国家自然科学基金(41076060)
- 作品数：24 被引量：123H指数：7
- 相关作者：郭海涛焦圣喜侯一民田原嫄赵红叶更多>>
- 相关机构：东北电力大学内蒙古大学琼州学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程理学更多>>
- 基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究被引量：2
- 2020年
- 水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟阵元波束形成方法。在低信噪比的情况下,利用最小一乘估计的稳健性可以得到更加准确的估计信号,从而在不增加基阵尺寸的情况下获得更窄和抗干扰性更强的波束,提高阵增益和声呐图像的角度分辨率。通过Matlab仿真并与其他方法比较验证,证明了上述方法的优越性。
- 张伟民郭海涛金其余田原嫄焦圣喜
- 关键词：稳健性虚拟阵元波束形成
- 基于MVDR聚焦波束形成的变压器局部放电源的定向仿真研究被引量：1
- 2015年
- 局部放电是电力变压器绝缘劣化的主要原因,研究局部放电定位对提高电网的安全运行至关重要,研究局部放电的定位首先要明确局部放电的定向。文章提出了一种基于最小方差信号无畸变响应(MVDR)聚焦波束形成的方法,对变压器单个局部放电源定向进行仿真研究,将MVDR方位估计与聚焦波束形成相结合,在定向方面与常规的聚焦波束形成(CBF)相比较,分辨率升高,旁瓣级有明显降低,"混叠"效应的影响更小,该方法还具有抗电磁干扰能力强、系统稳定性好、能够进行现场实时监测等优点。最后通过对该方法的空间谱仿真证明其正确性和有效性。
- 祁帅涛郭海涛王睿高鹏飞杜喆
- 关键词：聚焦波束形成近场
- 粗集与小波在医学超声图像降噪中的应用被引量：2
- 2013年
- 针对医学超声图像中的散斑噪声,提出一种基于粗集与小波的医学超声图像降噪方法。该方法利用粗集理论中的等价关系,将待处理的超声图像划分为若干子图,对子图分别进行对数变换后完成小波分解,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换与指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。实验结果表明:该方法在去除噪声的同时能较好地保持边缘与细节特征。
- 焦圣喜魏宏建
- 关键词：医学超声图像降噪粗集小波
- 多分辨分析和K均值聚类改进FCM图像分割被引量：1
- 2015年
- 模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类广泛应用于图像分割,但FCM聚类中随机确定初始聚类中心容易导致图像的错误分割.为了避免这个缺点,提出一种用于图像分割的FCM聚类初始聚类中心的选取方法.该方法利用图像灰度-邻域均值二维直方图的峰值的个数确定图像聚类数目,然后对图像的低频子带图像利用K均值聚类得到FCM聚类初始聚类中心.实测图像的分割实验表明该方法具可行性.
- 郭海涛赵红叶徐雷侯一民焦圣喜
- 关键词：二维直方图多分辨分析K均值聚类FCM聚类图像分割
- 基于MAR与FCM聚类的声呐图像分割被引量：17
- 2013年
- 针对模糊C均值聚类算法中,聚类效果往往受到聚类中心数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出一种基于多尺度自回归(MAR)模型与模糊C均值(FCM)聚类的声呐图像分割方法。引入MAR模型,建立层与层之间以及相邻层像素点间的数学关系,利用粗尺度图像的灰度-邻域均值二维直方图中的峰值个数来确定聚类中心数目,通过MAR得到的预测分割结果引导初始聚类中心的确定。实验结果表明,改进后的算法能准确、快速地确定聚类中心数目,并较好地解决初始聚类中心问题;与传统的FCM聚类方法相比,具有分割准确和收敛速度快的特点。
- 郭海涛刘丽媛赵亚鑫徐丰
- 关键词：模糊C均值聚类声呐图像二维直方图
- 基于PSO-BP神经网络和Hilbert谱奇异值的滚动轴承故障诊断被引量：8
- 2014年
- Hilbert谱奇异值是对振动信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱时频矩阵后,再利用奇异值分解的方法提取矩阵的特征得到的。将振动信号的谱奇异值作为故障特征,用粒子群优化BP神经网的方法来诊断故障类型,并将该方法与传统BP神经网络做比较分析,实验结果证明,该方法具有收敛速度快、准确度高的特点。
- 侯一民孙嘉兵张宇陈艳虎
- 关键词：滚动轴承奇异值分解粒子群算法BP神经网络
- 利用改进的P-M模型抑制声呐图像散斑噪声被引量：7
- 2014年
- 提出一种基于改进的P-M模型的声呐图像散斑噪声抑制方法。改进的P-M模型中,当图像梯度模值在小波阈值范围之内时,扩散函数为经典P-M模型中扩散函数与指数函数的加权之和。应用改进的P-M模型抑制海底小目标声呐图像的散斑噪声,并与用经典P-M模型、中值滤波、Wiener滤波处理后的结果比较。在散斑噪声抑制方面,改进的P-M模型较经典P-M模型效果好,较中值滤波、Wiener滤波有优势;在图像边缘保持方面,改进的模型优于经典P-M模型、中值滤波、Wiener滤波。实验表明,经改进的P-M模型抑制散斑噪声后的图像的峰值信噪比超过26 dB,边缘保持度超过98%。
- 郭海涛方金王泽洋
- 关键词：声呐图像散斑噪声
- 一种抑制超声图像噪声的混合滤波方法
- 提出抑制超声图像噪声的一种混合滤波方法,该方法先对超声图像进行椒盐噪声检测,根据需要进行排序自适应中值滤波,之后对图像进行同态变换,再进行模糊加权均值滤波,将处理后的图像进行指数变换得到抑制噪声的图像。文中给出该方法的详...
- 郭海涛刘星洁吴君鹏
- 关键词：中值滤波均值滤波超声图像
- 文献传递
- 基于循环平移和DTCWT的声呐图像滤波方法被引量：8
- 2015年
- 声呐图像散斑噪声的存在严重影响声呐图像的人工判读和自动识别。声呐图像散斑噪声滤波是声呐图像处理领域的一个重要难题。双树复小波变换(DTCWT)因其具有近似的平移不变性、良好的方向选择性已被应用于图像滤波。但这种平移不变性的近似性使得DTCWT不能较为彻底地抑制伪吉布斯现象,而导致滤波后图像的边缘存在一定程度的模糊。为了减小伪吉布斯现象和声呐图像边缘模糊,将循环平移与DTCWT结合使用,提出一种基于循环平移和DTCWT的声呐图像滤波方法。实验结果表明,该方法在滤除声呐图像散斑噪声的同时能够较好地保持声呐图像的边缘。
- 郭海涛赵红叶徐雷焦圣喜侯一民
- 关键词：声呐图像散斑噪声滤波循环平移双树复小波变换
- 一种工业无损检测超声图像降噪方法被引量：1
- 2013年
- 针对传统的工业无损检测超声图像散斑噪声降噪方法,不能很好的保持图像边缘和细节,提出了一种新的基于粗集与小波的工业超声图像降噪方法。该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将工业超声图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。通过新算法在实际工业超声图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性。
- 焦圣喜魏宏建
- 关键词：超声图像降噪
