illumination invariant Fast Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition（fabemd） Bidimensional Empirical Mode Decomposition（BEMD） face recognition; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合被引量：5: 6; 作者安影范训礼陈莉刘佩; 机构西北大学信息科学与技术学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期292-300,共9页; 基金国家重点研发项目(2017YFB1402103-1)资助课题; 文摘针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition,FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。; 关键词图像融合快速自适应二维经验模态分解显著性检测引导滤波; Keywords image fusion fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition(fabemd) saliency detection guided filter; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FABEMD和改进局部能量窗口的红外中波和长波图像融合被引量：4: 7; 作者崔晓荣沈涛黄建鲁孙宾宾; 机构火箭军工程大学; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2043-2049,共7页; 基金国防科技创新特区项目(099018)资助。; 文摘针对探测波段为3.7~4.8μm的中波红外图像和探测波段为8~14μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低,显著性目标不够凸出,伪影引入严重的问题,采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维内蕴模函数(BIMFs)和残余分量(Residual)。对于每一层内蕴模函数选用改进的局部能量窗口融合规则,首先配置好加权算子以增加区域窗口中心像素的能量占比;选用不同的加权算子,经实验验证能有效突出红外中波和长波图像的能量特征信息;其次充分利用内蕴模函数的相位信息,当相位相反时,采用能量加权平均的方式,以解决融合系数的正负符号极性难以确定的问题;当相位相同时,判断二者的能量差距并依据差距大小选择设定的融合规则,融合规则基于红外中波和长波图像的灰度差异特性设定。对于残余分量则利用红外中波图像和改进区域能量窗口的最大对称环绕显著性权重图指导基础层系数的融合,自适应的局部环绕窗口充分利用了低频显著性信息,对无用背景的抑制效果也相当出色,能够在复杂背景图像中突出显著性对象,最终得到细节信息丰富,对比度明显的指导图像。最后通过FABEMD的逆变化重构过程得到融合图像,对4组不同背景、不同大小的红外中长波图像进行主观和客观性能评价,4组图像均来自多波段红外采集系统且都经过严格配准并和7种相关算法进行对比实验,在主观性能上显著性对象突出、清晰度度高;客观性能上在平均梯度和空间频率这两个评价指标上性能优异,验证了该算法的有效性。; 关键词图像融合快速自适应二维经验模态分解相位信息区域能量窗口显著性图; Keywords Images fusion Fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition Phase information Regional energy window Saliency map; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高压断路器振声联合故障诊断方法被引量：61: 8; 作者赵书涛张佩申路郭静; 机构华北电力大学保定校区电气工程学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期216-221,共6页; 文摘针对现有的高压断路器机械故障诊断方法存在的不足,本文提出了一种新的高压断路器振声联合诊断机械故障的方法。此方法首先利用快速核独立分量分析(fast KICA)对采集到的声波信号进行盲源分离处理,并对处理后的声波信号和采集到的振动信号进行改进集合经验模式分解(EEMD)。其次,对分解后的每一个固有模态函数(IMF)求其二维谱熵,并以此二维谱熵矩阵的变换矩阵作为支持向量机的输入特征向量对断路器机械状态进行识别。最后实验表明,振声联合复合分析方法有效提高了高压断路器机械故障诊断的正确性和实用性。; 关键词高压断路器振声联合快速核独立分量分析改进集合经验模式分解二维谱熵支持向量机; Keywords High voltage circuit breakers,vibration and acoustic joint,fast KICA,the improved EEMD decomposition,two-dimensional spectrum entropy,support vector machine(SVM); 分类号 TM561 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种基于多尺度极值的快速自适应二维经验模式分解方法	杨达刘述田徐冠雷王晓炜	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于快速自适应的二维经验模态分解的图像去噪算法	刘佩贾建陈莉安影	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	快速自适应二维经验模态分解在SAR目标识别中的应用研究	胡媛媛韩彦龙	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于FABEMD和Goldstein滤波器的SAR舰船尾迹图像增强方法	张问一胡东辉丁赤飚	《雷达学报（中英文）》	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于FABEMD的变化光照下人脸识别方法	陈恒鑫唐远炎房斌张太平	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合	安影范训礼陈莉刘佩	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	FABEMD和改进局部能量窗口的红外中波和长波图像融合	崔晓荣沈涛黄建鲁孙宾宾	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	高压断路器振声联合故障诊断方法	赵书涛张佩申路郭静	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2014	61	在线阅读下载PDF 职称材料