彭玲 作品数:5 被引量:47 H指数:3 供职机构: 重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室 更多>> 发文基金: 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 机械工程 轻工技术与工程 电子电信 更多>>
基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方法 被引量:25 2017年 图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态,保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,该方法在滤除噪声的同时,能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得了较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。 刘嘉敏 彭玲 袁佳成 刘军委关键词:中值滤波 自适应 图像去噪 多邻域保持嵌入的人脸识别方法 被引量:3 2017年 现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。 刘嘉敏 袁佳成 彭玲 刘亦哲 罗甫林关键词:人脸识别 重构误差 基于遗传算法的VMD参数优化与小波阈值的轴承振动信号去噪分析 针对轴承振动信号夹杂的噪声极大影响有用信息的提取,提出了基于遗传算法的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与小波阈值去噪方法。该方法首先利用遗传算法选择合适的VMD参数,然... 刘嘉敏 彭玲 刘军委 袁佳成关键词:遗传算法 小波阈值 去噪 单通道旋转机械复合故障信号分离及诊断 被引量:1 2017年 针对单通道条件下旋转机械复合故障信号分离和故障类别诊断难以有效实现的问题,采用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法构建虚拟多通道和线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)维数约减方法解决单通道盲源分离的欠定问题,并通过完备字典训练和稀疏分解提取故障信号稀疏特征,最后利用支持向量机对该诊断方法进行分类评估,并将其运用在滚动轴承故障诊断实验中,实现了单通道旋转机械复合故障信号的有效分离和故障类型的正确诊断。 刘嘉敏 刘军委 彭玲关键词:盲源分离 特征提取 故障诊断 遗传算法VMD参数优化与小波阈值轴承振动信号去噪分析 被引量:18 2017年 针对轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息的提取,提出了基于遗传算法的变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与小波阈值去噪方法。该方法首先利用遗传算法选择合适的VMD参数,然后用VMD方法对含噪声的信号进行自适应分解,最后对分解的模态分别进行小波阈值处理后重构信号,得到去噪后的信号。对实际轴承信号的分析结果表明,该方法与常用的去噪方法相比,能够得到更高的信噪比和更低的均方差。 刘嘉敏 彭玲 刘军委 袁佳成关键词:遗传算法 小波阈值去噪