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基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法
被引量：
6
1
作者
徐斌
葛宝臻
+1 位作者
吕且妮
陈雷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1582-1586,共5页
为实现大气湍流环境下的高质量成像,将自适应光学波前探测技术与数字图像处理技术相结合,并提出了一种基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法。通过在光学系统中使用哈特曼-夏克波前传感器探测波前信息,进而计算光学系统...
为实现大气湍流环境下的高质量成像,将自适应光学波前探测技术与数字图像处理技术相结合,并提出了一种基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法。通过在光学系统中使用哈特曼-夏克波前传感器探测波前信息,进而计算光学系统点扩散函数;然后使用改进的二次二维经验模态分解算法进行图像去噪,最后利用R-L算法实现对湍流退化图像的复原。通过搭建光学实验系统,对实际拍摄的湍流退化图像进行了复原实验。结果表明,该算法能够有效减弱噪声放大现象,得到更加稳定的高质量大气湍流退化图像复原结果。
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关键词
图像复原
二维
经验模态分解去噪
自适应阈值法
点扩散函数
R-L算法
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职称材料
fGn模型在结肠癌基因表达数据集去噪中的应用
2
作者
艾玲梅
李科
马苗
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期303-307,共5页
基因表达数据集获取过程中容易掺杂噪声成分,噪声会干扰数据的正确表达从而影响其后期的分析与研究。基于中值计算法估计噪声标准差的经验模态分解(EMD)去噪存在一定的不足,从而影响去噪效果。分数阶高斯噪声(fGn)模型可提供EMD下较为...
基因表达数据集获取过程中容易掺杂噪声成分,噪声会干扰数据的正确表达从而影响其后期的分析与研究。基于中值计算法估计噪声标准差的经验模态分解(EMD)去噪存在一定的不足,从而影响去噪效果。分数阶高斯噪声(fGn)模型可提供EMD下较为准确的噪声标准差估计方法,在该模型下去噪可减少白色及有色噪声,进而增强去噪效果。因此在中值计算EMD去噪基础上,提出一种基于fGn模型的去噪方案,并对结肠癌基因表达数据集做去噪分析。实验结果表明,相比中值计算EMD去噪方法,改进方法的信噪比、噪声抑制比、t检验等值具有一定的优势,可作为基因表达数据集去噪的一种参考方案。
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关键词
基因表达数据集
经验模态分解去噪
噪
声标准差
分数阶高斯
噪
声
结肠癌
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职称材料
基于EEMD和MKRVM的锂电池剩余寿命预测方法
被引量：
13
3
作者
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期38-44,共7页
锂电池储能是一种快速高效的有功功率和无功功率调节方法,可用于发、输、变、配用各个环节。针对锂电池测量数据中经常伴随着各种类型及大小的噪声,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(ensemble empir-ical mode decomposition)去噪和...
锂电池储能是一种快速高效的有功功率和无功功率调节方法,可用于发、输、变、配用各个环节。针对锂电池测量数据中经常伴随着各种类型及大小的噪声,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(ensemble empir-ical mode decomposition)去噪和多核相关向量机MKRVM(multiple kernel relevance vector machine)的锂电池剩余寿命预测方法。首先执行EEMD去噪,去除测量数据中的噪声信号;然后将MKRVM算法用于预测锂电池的剩余寿命,其中MKRVM核函数的稀疏系数通过量子粒子群算法获取。利用美国国家航空航天局艾姆斯研究中心提供的锂电池测量数据,对提出的方法进行了测试,在测试中展示了EEMD去噪和MKRVM预测方法的实现过程,并证明了方法的有效性与先进性。
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关键词
锂电池
剩余寿命
集合
经验模态分解去噪
多核相关向量机
量子粒子群优化
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职称材料
题名
基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法
被引量：
6
1
作者
徐斌
葛宝臻
吕且妮
陈雷
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津大学光电信息技术教育部重点实验室
天津商业大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1582-1586,共5页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61535008)。
文摘
为实现大气湍流环境下的高质量成像,将自适应光学波前探测技术与数字图像处理技术相结合,并提出了一种基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法。通过在光学系统中使用哈特曼-夏克波前传感器探测波前信息,进而计算光学系统点扩散函数;然后使用改进的二次二维经验模态分解算法进行图像去噪,最后利用R-L算法实现对湍流退化图像的复原。通过搭建光学实验系统,对实际拍摄的湍流退化图像进行了复原实验。结果表明,该算法能够有效减弱噪声放大现象,得到更加稳定的高质量大气湍流退化图像复原结果。
关键词
图像复原
二维
经验模态分解去噪
自适应阈值法
点扩散函数
R-L算法
Keywords
image restoration
bi-dimensional empirical mode decomposition denoising
adaptive threshold method
point spread function
R-L algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
fGn模型在结肠癌基因表达数据集去噪中的应用
2
作者
艾玲梅
李科
马苗
机构
陕西师范大学计算机科学学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期303-307,共5页
基金
陕西省重点实验室开放共享基金资助项目(SAIIP201202)
陕西师范大学学习科学交叉学科培育计划基金资助项目
文摘
基因表达数据集获取过程中容易掺杂噪声成分,噪声会干扰数据的正确表达从而影响其后期的分析与研究。基于中值计算法估计噪声标准差的经验模态分解(EMD)去噪存在一定的不足,从而影响去噪效果。分数阶高斯噪声(fGn)模型可提供EMD下较为准确的噪声标准差估计方法,在该模型下去噪可减少白色及有色噪声,进而增强去噪效果。因此在中值计算EMD去噪基础上,提出一种基于fGn模型的去噪方案,并对结肠癌基因表达数据集做去噪分析。实验结果表明,相比中值计算EMD去噪方法,改进方法的信噪比、噪声抑制比、t检验等值具有一定的优势,可作为基因表达数据集去噪的一种参考方案。
关键词
基因表达数据集
经验模态分解去噪
噪
声标准差
分数阶高斯
噪
声
结肠癌
Keywords
gene expression dataset
Empirical Mode Decomposition （EMD） denoising
noise standard deviations
fractional Gaussian noise（fGn）
colon cancer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于EEMD和MKRVM的锂电池剩余寿命预测方法
被引量：
13
3
作者
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
机构
安庆师范大学物理与电气工程学院
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2018年第7期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51607004
51577046)
+3 种基金
国家自然科学基金资助重点项目(51637004)
国家重点研发计划资助项目"重大科学仪器设备开发"(2016YFF0102200)
安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF157)
安徽省高校优秀青年人才支持计划资助重点项目(gxyq ZD2016207)
文摘
锂电池储能是一种快速高效的有功功率和无功功率调节方法,可用于发、输、变、配用各个环节。针对锂电池测量数据中经常伴随着各种类型及大小的噪声,提出了一种基于集合经验模态分解EEMD(ensemble empir-ical mode decomposition)去噪和多核相关向量机MKRVM(multiple kernel relevance vector machine)的锂电池剩余寿命预测方法。首先执行EEMD去噪,去除测量数据中的噪声信号;然后将MKRVM算法用于预测锂电池的剩余寿命,其中MKRVM核函数的稀疏系数通过量子粒子群算法获取。利用美国国家航空航天局艾姆斯研究中心提供的锂电池测量数据,对提出的方法进行了测试,在测试中展示了EEMD去噪和MKRVM预测方法的实现过程,并证明了方法的有效性与先进性。
关键词
锂电池
剩余寿命
集合
经验模态分解去噪
多核相关向量机
量子粒子群优化
Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)denoising
multiple kernel relevance vector machine
quantum particle swarm optimization
分类号
TM930.12 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法
徐斌
葛宝臻
吕且妮
陈雷
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
fGn模型在结肠癌基因表达数据集去噪中的应用
艾玲梅
李科
马苗
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于EEMD和MKRVM的锂电池剩余寿命预测方法
张朝龙
何怡刚
袁莉芬
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2018
13
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职称材料
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