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基于STM32的工业污染监测系统设计被引量：3: 2022年; 随着对工业大气污染排放的管理越来越严格、政策越来越规范,为了管理企业污染排放,需要对污染排放进行监测。针对污染排放处理的前端监测问题,设计了基于STM32的在线工业污染监测系统。监测系统以STM32为主控板控制,搭载多种传感器和定位模块,可以监测系统周围温湿度和SO_(2)浓度等环境数据,通过ESP8266 Wi-Fi模块将数据上传至阿里云物联网平台进行储存。为了方便用户使用查看,设计了一个网页可视化界面。用户可以在界面中的地图上看到实时设备位置和监测数据,并且查询系统监测的历史数据。该设计创新性地将工业污染监测与定位结合,不仅实现了对污染物的监测问题,也实现了对污染物的溯源,并且与阿里云物联网平台连接组成一个综合的集成系统,满足大部分小企业监测要求,实用性较高。试验证明,设计的监测系统能够实现实时、稳定的环境监测的功能,并且在网页可视化界面中可以查看到各项实时监测数据及各项参数的历史数据。; 刘宇耀刘增力; 关键词：STM32 大气污染环境在线监测无线通信可视化

双向二维局部保持鉴别投影应用于人脸识别: 2015年; 双向二维局部保持映射(双向2DLPP)与二维局部保持映射(2DLPP)比较,双向2DLPP同时对图像的行方向和列方向进行降维处理,可以采用较少的系数有效地表示图像。为了进一步增强双向2DLPP算法的分类能力,将双向2DLPP所提取的特征采用线性判别式分析(LDA)进行分类,从而形成了一种新的监督算法:鉴别双向二维局部保持投影。理论分析表明,无论在计算量还是内存要求方面,所提鉴别双向二维局部保持投影算法比双向2DLPP和主成分分析+线性判别式分析(PCA+LDA)要少,而且在ORL和Yale数据库上的人脸识别实验表明,新算法的识别性能比双向2DLPP和PCA+LDA算法要好,且具有较少的计算复杂度。; 周慧陈熙刘增力; 关键词：人脸识别计算复杂度

基于多尺度小波和Tsallis熵的水下图像边缘检测: 2023年; 针对水下图像对比度低和边缘模糊的问题,提出一种基于多尺度小波和Tsallis熵的水下图像边缘检测算法。首先,结合多尺度小波分解特性,采用开放暗通道模型移除低频雾霾现象和软阈值操作降低高频噪声;其次,采用二维高斯函数构造高斯尺度空间进行背景估计,以区分背景与目标信息;最后,结合信息熵和Tsallis熵求得最优阈值,从而得到边缘检测图像。实验结果表明,该算法能有效检测出退化水下图像的边缘轮廓信息,去除虚假边缘情况,准确提取图像的特征边缘。同时应用测试显示,该算法在大气雾霾图像的边缘检测方面表现出色。; 王晓琦赵宣植刘增力; 关键词：水下图像边缘检测多尺度小波 TSALLIS熵

基于颜色恒常性和多尺度小波的水下光学图像增强被引量：5: 2022年; 针对水下光学图像出现的颜色衰减、表面模糊和光照不均匀等现象,提出了一种基于颜色恒常性和多尺度小波的水下光学图像增强算法。首先,采取灰度世界假设补偿衰减通道,利用颜色恒常性自适应调整图像全局亮度和对比度以有效校正色偏;其次,结合多尺度小波分解特性,采取基于形态学开运算改进的暗通道透射率移除低频雾霾现象,使用软阈值降低高频噪声;然后,利用二维伽马函数自适应校正不均匀光照,使用锐化提高边缘细节;最后,定义融合输入图像即伽马校正图像和锐化图像的权重图,并通过多尺度融合获得增强图像。实验结果表明,所提算法可有效平衡水下光学图像的色度和亮度,显著提高图像清晰度和细节信息;同时应用测试显示,该算法在特征匹配、弱光条件和边缘检测方面的表现出色。; 王晓琦赵宣植刘增力; 关键词：海洋光学图像增强颜色恒常性多尺度小波

基于小波域维纳滤波的图像复原算法优化被引量：4: 2015年; 作为图像复原中一个非常重要的环节,图像去噪是为了取得一个视觉上的高质量图像.通常对小波域维纳滤波的研究都是在图像为零均值的情况下研究,但在现实情况中图像一般不为零均值,于是该文考虑了图像不是零均值的情况,并对局部期望的均方误差参数进行改进,形成参数LSI.通过比较原参数和LSI,根据它们中较小的数进行阈值化处理,选择小波系数,最后进行图像去噪.仿真结果表明,改进后的滤波器对于图像有一个更高的峰值信噪比,有效地改善了小波域维纳滤波算法的性能.; 黄欢王青青; 关键词：图像复原图像去噪

基于稀疏表示的图像去噪算法优化被引量：1: 2015年; 图像去噪是图像复原中一个非常重要的环节,图像去噪是图像处理中最基本的问题,目的是为了取得视觉上的高质量图像。随着压缩感知的兴起与推广,越来越多的学者开始关注稀疏表示理论及其应用,基于稀疏表示的图像去噪成为近年来该领域的前沿研究课题。论文采用非局部集中稀疏表示图像复原模型,创新性的把改进的K均值算法和PCA原理结合起来,形成学习字典。通过对比经典算法,发现这种算法能获得更高的峰值信噪比,提高了同质区域平滑性,并保留更多的纹理、边缘等细节特征,使得图像恢复获得更好的质量。; 黄欢吴中骅; 关键词：图像复原图像去噪峰值信噪比

面向浅海水声通信的TB-GOMP信道估计算法: 2023年; 针对广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)算法复杂度较高、估计误差偏大、所需导频数过多、估计性能过度依赖原子选择数且未充分考虑噪声情况的问题,提出基于原子门限和回溯的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic threshold and backtracking,TB-GOMP)算法,并将其应用于水声正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的压缩感知信道估计框架中。所提算法从多角度对GOMP算法进行改进,首先提出合理的原子门限,对原子精细筛选,利用原子门限不仅可以提高支撑集可靠性,还能通过降低运算复杂度缩短运行时间;其次,引入回溯思想消除算法中包含的误选原子,提高信道估计精度;最后,充分考虑到噪声因素,将迭代停止条件设置为噪声的L 2范数。多组实验结果表明所提算法在噪声环境下能有效估计浅海水声信道,并且在估计精度、运行时间、频谱节约度、稳健性等方面相较于对比算法具有明显优势。; 孟熹亚刘增力; 关键词：OFDM 信道估计浅海水声信道

基于改进蚁群算法的无线传感器网络的路由优化被引量：11: 2018年; 结合无线传感器网络的特点,即能量有限,在无线传感网络路由中引入蚁群算法,并提出改进的IARA算法。在考虑节点的能量、传输方向和节点间距离等因素的基础上,结合Matlab仿真以及解析数值等方法,具体从如下几方面改进蚁群算法,其一启发函数;其二更新信息素;其三概率选择公式。通过仿真表明,该算法具有多方面优势,具体体现在能量消耗少以及生存周期长等方面。; 沙娓娓刘增力; 关键词：无线传感器网络蚁群优化路由算法生命周期

基于单节点重构改进小波包能量与包络谱的滚动轴承故障特征提取被引量：4: 2018年; 针对滚动轴承故障特征提取困难问题,采用单节点重构改进小波包能量与包络谱结合的方法,有效提取出各个不同部位的故障特征。对所采集到的故障信息进行三层改进后的小波包分解重构,计算各个重构节点的能量,并以此来确定包含故障特征信息的节点。对包含故障特征信息的节点进行Hilbert变换求取其包络谱,将其进行细化,读取特征频率,识别故障特征,判别故障类型,实现滚动轴承故障的诊断和定位。并通过仿真信号和滚动轴承故障特征的提取实验证明了该方法的有效性。; 李双丽刘增力; 关键词：小波包包络谱滚动轴承故障识别

基于改进贝叶斯阈值的寻优去噪算法被引量：2: 2021年; 图像在获取和传输的过程中,会不可避免地受到噪声的影响。这不仅影响用户对图像的视觉体验,也会给图像的后续处理带来不利影响,因此必须对带噪声的图像进行降噪处理。小波阈值去噪由于思想简单、可操作性强、计算量相对较小而被广泛使用。针对VisuShrink算法对边缘小波系数产生过扼杀造成伪吉布斯效应等视觉失真现象和SureShrink、BayesShrink算法造成边缘模糊导致图像失真等问题,提出一种基于改进遗传算法的自适应贝叶斯阈值优化算法。在小波系数上使用的优先级是在图像处理应用中广泛使用的广义高斯分布(Generalized Gaussian Distribution,GGD),对所有子带通过改进遗传算法自适应算法确定最优阈值参数,阈值算法适用于任何子带。实验结果表明,与VisuShrink、SureShrink等算法相比,该方法在信噪比(Signal-Noise Ratio,SNR)与均方差(Mean Square Error,MSE)方面有较大提升,并且可以较好地保留图像的边缘信息,与优化前的BayesShrink算法相比,阈值优化后降噪性能提升12%左右。; 余传本刘增力; 关键词：改进遗传算法自适应优化

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国家自然科学基金(61271007)

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