成礼智[1]2002年在《离散与小波变换新型算法及其在图像处理中应用的研究》文中进行了进一步梳理作为特殊的多带完全重构滤波器,包括M带小波、各种离散正交变换在内的变换方法在信息处理,尤其是在图像处理中具有非常重要的地位和作用。论文以M带含参数线性相位小波变换以及小波与离散变换整数实现及其应用为研究对象,以低复杂度算法为核心,建立了多种多带小波的构造理论与方法,得到了包括小波变换、各种离散正交变换在内的整数变换算法体系；利用该理论体系,深入研究了包括图像压缩、数字水印、叁维地形表示以及图像超分辨等诸多图像处理应用问题。本文的研究工作由新型算法的理论研究和图像处理应用研究两个方面组成。第一部分理论研究的主要成果有：1.建立了五种多带小波的构造方法。(1)通过研究多带完全重构滤波器长度、消失矩以及滤波器系数之间的关系,提出了多带小波构造的线性方程组解法,该方法对于滤波器带数较小时非常简单高效。(2)通过研究完全重构滤波器多相矩阵提升分解的一般形式,利用小波消失矩与Euclidean算法,建立了由基于提升分解的完全重构滤波器构造方法。(3)通过揭示离散变换本质上为具有至少一阶消失矩的完全重构滤波器特性,提出了基于离散变换方法的多带完全重构滤波器构造方法。(4)通过建立完全重构滤波器分解与重构端多相矩阵关系式,利用矩阵函数平移方法,从一个滤波器出发求出了所有其他分解与重构滤波器长度之和与之相等的滤波器。(5)另外,为了解决由于带数增加而导致现有构造方法运算量急剧增加的问题,利用计算机代数学中的Groebner基和合冲模算法理论,并通过建立矩阵多项式的正交分解方法,建立了多带小波的高效、高精度方法。本文找到的双正交小波其变换系数大部分是带参数的,搜索发现,当该参数属于某个区间时,找到的滤波器系数为双正交小波滤波器系数,因而很容易地找到具有良好计算性质的二进制系数小波。同时利用五种方法得到的小波各具特色。总之,本文建立的系列小波构造方法克服了经典的Daubechies方法需要多项式开方的困难,以及得到的小波滤波器系数为无理数的缺陷,同时,也避免了Sweldens提升分解方法不能揭示小波的重要性质——消失矩的问题,极大地丰富了已有小波变换系数的内容。人们可以根据需要,采用不同的方法,非常方便地构造和选用合适的小波变换。2.建立了各种离散叁角变换整数实现的系统理论与算法。利用作者建立的系列离散变换浮点快速算法,并研究离散正交变换矩阵的稀疏提升分解性质：(1)提出了一般长度情形下具有提升结构的整数DCT算法以及带尺度整数DCT算法。(2)建立了各种离散变换矩阵的具有提升结构的新型稀疏分解,从而建立了整数DCT、整数DFT、整数DHT以及整数DWT的统一快速算法,上述算法的算术运算量在浮点运算次数总数意义下是最优的,而整数DFT则避免了复数运算。(3)设计了利用第二类整数DCT计算所有整数离散变换的统一快速算法。所有整数变换只需移位与加法,从而可以避免浮点运算。(4)为了克服(块)离散变换实施在图像上时产生边缘效应的问题,根据输出变换系数的加权,论文提出了一种加权整数重迭式变换(IntWLPT)理论与算法。第二部分内容研究整数小波与离散变换在图像压缩、数字水印、叁维地形的带参数小波表示、Toeplitz系统求解及其在图像超分辨中的应用等问题。主要包括：(1)从建立低复杂度、低存储、适合硬件实现、高保真图像压缩方法的角度出发,基于“带”的(局部)小波变换,提出了一种带量化的集合分裂编码方法,建立了一种提高变换效率的带尺度小波提升分解,从而得到一种低存储、低复杂度的图像压缩方法。利用该方法与IntWLPT实施图像压缩时,在图像质量与JPEG 2000方法相近的前提下,存储开销减少75%,运算量减少54%。进行FPGA硬件仿真表明,利用本文得到的小波变换,只需保留其系数的二进制小数4位(即小数值不小于1/16),则按照软件压缩所得到的图像客观质量PSNR值与相应硬件仿真得到的PSNR相近,但易于硬件实现。(2)利用整数小波可以实现图像无损表示的特性,讨论了在数字高程模型(Digital Terrain Model, DTM)环境下的低计算复杂度数字水印新技术,该水印方法抗攻击和干扰的能力强,具有高度安全性。(3)应用带参数的小波变换,提出了一种利用含参数小波实现叁维地形表示的高精度、低复杂度方法,在保证高精度的前提下,需要的叁角形个数比国际通用方法减少16%左右。(4)在多重网格理论的框架下,通过小波变换矩阵构造出有效的限制与延拓算子,建立了一种高效、高精度的Toeplitz系统求解方法,基于此提出了图像超分辨的新型算法,图像恢复质量比经典的整体迭代法提高近7dB,获得了良好的图像超分辨效果。
姚胜利[2]2007年在《地震信号的小波去噪方法研究》文中提出提高地震资料的信噪比是地震信号数字处理的重要任务，因此地震资料去噪方法的研究一直是地震勘探领域的研究热点。随着数字信号处理技术的发展，很多优秀的去噪方法涌现出来，如何结合地震资料的特点，运用合适的去噪方法来提高地震资料的信噪比，具有重要的的现实意义。近年来兴起的小波分析方法以其良好的时频分析能力迅速成为非平稳信号处理的有力工具，基于小波分析的去噪方法更是大量涌现，且被证明其具有传统傅立叶变换去噪方法所不能比拟的优越性。本文研究了四种小波去噪方法，分析了四种方法各自的特点。处理结果表明，小波变换模极大值去噪方法，在低信噪比的信号去噪中具有优势，适合信号中混有白噪声且含有较多奇异点的情况；小波变换尺度间相关性去噪方法比较适合噪声水平不是很高的信号去噪，且具有较好的边缘重构能力；小波变换阈值萎缩去噪方法广泛的适应性，且有很好的去噪效果；平移不变量小波阈值去噪方法，能很好的抑制阈值去噪方法的伪吉布斯效应，且能得到更好的视觉效果。本文把以上四种小波去噪方法应用于地震资料处理，通过人工合成地震记录和实际地震资料的处理证明了方法的有效性，达到了提高地震资料信噪比的目的。
严奉霞[3]2007年在《复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究》文中进行了进一步梳理非平稳信号的稀疏表示和高效处理算法是数学和信息科学研究的重要内容,其中,近年来建立起来的小波理论与算法已经成为信号稀疏表示的有效方法。但是,传统小波变换在处理信号和图像时存在平移敏感性和方向选择性弱等缺陷,因此,研究具有更好的近似平移不变性和奇异特征表示能力的新型小波变换,成为当前小波理论发展以及图像处理中非常重要的课题。由于图像获取方式的限制或在传输过程中受到干扰,通常导致观测的图像质量过低或被各种噪声所污染。图像去噪的主要目的是在保留图像原有重要信息的前提下降低或消除噪声,获得高质量的为人类视觉所接受的图像,从而为下一步的图像处理奠定基础。图像增强的目的是通过处理凸显原图像不够清晰的细节信息,使得处理后的图像更加便于人眼理解或机器识别。图像去噪和增强都是目前计算机视觉和图像处理领域最基本的且仍未很好解决的挑战性课题。针对传统离散小波变换(DWT,Discrete Wavelet Transform)的局限,本文深入研究了二元树复数小波变换(DT-CWT,Dual-Tree Complex Wavelet Transform)的相关性质,包括近似平移不变性、方向性和实现问题等,并在此基础上提出了构造二元树复数小波滤波器组的新算法;提出了一种新型复数小波变换—高密二元树离散小波变换(HD-DT DWT,Higher-Density Dual-Tree DWT),研究了其相关的性质及满足各种约束条件的滤波器组的构造方法;为更好的处理非平稳信号,初步研究了基于全变差模型和优化方法的信号和图像自适应分解问题;进一步深入研究了新型复数小波变换在图像去噪和增强中的应用,获得了比现有方法有显着改进的实验结果。本文的主要工作和创新如下:■研究了二元树复数小波中双正交Hilbert变换对的构造。对线性相位双正交小波的构造和二元树复数小波变换的相关性质进行了充分而详尽的研究,在此基础上提出了利用参数化技术和最优化方法构造二元树复数小波变换中的Hilbert变换对的方法。这种滤波器设计的优点在于,对参数作适当的调节就能得到有理系数的二元树复数小波滤波器组,对于提高变换速度和效率、降低计算复杂度都有显着意义。■针对传统DWT的缺陷,提出了高密度二元树离散小波变换这一新型复数小波变换的概念,系统深入的研究了高密度二元树离散小波变换的性质和构造方法,利用分数阶延迟滤波器、谱因子分解等技术构造出了具有紧支撑、消失矩、较高阶的光滑性、近似Hilbert变换对关系、中间尺度等优良性质的小波函数,为信号和图像等高维数据的分析提供了一种新的变换方法。■作为用小波变换对信号和图像进行分解的一种推广,本文还初步研究了基于优化方法的信号和图像自适应分解问题,根据信号自适应的得到其低分辨率近似和重构滤波器,使得重构信号与原信号之间的误差最小。为提高所得近似图像的视觉质量,我们进一步将全变差模型引入自适应分解方法中,为对信号或图像进行自适应分解提供了一种新思路。■基于理论研究的结果,进一步深入探讨了新型复数小波变换在图像去噪和增强中的应用,提出了叁种基于DT-CWT的图像去噪新算法:(ⅰ)复数小波变换域利用系数尺度间和尺度内相关性的图像去噪算法;(ⅱ)基于局部参数的二元树复数小波域隐马尔可夫树(HMT,Hidden Markov Tree)模型图像去噪;(ⅲ)复数小波域高斯尺度混合(GSM,Gaussian Scale Mixture)模型去噪。这些方法充分利用了复数小波变换的优良性质及其系数分布的统计规律,实验表明,在简化计算复杂度、提高计算效率的同时获得了比现有相关去噪算法有显着改进的的去噪效果。另外,我们还提出了一种基于尺度间和尺度内相关性SURE方法的正交小波阈值去噪方法,解决了最近提出的正交小波域去噪算法对含较多纹理的图像处理效果不佳的缺陷,成为目前非冗余小波变换域效果最好的去噪算法。■最后,我们还探讨了结合新型复数小波变换和最优视觉表示的统计特性的图像增强问题,提出了两种图像增强算法:(ⅰ)基于双密度二元树离散小波变换(DD-DT DWT,Double-Density Dual-Tree DWT)和视觉表示的图像增强算法,取得了非常好的视觉效果;(ⅱ)基于二元树复数小波和视觉表示的噪声图像增强算法,较好的缓解了带噪声图像增强中噪声抑制和细节保护之间的矛盾。
郑勋烨[4]2014年在《经典与新型小波理论及其在图像处理中的应用》文中指出本文致力于研究小波理论在图像尤其是遥感图像处理领域的应用.文章首先总结了小波理论的源流与发展,介绍了连续小波变换、离散小波变换、多分辨分析和几类经典小波.对小波理论在信号和图像处理领域的应用指出了其优缺点.进而,针对经典小波的缺陷改良,介绍了新型小波系统的发展沿革和现状,主要包括脊波变换(Ridgelet)、曲波变换(Curvelet)、轮波变换(Contourlet)等,阐述了新型小波系统的主要思想和算法.本文研究了数字音频和图像信号的小波去噪理论,对一维音乐信号和二维标准图像重点讨论了小波阈值去噪算法,并进行了去噪仿真实验,根据峰值信噪比(PSNR)等判别参数,将实验结果进行了对比.一个明确而新颖的观点是从纹理图像的角度理解地图,对遥感图像作卡通和纹理分解.本文给出了离散小波框架变换的定义和用它来进行纹理刻画的方法,由此,结合Gabor小波和支持向量机SVM提出了图像分割算法,并对标准纹理图像库图像和北京地区遥感图像进行了纹理图像分割实验.本文建立了数字脊波和数字曲波变换的图像分解算法,比较了基于全局和局部对偶框架的GDF算法和LDF算法.给出了二维Gabor滤波器基函数的一般形式和图形,讨论了滤波器选取原则、设计方法和特征提取步骤,并用基于纹理分析的Gabor方法对遥感图像目标区域进行特征提取和边缘刻画.轮波变换具有良好的多分辨率、局部化及方向性特征,本文重点讨论了方向滤波器组的设计.针对影像融合,探讨了基于多孔atrous小波与广义IHS变换结合的融合方法.此外,本文把测地线活动轮廓(GAC)用曲波演化方法进行多尺度改进,获得曲波测地线蛇形活动轮廓(CGS).探讨了边界探测函数的构造.文章结尾提出“全息地图”的概念构想.
周贤[5]2006年在《阴极炭块内部缺陷的X射线自动检测与识别研究》文中进行了进一步梳理随着工业技术的发展，炭素材料的地位将越来越重要。炭素材料的各生产和使用单位迫切需要一种行之有效的缺陷检测方法，来控制和改善产品质量。然而，炭素材料检测信号的信噪比一般都较低，因而很难有效地将其内部缺陷检测出来。因此，寻求有效的检测方法和手段势在必行。论文以阴极炭块这一典型的炭素制品为研究对象，对其内部缺陷的自动检测与识别的关键技术进行了深入系统的研究，设计开发了X射线自动检测系统。主要研究内容如下： 第一章对炭素制品内部缺陷无损检测的研究现状进行了综述，结合工程项目，提出了本文的研究内容，指出了缺陷自动检测所必须解决的关键问题。 第二章首先分析了炭素制品缺陷检测的各种方法，着重对超声波检测及X射线检测方法作出了全面的评述，并提出炭素制品内部缺陷不宜采用超声波脉冲回波法进行检测；超声波波速检测法适合于检测炭素制品的均质结构，一般能探测(反映)内部缺陷，但不能定量地评定结构缺陷；提出了X射线法适合定量评价炭素制品的内部缺陷，可获得较好识别效果，能够实现缺陷的定量评价；根据实验首次建立了炭素制品曝光量曲线，该曲线对于指导一定厚度炭素制品选择多大透照电压，从而获得较清晰的射线图像具有重要的现实意义。 第叁章运用小波理论研究了紧支集双正交小波基的构造方法，成功地构造出适合阴极炭块X射线图像处理的双正交样条小波基。设计了目标边界提取算法，以排除图片的背景干扰。研究了基于小波变换的图像消噪及增强方法，成功地设计了直方图加子波的图像增强算法及在此基础上的基于同态滤波的图像不均度调整方法。提出了基于小波变换的边缘检测和阈值分割的缺陷检测算法，实现了阴极炭块内部缺陷的检测。 第四章在图像增强的基础上，研究了缺陷自动检测方法，提出了基于数学形态学的缺陷边缘提取以及数学形态学结合阈值法提取缺陷区域的两种缺陷检测方法，两法基本上排除了噪声的干扰影响，很好地从图像中提取和分割出所需的缺陷样本。 第五章分析了表征缺陷的特征量类型，成功地从得到的缺陷样本中提取了19个具有代表性的特征量。在此基础上，建立了特征组合分
王振旻[6]2008年在《目标图像识别算法研究及其在DSP高速处理系统中的实现》文中提出随着图像处理各基本理论的发展以及DSP应用技术的快速进步,与DSP技术相结合的数字图像处理技术在国民经济各部门得到了广泛的应用。现代战争对科学技术的要求越来越高,在空战这样一个复杂、动态的环境中,对飞机目标的识别已经显得越发的重要。本文所讨论的是飞机目标图像的识别技术及其在DSP上的应用,主要的工作内容包括以下几方面:首先,讨论了图像的边界检测问题。这里我们将小波理论作为基础,在已经研究的多尺度小波变换方法上,加入模角分离(MAS)的小波函数,它可以很有效的将所要得到的边界和不需要的噪声相区分。在分析了此方法的数学模型之后,我们在实验中可以看出,这种方法可以有效的检测出目标图像边界,并且优于以前所研究的其他方法。其次,在所得到的边界图像的基础上,研究了对于图像边界的不变矩问题,我们将本文中所探讨的仿射不变矩方法和一般的不变矩方法相对比,从数学模型和实验结果中可以发现,仿射不变矩有着维数低、类间方差大、易于区分的特点。在图像的特征提取上可以得到很好的效果,并为下一步的分类器设计打下了良好的基础。再次,是将前文所研究的不变矩结果输入分类器对目标进行分类识别,这里的主要工作是设计性能优良的分类器,并将训练样本输入到分类器中进行训练,再运用测试样本进行测试。分类器设计和目标识别方法主要是运用了小波网络(WNN)和学习矢量量化网络(LVQ)。针对不同的网络模型研究了改进算法并分析了各自的优缺点,得到了较为满意的识别效果。接着,介绍了DSP技术的发展,软硬件结构。并结合本课题的实验平台DAM6416P探讨了DSP在图像处理应用过程中程序结构的设计方法,并设计了针对实验平台的目标图像识别算法。最后,简单地总结了本课题的内容,并从软件及硬件方面对本课题的研究方向进行了展望。
陈雅琴[7]2008年在《桥梁结构分析的广义变分原理-Daubechies条件小波法研究》文中提出小波理论是20世纪80年代出现的一个新兴数学分支,是近年来在工具及方法上的重大突破,它已被广泛地应用在科学技术和工程计算等各个领域。其中,以Daubechies小波使用最广,影响最为深远,在解决诸如应力大梯度等奇异问题中,较其它小波函数有明显的优势。基于Daubechies小波的小波Ritz法、小波Galerkin法以及小波有限元法近年来一直受到国内外学者的高度重视。但直到目前为止,小波理论在结构工程中的应用还很不完善,尤其是Daubechies小波在诸如联系系数的计算精度不高、位移转换矩阵奇异、高阶消失矩基函数无法使用以及高精度小尺度函数空间难以应用等方面遇到很大困难。因此,如何应用小波理论,特别是Daubechies小波进行结构工程计算,提高计算精度,克服上述缺陷,发挥其独特的优势,具有重要的理论意义和显着的实用价值。本文在系统研究小波数值计算方法及已有小波有限元的基础上,以Daubechies小波为切入点,以桥梁结构工程计算为主要应用方向,以传统Ritz法和Galerkin法为主要手段,将小波分析的多分辨思想与条件变分原理相结合,成功构造出可直接用于工程结构分析的全求解域条件小波Ritz法和条件小波Galerkin法,并进一步构造出基于条件变分和二类变量广义变分的单元刚度矩阵的条件小波有限元法。本论文首先简要介绍了小波理论的发展现状及其在数值计算领域的应用情况,并系统介绍了小波分析的基础理论及Daubechies小波的数学特性,推导了Daubechies小波尺度函数、小波函数及其相关导数、积分、内积和现有联系系数的计算过程,阐明了现有联系系数计算方法中存在的问题,提出了提高联系系数计算精度的有效方法。现有的Daubechies小波有限元法中,为方便边界条件的引入,均在小波待定系数与单元内部节点位置之间设置了位移转换矩阵,从而将小波有限元问题转化为常规有限元问题,方便了小波单元的使用。但也正是由于位移转换矩阵的存在,使得Daubechies小波单元难以实现高精度计算,在结构工程计算方面的应用受到限制。本文在分析传统Daubechies小波有限元法所存在问题的基础上,结合传统Ritz法、Galerkin法和广义变分原理,首次提出了条件小波Ritz法和条件小波Galerkin法,并构造出基于条件变分和二类变量广义变分的单元刚度矩阵的条件小波有限元法和条件小波混合有限元法,构建出条件小波单元求解矩阵,给出条件小波总体刚度求解矩阵的组装方法。从而避免了由于转换矩阵奇异而造成精度下降且计算结果不易收敛的问题,提升了小波Ritz法和小波Galerkin法的求解精度,使小波分析的“显微”特性得以充分发挥,并为应力大梯度问题和工程奇异问题的有效求解提供了强有力的计算手段。同时,编制典型算例,从各个方面对条件小波分析方法在计算精度、稳定性、求解速度以及在处理应力大梯度等奇异问题上的有效性进行全面测试。桥梁桩基础是桥梁工程中典型构件,其内力计算的准确与否将直接关系到整个桥梁结构的安全。本文针对桥梁桩基础计算模型的特点,首次提出并推导了一类可用于桩基础计算的联系系数,同时首次将二类变量的混合能量原理引入Daubechies小波小波有限元法中,以进一步提高结构内力的求解精度。最后,利用上述结果,对桥梁桩基础的典型模型进行了计算。本文还编制了大量的数值计算子程序和计算例程,几乎囊括了Daubechies小波有关结构工程数值计算的所有方面,这些程序的编制,不仅验证了本文的相关结论,同时,也为后续进一步拓展Daubechies小波在结构工程数值计算领域的应用空间打下坚实的基础。
王慧燕[8]2003年在《图像边缘检测和图像匹配研究及应用》文中提出边缘是图像最重要的特征，包含了用于图像识别的有用信息。而图像识别是图像监控的中心环节。本论文结合具体的变电站图像监控系统的项目，对图像识别部分的图像边缘检测与图像匹配技术及其应用进行了研究。主要内容有： 1)在边缘检测中，噪声消除与边缘定位是两个相互矛盾的部分，是一个“两难”问题。本文从边缘检测的“两难”问题出发，对实际图像中可能出现的边缘类型进行了数学模型描述，然后把高斯平滑后的边缘模型作为研究对象，系统地分析了采用微分法检测边缘时，不同的边缘类型表现出来的特性，以及不同类型的边缘定位与平滑尺度的关系。得到的结论为边缘类型的分类提供了依据。若能预先对边缘类型进行分类，则可选取合适的平滑尺度，较好地解决边缘检测的“两难”问题。 2)信息测度能够很好地定量描述图像的边缘特征。本文将图像的叁个信息测度作为分量组成边缘特征的测度向量，作为小脑模型神经元网络—CMAC的输入，提出一种基于信息测度和CMAC网络的边缘检测方法，用该法得到的边缘轮廓清晰，实时性好，并且抗噪能力有明显提高：将上述边缘检测方法应用于无人值守变电站，提出一种瓷瓶裂纹故障监控方案。 3)对小波变换和多分辨率分析在边缘检测中的应用进行了分析和研究，并与图像的不变矩特征相结合，出了一种新的基于小波和矩的动念检测瓷瓶裂纹的实时监控方案，应用于无人值守变电站图像监控系统，仿真结果和实际应用均证明了该方案的正确性和有效性。 4)分析和研究了小波自身特性—对称性、收敛性、平滑性与小波消失矩的内在联系及其这些特性对边缘检测的影响，提出了小波在边缘检测中的选取原则：并以一个具有普适性的斜坡边缘模型为例，探讨了小波用于边缘检测的尺度选取问题。实验证明，提出的小波选取原则是可行的。 5)划Hausdorff距离在图像匹配算法中的应用作了探讨，提出了一种基于信息测度和Hausdorff距离的图像匹配策略。实验表明，该策略加快了匹配过程，提高了抗噪性能，能准确匹配遮挡图像，较好地解决了传统Hausdorff距离中噪声摘要点、伪边缘和出格点造成的误匹配问题。
余琼芳[9]2013年在《基于小波分析及数据融合的电气火灾预报系统及应用研究》文中指出火推动了人类社会的文明进步，而火灾却给人类带来了巨大的危害。随着现代社会经济的快速发展以及工业的不断繁荣，各种电气化产品的层出不穷，给火灾的发生提供了更大的可能性。多年来电气火灾的数量一直呈现居高不下的局面，而且损失惨重的重特大火灾往往也由电气火灾造成。传统的火灾预报由于探测技术、信号处理方法和理论研究的局限性，在电气火灾监测过程中时常会出现误报及漏报。论文深入分析了电气火灾形成机理，在分析出电弧（电火花）和高温为电气火灾火源的根本形式的基础上，通过大量实验，深入研究了不同负载形式下的交流故障电弧燃烧时的电弧电压、电流波形特性后发现，交流电弧在燃烧过程中有潜在着的“零休现象”。故障电弧的“零休现象”特性，给故障电弧的检测拓宽了思路。提出了利用故障电弧检测与分析监测及预报电气火灾的方法。运用小波函数对故障电弧电流信号进行了小波奇异性分析。构造了正交二次样条小波为小波函数，利用多孔算法的二进小波变换实现了快速小波变换算法。故障电弧周期零休现象这一特征信息用小波分析时表现为周期性的奇异点，因此提出了周期性奇异点检测故障电弧的新算法，并分析了该故障电弧检测算法的可行性和有效性。在检测故障电弧发生的基础上，对电气火灾早期现场的主要特征信号进行了多参数实时监测，运用多信息融合技术完成了对所探测的电气火灾特征信息的融合，实现了电气火灾的准确辨识。设计了基于故障电弧的信息融合的叁层模型，并运用我国标准火数据以及典型干扰数据进行了实验仿真，仿真结果表明，该融合模型能够很好地完成电气火灾的快速准确预报，有效地避免了电气火灾的误报和漏报。采用集散控制方法，完成了基于故障电弧和多信息融合的电气火灾预报系统的系统设计。整个系统分为上下位机，下位机又分为主机和从机。下位机主要完成信号的采集、预处理以及传输，其中的主机可完成一定的信号处理与判断；上位机主要完成各种信号处理算法的实现、存储以及监控系统画面的实现。所研发的“电气火灾预报系统”经过了反复试验、调试并在多家应用单位进行了推广使用，较好地实现了电气火灾的预防。论文在电气火灾预报方面进行了一定的研究工作，取得了一定的进展，但是，电气火灾仍然有许多值得研究的热点，例如，在故障电弧进一步与电气火灾其他参量的融合方面、电气火灾融合模型结构的优化方面、采用新型探测技术和探测器扩展现有系统的能力方面、其它领域的新技术（如激光图像粒径分群、激光前向/后向散射的应用）引发电气火灾探测技术的新途径方面以及电气火灾监测技术在与自动化、现代通讯技术、智能大厦技术的进一步结合使得电气火灾探测系统更趋于自动化、开放性和模块化等方面还会有更进一步的发展。
佚名[10]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中指出TP12010031967Flash媒体服务器的优化部署/唐力,槐寅,陈震(清华大学自动化系)//清华大学学报(自然科学版).―2010,50(1).―5～8.越来越多的新型万维网(Web)应用开始提供在线音视频交流功能,而有效的Flash媒体服务器部署方案是提高服务质量的基础。该文给出了媒体服务器优化部署问题的数学模型,并证明即使用户需求和网络性能信息
参考文献：
[1]. 离散与小波变换新型算法及其在图像处理中应用的研究[D]. 成礼智. 国防科学技术大学. 2002
[2]. 地震信号的小波去噪方法研究[D]. 姚胜利. 中南大学. 2007
[3]. 复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究[D]. 严奉霞. 国防科学技术大学. 2007
[4]. 经典与新型小波理论及其在图像处理中的应用[D]. 郑勋烨. 中国地质大学（北京）. 2014
[5]. 阴极炭块内部缺陷的X射线自动检测与识别研究[D]. 周贤. 中南大学. 2006
[6]. 目标图像识别算法研究及其在DSP高速处理系统中的实现[D]. 王振旻. 南京航空航天大学. 2008
[7]. 桥梁结构分析的广义变分原理-Daubechies条件小波法研究[D]. 陈雅琴. 长安大学. 2008
[8]. 图像边缘检测和图像匹配研究及应用[D]. 王慧燕. 浙江大学. 2003
[9]. 基于小波分析及数据融合的电气火灾预报系统及应用研究[D]. 余琼芳. 燕山大学. 2013
[10]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
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