基于声音特征与改进稀疏表示分类的断路器机械故障诊断方法 被引量：16

1

作者 孙玉伟 罗林根 +3 位作者 陈敬德 王辉 盛戈皞 江秀臣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1214-1222,共9页

机械缺陷是导致断路器故障运行的主要原因之一,为了实现对断路器机械故障的诊断,该文根据人耳听觉特性提取断路器合闸声音信号的联合倒谱系数作为声音特征向量,运用线性判别分析和核主成分分析对特征向量进行优化与降维,进而采用稀疏表... 机械缺陷是导致断路器故障运行的主要原因之一,为了实现对断路器机械故障的诊断,该文根据人耳听觉特性提取断路器合闸声音信号的联合倒谱系数作为声音特征向量,运用线性判别分析和核主成分分析对特征向量进行优化与降维,进而采用稀疏表示分类算法对特征向量进行识别,将线性判别分析中的散度概念引入到稀疏表示分类目标函数以改善分类器性能。实验结果表明,该文所提方法能够准确识别断路器机械故障与变电站常见声音类别。将改进稀疏表示分类算法同稀疏表示分类、支持向量机与K近邻算法进行比较,结果表明该方法识别准确率较高,识别效果较好;最后在含噪情况下对该文所提方法的应用效果开展实验,并对联合倒谱系数和单一倒谱系数的识别效果进行比较。 展开更多

关键词 断路器 故障诊断 声音特征 联合倒谱系数 改进稀疏表示分类 模式识别

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改进稀疏表示的飞机目标识别算法 被引量：2

2

作者 李萍 王乐 张波 《电光与控制》 北大核心 2016年第7期50-54,共5页

在自然空中非可控环境下,飞机目标自动识别的难题之一是姿态变化和遮挡问题,为此,提出了一种基于稀疏表示的飞机目标识别方法,该方法利用其稀疏表示系数进行飞机目标识别。与现有的方法相比,该方法将飞机图像识别问题转化为求解待识别... 在自然空中非可控环境下,飞机目标自动识别的难题之一是姿态变化和遮挡问题,为此,提出了一种基于稀疏表示的飞机目标识别方法,该方法利用其稀疏表示系数进行飞机目标识别。与现有的方法相比,该方法将飞机图像识别问题转化为求解待识别飞机图像序列关于训练飞机图像序列的稀疏表示问题,是直接对原始飞机图像进行操作,而不需要进行特征提取和选择过程,由此提高了飞机识别算法的效率,而且对飞机目标的姿态和遮挡变化具有较好的鲁棒性。在5种飞机图像数据集上的实验结果显示,该方法对空中飞机类型识别是可行的,其识别率高达90%以上。该方法为非线性、复杂的空中飞机目标识别提供了一种途径。 展开更多

关键词 飞机 目标识别 姿态变换 稀疏学习 改进的稀疏表示

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基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法 被引量：8

3

作者 朱宏伟 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期931-936,共6页

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、互补信息的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法.首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带;其次,用ISR... 针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、互补信息的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法.首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带;其次,用ISR方法融合低频子带,通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征,从而提高低频子带的融合效率,同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合;最后,将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法. 展开更多

关键词 医学图像融合 非下采样剪切波 改进稀疏表示 融合规则

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基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合 被引量：5

4

作者 裴春阳 樊宽刚 马政 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第7期2092-2099,共8页

针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架。首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层。然后,将改... 针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架。首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层。然后,将改进的稀疏表示算法用于融合平滑层,并在此基础上提出一种基于图像块筛选的策略来构建过完备字典的数据集,再利用字典学习算法训练出一种联合字典,同时引入一种多范数的活跃度度量方法选择稀疏系数;细节层的融合则采用自适应加权局部区域能量的融合规则。最后将融合后的平滑层和细节层进行多尺度重构得到融合图像。针对三类不同成像模态的医学图像进行对比实验,结果表明,该方法较其他多尺度变换和稀疏表示的方法能够保留更多显著的边缘特征,对比度也有明显提升,在视觉效果和客观评价上都具有一定优势。 展开更多

关键词 边缘保留分解 平滑层 细节层 过完备字典 改进稀疏表示 活跃度

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基于多尺度分解和改进稀疏表示的脑部图像融合 被引量：1

5

作者 张亚加 邱啟蒙 +1 位作者 刘恒 邵建龙 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2023年第4期52-61,共10页

为克服单一模态脑部图像的局限性,进而突出病灶细节信息,提高视觉清晰度,降低时间成本,提出了一种NSST域下结合DWT和改进稀疏表示的算法框架。首先,NSST分解源图像获取高、低频分量,DWT对低频分量进一步分解生成对应的能量子带及细节子... 为克服单一模态脑部图像的局限性,进而突出病灶细节信息,提高视觉清晰度,降低时间成本,提出了一种NSST域下结合DWT和改进稀疏表示的算法框架。首先,NSST分解源图像获取高、低频分量,DWT对低频分量进一步分解生成对应的能量子带及细节子带。其次,利用SPCNN融合低频能量子带,多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频细节子带,继而用逆DWT进行融合,并经SPCNN融合高频子带。最后,逆变换得到期望的脑部图像。从主观视觉和客观评价指标两个维度对结果进行综合评估,对比另外4种主流的活跃度水平计算方法,新推出的方法能够兼顾信息的数量和集中程度,效果最优。较之当前主流融合算法,新方法突出了病灶信息,提高了融合效率,降低了时间成本,在视觉效果和客观指标上均有显著优势,能够为临床诊断、教学起到辅助作用。 展开更多

关键词 非下采样剪切波变换 离散小波变换 改进稀疏表示 多范数加权度量 简化脉冲耦合神经网络

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基于改进稀疏表示的SAR图像目标识别方法 被引量：1

6

作者 王源源 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第9期42-46,共5页

针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,设计并提出基于改进稀疏表示的方法。首先以传统稀疏表示分类(SRC)为基础,在全局字典上求解稀疏表示系数矢量。在此基础上,按照类别选择局部最佳字典,并据此进行测试样本的重构表示,最终,通过比较不... 针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,设计并提出基于改进稀疏表示的方法。首先以传统稀疏表示分类(SRC)为基础,在全局字典上求解稀疏表示系数矢量。在此基础上,按照类别选择局部最佳字典,并据此进行测试样本的重构表示,最终,通过比较不同类别的重构误差大小进行目标类别确认。实验中采用MSTAR数据集作为样本进行测试和验证。结果证明了所提方法的性能优势。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标识别 改进稀疏表示 局部字典

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改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

7

作者 张贵仓 王静 苏金凤 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第1期124-131,共8页

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,... 为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 非下采样剪切波变换 改进稀疏表示 积化能量和

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基于改进稀疏表示的大数据模糊聚类仿真研究

8

作者 鄂晶晶 杨丽华 冯锋 《计算机仿真》 北大核心 2023年第1期479-483,共5页

大数据的结构特征具有高维性、无序性,其直接挖掘和提取的难度较大。基于大数据任务中海量数据的分析需求,提出基于改进稀疏表示的大数据模糊聚类算法。算法通过大数据的标准化处理结果提取大数据特征,以改进稀疏性为基础,采用BP算法对... 大数据的结构特征具有高维性、无序性,其直接挖掘和提取的难度较大。基于大数据任务中海量数据的分析需求,提出基于改进稀疏表示的大数据模糊聚类算法。算法通过大数据的标准化处理结果提取大数据特征,以改进稀疏性为基础,采用BP算法对求解大数据特征,从中取得各个特征量的稀疏系数及协同表示系数。基于获取的大数据不同特征联合系数,确定数据类别标签和模糊聚类中心,利用遗传算法对大数据完成模糊聚类,实现大数据模糊聚类算法的设计。实验结果验证了研究算法达到最优应用效果所需的平均迭代次数更少,CPU耗时可控制在0.6s内,能够精准聚类多种大数据,证明了该算法的应用有效性更强。 展开更多

关键词 改进稀疏表示 大数据模糊聚类 稀疏系数 特征提取

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基于简化脉冲耦合神经网络和改进稀疏表示的脑部图像融合算法

9

作者 张亚加 邱啟蒙 +1 位作者 高智强 邵建龙 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1225-1232,共8页

为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加... 为解决单一模态脑部图像存在的局限性,进一步突出细节特征,增强视觉效果,提出一个基于多尺度边缘保持分解和改进稀疏表示(improved sparse representation,ISR)的算法框架。首先,分解源图像获得高频子带和低频子带。其次,采用多范数加权度量改进的稀疏表示融合低频子带,以多尺度形态学梯度(multiscale morphological gradient,MSMG)改进的引导滤波器去除细节特征;同时,经简化的脉冲耦合神经网络(simplified pulseoupled neural network,SPCNN)融合其高频子带。最后,逆变换得到融合后的脑部图像。实验证明,本文在边缘信息的保护,融合效率的提高,时间成本的节约等方面优势显著。 展开更多

关键词 简化脉冲耦合神经网络(SPCNN) 改进稀疏表示(ISR) 多尺度边缘保持分解 多尺度形态学梯度(MSMG) 多范数加权度量

原文传递

图像分割的改进稀疏子空间聚类方法 被引量：5

10

作者 李小平 王卫卫 +1 位作者 罗亮 王斯琪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2418-2424,共7页

提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素... 提出一种基于改进稀疏子空间聚类的图像分割方法。首先将图像进行过分割得到一些均匀区域称为超像素,并提取超像素的颜色直方图作为其特征;然后建立特征数据的改进稀疏子空间表示并由此构造图相似度矩阵,最后利用谱聚类算法得到超像素的聚类结果并作为图像分割结果。实验结果表明,本文提出的改进稀疏子空间聚类方法具有良好的聚类性能,对噪声具有一定的鲁棒性;用于自然图像能够得到更好的分割效果。 展开更多

关键词 图像分割 子空间聚类 改进的稀疏表示

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基于叶片图像处理和稀疏表示的植物识别方法 被引量：7

11

作者 李萍 张波 张善文 《江苏农业科学》 北大核心 2016年第9期364-367,共4页

基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取的植物识别方法识别率不高的问题,提出了一种基于改进稀疏表示的植物识别方法。该方法利用最近邻准则实... 基于植物叶片图像的植物识别方法研究在保护生态环境方面具有十分重要的意义。针对植物叶片的复杂、多样性而导致很多基于特征提取的植物识别方法识别率不高的问题,提出了一种基于改进稀疏表示的植物识别方法。该方法利用最近邻准则实现稀疏表示,通过稀疏表示系数实现植物识别。该方法的创新点是将叶片图像识别问题转化为求解待识别样本关于训练样本的稀疏表示问题,是直接对原始叶片图像进行操作,而不需要进行特征提取和选择过程,由此提高了算法的识别效率。在6种叶片图像数据集上的试验结果显示,该方法对叶片图像识别是可行的,识别率高达94%以上。该方法为非线性、复杂叶片图像识别提供了一种途径。 展开更多

关键词 植物叶片图像 植物识别 稀疏表示分类 改进的稀疏表示

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