一、两类二阶线性微分算子的分解及应用（论文文献综述）
王妍[1]（2021）在《细粒度图像拼接/合成检测方法研究》文中指出随着数字技术的迅猛发展,以及各种强大的图像处理工具的广泛使用,非专业人士可以在不留下任何可见线索的情况下对数字图像进行美化、编辑、甚至修改和伪造,这将破坏图像内容的原始性、完整性和真实性。同时,虚假图像的存在和传播降低了数字内容的可信度,在科学研究、新闻传媒、司法取证、金融和军事等诸多领域造成了严重的负面影响。因此,迫切需要开发功能强大的图像篡改检测工具/算法来识别图像内容的篡改,保证图像内容的原始性、完整性和真实性。在本文中,我们致力于研究针对图像拼接/合成伪造的检测技术,主要工作如下:我们提出了一种粗到细粒度的图像拼接区域检测方法。大多数数码相机都有单一的单电荷耦合器件或互补金属氧化物半导体传感器,并通过颜色滤波阵列（Color Filter Array,CFA）获得彩色图像。根据图像拼接操作会破坏由CFA插值引入的一致的线性相关性模式这一事实,通过估计图像的局部CFA插值模式来定位图像拼接区域。在该方法中,首先,我们利用协方差矩阵对图像的R、G和B三个颜色通道进行重建,从而对图像所采用的CFA插值模式进行估计。然后,根据估计的CFA插值模式和原始的CFA插值模式之间的差异构造图像取证特征,从而进行粗粒度图像拼接区域检测,获得可疑的拼接区域。之后,利用奇异值分解技术提取粗粒度检测结果的局部纹理强度特征,通过分类此特征来进行细粒度图像拼接区域检测。最后,使用超像素分割算法对细粒度拼接区域的边缘进行平滑处理,从而去除误检,得到精确的拼接区域检测结果。与目前的检测方法相比,该方法展示了较高的检测精度、较低的时间复杂度、较强的泛化性和鲁棒性,解决了基于CFA的图像拼接区域检测方法通常对JPEG压缩操作不鲁棒的问题。我们提出了一种基于CFA特征的细粒度图像拼接区域检测方法。考虑到拼接图像中拼接区域和原始区域可能具有不同的CFA插值模式和不同的模式噪声水平。因此,我们将这种差异作为拼接篡改的证据,来进行图像拼接区域检测。在该方法中,首先,我们通过期望最大（Expectation Maximization,EM）算法估计CFA插值模式的差异性,把这种差异性定义为CFA噪声,利用小波变换估计图像噪声,并预测这两类噪声图像的局部加权噪声方差。然后,根据估计的局部加权噪声方差定义和构建图像CFA特征。之后,利用模糊C均值聚类算法对该特征进行聚类,得到可疑的图像拼接区域。最后,通过Canny算子去除可疑拼接区域检测结果中的误检,得到最终的图像拼接区域检测结果。与现有的相关方法相比,该方法能准确地检测图像拼接区域的位置和形状,且对常见的图像内容保持操作具有非常好的鲁棒性。
陶文宇[2]（2021）在《Bessel算子及其相关算子研究》文中提出本学位论文主要研究了与二阶椭圆算子,Bessel算子以及Schrodinger算子相关的一些积分算子在函数空间上的有界性问题,其中二阶椭圆算子,Bessel算子,Schrodinger算子这三类算子分别是从椭圆方程,Laplace方程,Schrodinger方程中提炼出来的算子.本学位论文的主要创新点概括为以下三个方面:1.二阶椭圆算子比Laplacian算子复杂,处理Calderon交换子的旋转方法对二阶椭圆算子交换子是失效.利用Sobolev Calderon-Zygmund分解结合非对角估计的方法,有效替换了旋转方法,重新估计了 Sobolev函数和二阶椭圆算子平方根的交换子的弱（1,1）有界性.最后通过插值方法将Sobolev函数和二阶椭圆算子平方根的交换子的梯度估计中的p=2指标放大到了 p-（L）<p<p+（L）.2.平方根型平方函数算子的相函数半群不能完全写成热半群的微分形态,即这类算子的核函数没有具体的热核形态表达式.利用泛函演算的方法结合Bessel算子热半群的核函数的性质,估算出平方根型平方函数算子核的上界估计,从而保证了各类函数空间上的有界性证明可实现.3.定义了比与经典Schrodinger算子相关的BMO空间大的与广义Schrodinger算子相关的新型BMO空间,并验证了 Littlewood-Paley g-函数在这类新空间上的有界性.本学位论文具体研究的内容如下:第二章中,利用Sobolev Calderon-Zygmund分解结合非对角估计的方法,研究了 Kato平方根（?）与满足▽b∈Ln（Rn）（n>2）的Sobolev函数b形成的交换子[b,（?）],它是从齐型Sobolev空间L1p（Rn）到Lp（Rn）,（p-（L）<p<p+（L））有界的.第三章中,研究了两类Bessel算子的平方根与它们对应的微分算子在Lp范数下的等价关系.此外,利用全纯泛函演算,得到了两类Bessel算子的平方根型平方函数的弱（1,1）,H1到L1的有界性.最后,对于Bessel算子Sλ的平方根型平方函数,证明了它在BMO边界空间上的有界性.第四章中,在第三章的Bessel算子平方函数核的估计的研究基础上,进一步验证了与△λ相关的平方函数交换子[b,gΔλ]在Lp（R+,x2λdx）空间上有界（或紧）,当且仅当 b ∈ BMO（R+,x2λdx）（或 b ∈ CMO（R+,x2λdx））.从而,得到了交换子[b,gΔλ]可以刻画BMO（或CMO）空间的事实.第五章中,设（?）=—△+μ是Rn,n ≥ 3上的广义Schrodinger算子,其中μ≠0是非负Radon测度,它满足尺度不变的Kato条件和双倍条件,新定义了一个与广义Schrodinger算子（?）相关的新的BMO空间.它比与经典Schrodinger算子A=-△+V相关的BMO空间大,其中V是一个满足逆Holder不等式的位势函数.另外,还证明了与（?）相关联的Littlewood-Paleyg-函数在BMOθ,（?）空间上的有界性.第六章中,一方面研究了广义Schrodinger算子Riesz变换▽（?）-1/2和BMO函数b形成的交换子[b,▽（?）-1/2]的Lp-有界性.另一方面,利用与Schrodinger算子相关的交换子的紧性准则,证明了交换子[b,（?）-1/2▽]的Lp-紧性.
马晓雄[3]（2021）在《基于机器视觉的特钢棒材表面缺陷检测方法研究》文中研究说明特钢棒材作为重要工业设备零部件的原材料之一,是目前冶金行业的重要产品,在生产加工过程中,由于轧制设备,加工工艺等因素,特钢棒材表面不可避免的会出现各种外部缺陷,这在影响产品外观的同时会导致特钢性能发生变化,造成韧性、抗弯强度和耐磨性等指标下降。而随着市场对产品要求的提高,原材料的表面质量也变得至关重要。为了能够有效控制特钢棒材的出厂质量、改进特钢棒材生产工艺因此、研究表面缺陷的形成原因,对特钢棒材表面缺陷进行准确高效的检测尤为重要。同时,进行相关研究研究对降低生产成本、改善工人工作环境、提高检测精度与生产效率大有益处。机器视觉检测相较于超声波、漏磁、涡流等自动化检测手段,机器视觉检测有非接触性,易于实现智能化与自动化等优势,因而广泛应用于表面缺陷检测中。在对相关领域研究现状与成果进行分析、研究与总结的基础上,通过对特钢棒材表面缺陷特征进行研究结合课题要求,制定了本文的研究目的与研究内容,具体如下:缺陷检测试验台设计:对现有机器视觉系统的构成和工作原理进行了深入研究,根据特钢棒材表面缺陷的特征、图像采集环境及缺陷检测的技术指标对所需相机、镜头等图像采集单元进行了设计选型。通过对特钢棒材自身的形貌特征进行分析,确定了造成反光严重的原因,为了弱化此影响提高原始图像质量高,对比了大量不同类型、颜色、尺寸的光源及不同的光照布置方案,选择了最适合特钢棒材的光源与照明方式;设计了更易于形成清晰的特钢棒材表面图像的机器视觉检测系统。图像预处理算法设计:由于特钢棒材形状为弧形,表面为曲面,故在原始图像采集过程中会因光照不均导致采集的图像中间较亮,两侧较暗、图像灰度不均,且由于获取传输原始图像过程中,会引入各种噪声,严重干扰了图像的可观测信息,对图像检测造成不利影响。基于此,提出了针对特钢棒材图像的预处理算法。首先对原始图像分段线性灰度变换以达到均匀图像灰度的目的;其次,对特钢棒材图像进行同态滤波处理以达到滤波去噪的目的;最后,采用形态学运算与边缘检测相结合的方法对棒材图像进行处理,从而达到提取缺陷的目的。棒材表面缺陷检测算法设计:针对特钢棒材表面纹理复杂、光照不均、图像灰度不均等特点本文提出一种非下采样剪切波变换（NSST）与形态学理论相结合的金属棒材表面划痕缺陷视觉检测算法。首先采用NSST对采集的原始图像进行分解,并对分解后的高频成分采用各向异性扩散及改进的自适应gamma校正进行滤波与增强,对低频成份采用尺度空间将底层尺度空间与各层尺度空间做图像减法后进行加权归一;然后采用NSST逆变换对各成分进行重构,得到背景均匀且噪声较少的重构图像;最后结合形态学处理对噪声的不敏感性及Sobel算子提取与保留边缘特征的准确性,对所得的重构图像进行形态学开运算、Sobel算子边缘检测及形态学闭运算;最后采用霍夫直线检测完成表面缺陷数量、尺寸、位置坐标的检测。表面缺陷检测系统设计:为简化用户操作流程,基于Matlab设计了一套界面直观简洁、功能齐全、易于操作的表面缺陷检测系统,该系统包括图像显示模块、数据管理模块、缺陷检测控制模块及缺陷数据反馈模块,能够很大程度简化检测流程,实现特钢棒材的在线智能检测。
孟祥羽[4]（2021）在《复杂海洋声学环境下的反射地震响应及相关处理方法研究》文中研究指明伴随着海上石油勘探靶区从浅水区向深水区的扩展以及海上时移地震的普及,由复杂海洋声学环境产生的影响逐渐得到重视。野外观测数据和理论研究表明,随机起伏的海面使地震波发生了多次复杂的散射;而深海声道速度分布又改变着波场的传播方向与走时。此时,如果仍按照经典地震勘探理论,将其近似为表面绝对水平的均匀各向同性介质,会在后续的偏移成像等数据处理流程中引入海洋声学环境的近似误差和影响。关于这种影响,在水声学和地震海洋学等领域,虽然已经进行了一定程度的研究。但在勘探地震领域,这种影响的相关处理问题仍没有得到有效解决。还存在以下问题:（1）由于研究目标、处理方法以及前提条件的不同,水声学和地震海洋学的相关研究结论难以直接应用于勘探地震领域;（2）除常规的反射和透射外,勘探地震问题常常利用多次反射等复杂的波场信息,进而形成了更为复杂的海洋声学环境影响;（3）由于具有较强的时变性与不可预测性,这种误差无法在勘探地震问题中进行经验性消除;且处理过程较为繁琐,往往存在着一定的局限性。解决上述问题的一个基本途径是,从反射地震观测数据形成机制的角度,更加系统地研究海面起伏和深海声道速度分布的影响特征以及相关处理方法。为此,本文通过对不同数值模拟算法的改进与组合,提出了一种灵活有效的多阶次散射分步算法,并在海洋声学环境模型下实现了多次散射的分步数值模拟。针对多阶次散射外推过程中由单程抛物算子导致的角度限制,利用分区多轴抛物近似技术,实现了大方位角处散射场的精确计算,并通过成像Green’s函数的扩展验证其角度适应性。以上述工作为基础,分别定性和定量地研究了海面随机起伏和海水深海声道速度分布的反射地震响应。针对起伏海面的影响特征,借鉴了反褶积技术的整形滤波思想,设计了相应的校正方法和流程;在缺少海面高程与形态信息的前提下,压制了反射地震数据中的海面起伏效应。针对深海声道速度分布的影响,通过常规全波形反演（FWI,Full Waveform Inversion）得到的非均匀水体声速剖面,建立包含深海声道的偏移速度模型（水体）,进而提高深部地质构造的成像精度。通过上述研究得到的主要结论是:（1）分区多轴抛物近似能有效地克服经典抛物近似的角度限制。其不仅可以实现大方位角处散射场（前向和背向）的高精度计算,还可以通过成像Green’s函数的表示,实现水下陡倾角构造的精确成像,具有较好的应用潜力;（2）多阶次散射的分步算法可以灵活有效地实现波场不同物理过程的分步递推,并应用于复杂海洋声学环境中多次散射的分步数值模拟;（3）由海面起伏和海水深海声道速度分布导致的影响在某些条件下不可忽略,其主要通过影响地震波的运动学和动力学特征,影响反射地震数据;（4）利用设计的算法流程,可在缺少海面形态信息的前提下,有效地消除海面起伏对反射地震数据及后续处理流程的影响。（5）在理论层面上,可利用常规FWI方法反演的非均匀水体速度分布,建立更加精确的偏移速度模型,进而提高深部地质构造的成像精度。
徐俊华[5]（2021）在《分数阶PWM整流器与逆变器的建模、分析与控制》文中研究表明分数阶微积分的发展,为控制系统的拓扑构建、数学建模、工作特性分析与控制器设计开辟了新的途径和提供了新的方法。电力电子变换器在现代电能的生产、传输、使用等各个环节发挥着越来越重要的作用。电感和电容是电力电子变换器中的关键元器件,主要用于电能存储和滤波,它们的特性会对电力电子变换器的动、静态性能产生决定性的影响。传统的电力电子变换器的建模、分析与控制都是基于整数阶电感和整数阶电容的,然而,近年来越来越多的研究表明电感和电容本质上是分数阶的,而且不断有学者提出指定阶次的分数阶电感和分数阶电容的设计、制造方法。电感和电容的分数阶化,使电力电子变换器在拓扑构建、数学建模、工作特性分析以及控制器设计等研究方面发生了变革,形成了新的发展方向。目前关于分数阶电力电子变换器的研究主要集中在DC/DC变换器,而对于涉及交流电的AC/DC变换器和DC/AC变换器的研究尚处于起步阶段,还有很多理论和应用问题需要解决。在此背景下,本文将分数阶电感和分数阶电容引入传统电压型PWM整流器（voltage source PWM rectifier,VSR）和电压型PWM逆变器（voltage source PWM inverter,VSI）,构建分数阶VSR（fractional-order VSR,FOVSR）和分数阶VSI（fractional-order VSI,FOVSI）的主电路,并进一步研究它们的建模、分析与控制问题。首先,研究了单相FOVSR的建模、分析与控制问题。借助Caputo型分数阶微积分这一强有力工具,建立了单相FOVSR的开关函数模型,并将整数阶交流系统的旋转坐标变换扩展到分数阶交流系统,通过构建虚拟变量建立了单相FOVSR的同步旋转坐标系（简称dq坐标系）模型。在此基础上,将整数阶系统的相量法推广应用于分析FOVSR的交流侧正弦稳态关系,总结出了FOVSR的四象限运行向量图,并推导出了瞬时功率和直流电压的二次纹波分量的表达式,分析了PWM脉冲引起的交流侧和直流侧高频脉动分别随分数阶电感阶次和分数阶电容阶次变化的情况。为了控制单相FOVSR的稳定运行,提出了单相FOVSR的瞬态电流PIλ控制器和dq坐标系下的双闭环前馈解耦PIλ控制器,并引入差分进化算法对分数阶控制器进行优化设计。数字仿真验证了理论推导的正确性和控制器设计的有效性。随后,研究了三相FOVSR的建模、分析与控制问题。在建立三相FOVSR的三相静止坐标系（简称abc坐标系）模型的基础上,实现了三相分数阶交流系统的abc坐标系到两相静止坐标系（简称DQ坐标系）、DQ坐标系到dq坐标系的坐标变换,首次建立了三相FOVSR的DQ坐标系模型和dq坐标系模型,并给出了它们的结构框图。为了实现有功和无功的独立调节,提出了dq坐标系下三相FOVSR的双闭环前馈解耦PIλ控制方法。数字仿真验证了双闭环前馈解耦PIλ控制的有效性,同时表明PIλ控制可以实现比PI控制更优的控制效果。接着,研究了单相FOVSI的建模、分析与控制问题。针对交流侧采用分数阶LCL（fractional-order LCL,FOLCL）滤波器的单相FOVSI,先后建立了静止坐标系模型和dq坐标系模型。同时系统地研究了FOLCL滤波器的频率特性,推导了FOLCL滤波器产生谐振的条件以及谐振频率和对数幅频特性渐近线斜率的计算公式,分析了相位交界频率与增益交界频率的变化规律,发现了FOLCL滤波器的五个重要的工作性质,其中的“谐振性质”揭示了FOLCL滤波器存在谐振的充要条件是分数阶电感阶次与分数阶电容阶次之和等于2,这为有效地避开FOLCL滤波器的谐振点提供了理论依据。对于有谐振尖峰的单相FOVSI,提出了有电容电流反馈的瞬态电流PIλ控制;而针对无谐振尖峰的单相FOVSI,提出了无电容电流反馈的瞬态电流PIλ控制,简化了控制器结构。为了消除电网背景谐波对并网逆变器的影响,还推导了单相FOVSI的分数阶电网电压前馈辅助控制策略。数字仿真验证了理论推导的正确性和控制器设计的有效性。最后,研究了三相FOVSI的建模、分析与控制问题。先后建立了三相FOVSI的abc坐标系模型、DQ坐标系模型和dq坐标系模型,并在此基础上提出了三相FOVSI的DQ坐标系PIλ控制器和dq坐标系PIλ控制器,前者控制结构相对简单,但有功和无功存在稳态误差;后者控制结构相对复杂,但可以实现对有功和无功的直接控制,基本消除有功和无功的稳态误差。此外,通过数字仿真发现并网电流PIλ控制在给定值跟踪精度、谐波占比、有功和无功调节等性能指标方面均优于PI控制。总体而言,本文将VSR和VSI的电路、建模、分析以及控制从整数阶扩展到分数阶,拓展了VSR和VSI的概念和范畴,形成了“分数阶对象+分数阶控制”的全分数阶AC/DC和DC/AC电力电子变换器架构。特别是成功的将旋转坐标变换从整数阶交流系统扩展到分数阶交流系统,为电气工程领域的分数阶建模开辟了新的方法。相比于传统的VSR和VSI,由于分数阶阶次的引入,FOVSR和FOVSI具有更灵活、丰富的运行特性,而通过合理的选择电感阶次和电容阶次,可以设计出性能更优良的FOVSR和FOVSI。
赵永良[6]（2021）在《时间/时空分数阶偏微分方程求解的快速算法研究》文中认为分数阶微积分至今已在粘弹性力学、系统控制、图像处理和金融工程等诸多领域取得重要应用,但令人遗憾的是只有少数分数阶偏微分方程能够求得解析解。因此,分数阶偏微分方程的数值解法受到许多学者的关注。由于分数阶微分算子的非局部性,分数阶偏微分方程的数值离散系统往往是稠密的,这使得传统解法的求解效率大幅降低。因此,开发出高效、可靠的算法来求解这些离散系统具有重要意义。针对几类分数阶偏微分方程的数值离散系统,本文将挖掘和利用其结构性质来设计高效的快速求解策略,主要内容可概括如下:1.分别对一维和二维的带有时间阻尼项的变系数时间分数阶反应-扩散方程引入有限差分格式,并证明它们的稳定性和收敛性。根据二维离散系统的结构,设计出相应的快速求解算法。数值实验被用于验证所提数值格式和快速算法的有效性。2.由时间分数阶移动/固定对流-扩散方程导出的一次性系统的研究。在时间分数阶移动/固定对流-扩散方程方程的有限差分格式基础上,将所有时间层的数值解排列成一个列向量,这样便会得到一个一次性系统。通过对此系统进行求解,所有时间层的数值解可以同时获得。根据此一次性系统的系数矩阵结构,设计出两种预处理子来加速Krylov子空间方法对它的求解。此外,还对这两种预处理子的一些性质进行讨论。数值实验被用来验证所提快速算法的有效性。3.建立时空分数阶对流-扩散方程的有限差分格式,并证明它的稳定性和收敛性。此外,还将此离散技术推广到求解非线性的时空分数阶对流-扩散方程。通过使用Krylov子空间方法来求解此离散系统,能够快速获取时空分数阶对流-扩散方程的数值解,并且设计出一种循环预处理子来加速Krylov子空间方法的收敛。数值实验结果表明这快速算法比传统的直接解法更加高效。4.关于由时空分数阶扩散方程导出的一次性系统的研究。基于该一次性系统的特殊结构,采用Krylov子空间方法对该系统进行求解,并设计预处理子来加速其收敛。在该预处理子的求逆中,会涉及到Toeplitz矩阵求逆。利用一种Toeplitz矩阵求逆公式来计算此Toeplitz矩阵的逆,并提出一个预处理子对其进行加速。数值实验结果表明所提的快速算法对求解此类一次性系统是十分有效且可靠的。
向成毅[7]（2021）在《基于计算机视觉的羊皮轮廓与特征提取的研究》文中认为目前国内多数羊皮制革企业的羊皮清边仍是手工切割为主,工人劳动强度大,工作环境差,企业面临日益严峻的招工、用工困难。近年来,自动化技术和计算机视觉技术在国内皮革行业应用日益广泛。羊皮自动清边可以降低工人劳动强度,缓解企业招工、用工压力,提高羊皮生产加工企业的生产效率。作为整个皮革生产加工的重要环节,研究羊皮自动清边技术,对提高皮革行业自动化水平具有十分重要的意义。羊皮轮廓形态不一,需要清边切割的部位也千差万别,因此,对羊皮进行有效的轮廓提取和切割部位的特征提取是实现羊皮自动清边的前提。本文基于计算机视觉技术对羊皮图像预处理、轮廓提取和切割部位特征提取算法进行研究,主要研究的内容有:（1）羊皮图像预处理算法的研究对传统滤波算法的全局滤波进行了改进,提出了一种像素级的选择去噪算法,根据邻域中值、均值、灰度值之间的距离关系对灰度值进行修正。实验结果表明,改进后的算法有较好的抗噪能力和边缘保护性能。（2）羊皮轮廓提取算法的研究对比研究了基于边缘和基于阈值的图像分割算法,结合羊皮图像特点,提出了羊皮轮廓提取算法。算法通过图像分块优化选取阈值和加速阈值搜寻改进Otsu阈值算法进行图像分割,然后利用形态学闭运算进行缺陷边缘修补连接,最后结合拓扑结构分析的边界轮廓跟踪算法和面积阈值法对目标轮廓进行提取。实验结果表明,羊皮轮廓提取算法能提取较为精确、完整的羊皮轮廓信息,具有良好的抗噪性能;改进的Otsu算法比传统Otsu算法分割速率提高了近160%,减少了近3%的误分割。（3）羊皮特征提取算法的研究研究了基于全局轮廓和结构轮廓的形状描述算法,针对羊皮特征,提出了一种根据几何关系构建结构轮廓,使用几何参数描述算子描述图元和利用阈值模型进行目标图元提取的羊皮特征提取算法。实验结果表明,该算法对羊皮有较强的自适性,可以从轮廓信息中提取出羊皮需要切割的特征信息,数据表明,该算法提取正确率高达80%,同时具有较高的切割精度。（4）工业化应用实验采用工业相机搭建了实验平台,实验结果表明,本文提出的轮廓和特征提取算法通用性和工业化应用的可行性。
丁金超[8]（2020）在《低数值色散时域有限差分算法研究》文中研究表明时域有限差分（Finite-Difference Time-Domain,FDTD）法作为计算电磁学中典型的时域数值方法直接从麦克斯韦方程组出发,不需要进行复杂的矩阵求逆运算,简单直观,易于掌握,因此被广泛的应用在电磁仿真中。然而,FDTD算法的核心是用有限差分项来离散麦克斯韦旋度方程,因此在离散的过程中必然会产生数值色散误差从而直接影响到FDTD算法的计算精度。减小FDTD算法的数值色散误差,不仅可以提高FDTD算法的计算精度和计算效率,同时可以节省计算资源。本文主要研究了低数值色散的FDTD算法。对已有的几类典型的FDTD算法进行分析与总结,并结合和改善现有的一些优化技术,提出了多种低数值色散的FDTD算法,大大减少了对应原始算法的数值色散误差,提高了原始算法的精度和效率,主要研究内容如下:首先,研究了低数值色散的六边形（Hexagon）网格FDTD算法。基于六边形网格的H-FDTD算法引入了比例因子对H-FDTD方法的介质参数进行修正（Corrected）,提出了低数值色散的CH-FDTD算法。相比于传统的H-FDTD算法,提出的CH-FDTD算法能实现几乎解析的解,显着减少了数值色散,大大提高了算法的精度。其次,研究了四种典型的无条件稳定的FDTD算法,并提出了相对应的低数值色散算法。对传统的无条件稳定分裂步数（Split-Step,SS）FDTD算法以及交替方向隐式（Alternating Direction Implicit,ADI）FDTD算法进行优化,将各向同性色散有限差分（isotropic dispersion,ID）项引入到传统的SS-FDTD算法和ADI-FDTD算法中,重新推导了 ID项中针对SS-FDTD算法和ADI-FDTD算法的加权因子和比例因子,从而提出了低数值色散的SS-FDTD算法和ADI-FDTD算法,两种低数值色散的无条件稳定算法均能实现几乎解析的数值相速,数值色散误差也实现了数量级的减少。在传统的损耗媒质局部一维化（Locally One Dimensional,LOD）FDTD算法的基础上引入了针对损耗媒质LOD-FDTD算法的ID项,提出了低数值色散的损耗媒质LOD-FDTD算法。重新推导了针对损耗媒质LOD-FDTD算法的ID项的加权因子以及两个比例因子。采用推导的比例因子对损耗媒质的介电常数、磁导率以及电导率进行了修正,从而大大降低了传统损耗媒质LOD-FDTD算法的数值相位误差和数值衰减误差。在已应用了 ID项的无条件稳定加权拉盖尔基（Weighted Laguerre Polynomia,WLP）FDTD算法的基础上引用了比例因子对介电常数和磁导率进行修正,从而显着降低了 ID-WLP-FDTD算法的数值色散误差。随后,研究了低数值色散的弱条件稳定FDTD算法。将优化的三维ID项引入到三维混合显隐式（Hybrid Implicit Explicit,HIE）FDTD算法中从而提出优化的三维ID-HIE-FDTD算法。重新推导了三维情况下针对HIE-FDTD算法的加权因子以及比例因子。新提出的优化算法不仅可以大大降低原始HIE-FDTD算法的数值色散,几乎可以实现解析的数值相速,而且具有更弱的稳定性条件,从而能够同时满足精度和效率的需要。最后,研究了低数值色散的各向同性色散介质和各向异性色散介质的FDTD算法。先是在典型的非磁化等离子体的辅助差分方程（Auxiliary Differential Equation,ADE）的FDTD算法的基础上提出了低数值色散的非磁化等离子体ADE-FDTD算法。推导了传统的ADE-FDTD算法的数值色散方程,并在此基础上采用最小二乘拟合（Least Squares Fitting,LSF）技术引入了两个优化因子以及更多的采样点,提出了优化的LSF-ADE-FDTD算法从而能够有效降低原始方法的数值色散误差和数值耗散误差。接着在典型的分析磁化等离子体的分段线性递归卷积（Piecewise Linear Recursive Convolution,PLRC）的FDTD算法基础上引入了优化系数,提出了低数值色散的磁化等离子体PLRC-FDTD算法。对优化的有限差分项做了数值色散分析验证了其优势,并用优化的PLRC-FDTD算法计算了磁化等离子体的反射系数,验证了新算法的高效性。本文针对低数值色散的FDTD算法进行了较为系统地研究,提供了多种低数值色散的FDTD算法,为FDTD算法的高效性以及更广泛的应用奠定坚实基础。
李倩倩[9]（2020）在《基于经验模态分解的无参考图像质量评价》文中研究表明在这个信息共享的互联网时代,人们每天都会接触到不同形式的信息。图像作为视觉信息的来源,蕴含其他类型信息无法比拟的直观且准确的优势。图像最终呈现在人们视线中需经历很多处理环节,图像失真和质量下降也就随之产生。因此对图像质量进行评价是高效地获取图像信息极关重要的一部分,已经引起图像处理领域研究者的科研兴趣。现阶段,图像质量的客观评价方法根据依赖参考图像信息的程度可以分为三类:全参考（FR）、半参考（RR）、无参考（NR）图像质量评价（IQA）方法。之所以无参考评价方法的研究成为目前研究的热点是因为通常情况下原始图像无法获得,因此研究无参考图像质量评价方法更符合实际情况。本文提出了两种基于经验模态分解的无参考图像质量评价算法并将其应用于太阳能光伏电池缺陷识别,具体研究内容如下:（1）对Liu等人提出的基于图像局部空间熵和频谱熵特征的SSEQ算法进行改进,将其空间信息熵变为梯度信息熵,提出了一种结合信息熵和经验模态分解的EEMD算法。首先对图像进行经验模态分解得到前两个固有模态函数,对原图像和前两个固有模态函数图像的灰度值按秩序重新排序,在排序后的原图像和排序后的前两个固有模态函数上提取梯度信息熵的均值和偏度以及频谱信息熵的均值和偏度;然后对排序后的原图像和排序后的前两个固有模态函数依次与Scharr算子和LOG算子进行卷积,在卷积后的图像上提取频谱信息熵的均值和偏度以及分布统计特征。最后利用支持向量机构建无参考图像质量评价模型并在LIVE图像数据库进行训练测试实验。结果表明,EEMD算法对SSEQ算法进行改进得到较高的质量评价精度。SROCC值的中值为0.9442,PLCC值的中值为0.9500,RMSE值的中值为7.2068,SROCC值,PLCC值和RMSE值的标准差分别为0.0197,0.0189,1.0056,图像分类准确率为87.89%,优于PSNR、BIQI、BLIINDS-Ⅱ和SSEQ这4种主流图像质量评价算法。（2）提出了一种基于经验模态分解的多特征融合的EMDMFF算法。该算法首先利用经验模态分解对图像进行分解得到前两个固有模态函数,并利用分数阶微分算子对其进行增强,在增强后的原图像和增强后的前两个固有模态函数上提取三部分特征:一是亮度归一化系数所拟合的统计特征,二是梯度加权LBP直方图特征,三是结构相似度特征;然后,利用支持向量机构建基于经验模态分解的无参考图像质量评价模型;最后在LIVE图像数据库进行1000次迭代训练测试实验。结果表明,EMDMFF算法采用多模态多特征融合的方法,使得EMDMFF算法在图像质量评价方面具有较高的精度。1000次测试结果SROCC值的中值为0.9568,PLCC值的中值为0.9575,RMSE值的中值为6.6221,1000次测试结果SROCC值,PLCC值和RMSE值的标准差分别为0.0062,0.0074,0.5877,图像分类准确率为92.62%,均优于PSNR,SSIM,BIQI,BLIINDS-Ⅱ,BRISQUE,BIQA,SSEQ和WPD这8种主流图像质量评价算法。EMDMFF算法与这8种算法相比具有一定的竞争性,且在主观质量感知上一致性更高。（3）利用EEMD算法和EMDMFF算法识别太阳能光伏电池图像是否存在缺陷以及缺陷类型。将20幅无缺陷和382幅有缺陷的太阳能光伏电池图像构造成类似LIVE图像库的太阳能光伏电池图像库,用EEMD算法和EMDMFF算法对该光伏电池图像库进行训练测试实验,可以得到图像缺陷分类识别的结果分别为70.24%和72.19%,经过性能比较发现EMDMFF算法在太阳能光伏电池的缺陷识别上有一定的应用价值,并且可以利用评价得到的图像质量分数对图像的缺陷等级进行判定。
李朋月[10]（2020）在《基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究》文中指出随着近年的无人机技术发展,无人机在悬空线巡检、交通巡逻,航空摄影测量、智能物流等方面得到广泛的应用。然而当前无人机巡航过程主要依靠GPS和IMU提供的定位信息和姿态信息,主要的自主飞行功能由人工实现,距离实现无人机的自主化和智能化仍有一定距离。随着传感器技术和计算机技术的不断提高,视觉由于信息丰富、负载小、环境还原度高的特点,为无人机自主飞行提供了重要支撑。无人机自主避障是智能无人机的基础功能,是无人机飞行的安全保证,为此针对中低空环境中旋翼无人机自主避障需求,对环境障碍物根据图像特征进行分类,结合云台相机采集的视频影像完成不同类型障碍物的检测与定位。论文的主要工作与创新点如下:1.在深入研究当前无人机障碍物检测与定位技术的基础上,介绍了当前的图像采集及处理系统的相关原理,分析了当前图像预处理相关原理和处理效果。根据视觉检测原理建立常用参考系坐标之间的关系,构建相机标定模型,完成机载云台相机的内参数标定;最后对无人机巡航的中低空环境中的障碍物进行探讨,将主要障碍物分成悬空线类和面类障碍物两种,为后续障碍物的检测和定位提供重要支撑。2.针对真实环境中的悬空线类障碍物检测技术,深入分析悬空线的三维和图像特征,为解决当前悬空线检测容易受光照影响存在的误检、断裂等主要问题,本文提出了一种结合图像梯度和距离编组构建悬空线类障碍物检测算法。利用图像梯度自适应的提取图像边缘点以适应光照变化,根据悬空线图像特征提取目标悬空线的线基元,并对其进行编组拟合,通过不同光照和运动速度场景下的真实飞行实验验证了该算法检测的有效性和准确性。3.为解决无人机实时飞行场景中面类障碍物检测的需求,本文研究当前光流检测障碍物的原理,探究传统HS和LK光流算法检测流程,为解决面类障碍物检测实时性和大位移的问题,结合ORB特征点检测算法与金字塔LK光流法,提出一种实时性较高的面类障碍物检测方法,并通过对比实验验证算法的可靠性。4.深入分析悬空线类和面类障碍物的图像特征,根据图像特征和光流场与运动场的关系建立悬空线类和面类障碍物的测距模型,设计基于相机位移的障碍物判定模型,对障碍物的威胁性进行判定评估,并通过对比实验验证了两类障碍物测距模型的鲁棒性和时效性。
二、两类二阶线性微分算子的分解及应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、两类二阶线性微分算子的分解及应用（论文提纲范文）
（1）细粒度图像拼接/合成检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 图像内容取证技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 图像拼接检测方法 |
| 1.3.2 图像拼接区域定位方法 |
| 1.4 存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究工作及组织结构 |
| 1.5.1 本文主要研究工作 |
| 1.5.2 本文的组织结构 |
| 2 图像拼接检测及预备知识 |
| 2.1 图像拼接检测 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.2.1 CFA插值 |
| 2.2.2 超像素分割算法 |
| 2.2.3 维纳滤波 |
| 2.2.4 Canny边缘检测算子 |
| 2.2.5 模糊C均值聚类 |
| 2.3 图像拼接检测方法的性能评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 粗到细粒度的图像拼接区域检测方法 |
| 3.1 算法总体框架 |
| 3.2 RGB三通道的重建 |
| 3.2.1 CFA插值系数的估计 |
| 3.2.2 无效块的剔除 |
| 3.2.3 三个颜色通道的重建 |
| 3.3 图像取证特征提取 |
| 3.4 拼接区域检测 |
| 3.4.1 粗粒度拼接区域检测 |
| 3.4.2 细粒度拼接区域检测 |
| 3.4.3 细粒度检测结果的边缘平滑 |
| 3.5 实验结果与性能分析 |
| 3.5.1 数据集 |
| 3.5.2 参数估计 |
| 3.5.3 视觉检测效果 |
| 3.5.4 检测性能分析与比较 |
| 3.5.5 鲁棒性分析与比较 |
| 3.5.6 时间复杂度分析与比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于CFA特征的细粒度图像拼接区域检测方法 |
| 4.1 算法的框架 |
| 4.2 噪声预测 |
| 4.2.1 图像噪声预测 |
| 4.2.2 CFA噪声预测 |
| 4.3 CFA特征及其构建 |
| 4.4 拼接区域检测 |
| 4.5 实验结果与性能分析 |
| 4.5.1 数据集 |
| 4.5.2 参数估计 |
| 4.5.3 视觉检测效果及精度比较 |
| 4.5.4 鲁棒性的视觉检测效果比较 |
| 4.5.5 鲁棒性分析及检测精度比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）Bessel算子及其相关算子研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 课题的研究现状 |
| 1.2.1 二阶椭圆算子 |
| 1.2.2 Bessel算子 |
| 1.2.3 Schrodinger算子 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 二阶椭圆算子的Kato平方根算子交换子在R~n上的L~p梯度估计 |
| 2.1 预备知识 |
| 2.2 [b,(?)]的L~p梯度估计 |
| 2.3 附录 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 与Bessel算子相关的平方根算子和平方根型平方函数的有界性 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.2 与△_λ有关的平方根和平方根型平方函数 |
| 3.2.1 △_λ的L~p梯度估计 |
| 3.2.2 gΔ_λ的L~p有界性和弱(1,1)有界性 |
| 3.2.3 gΔ_λ的H~1→L~1有界性 |
| 3.3 与S_λ有关的平方根以及平方根型平方函数 |
| 3.3.1 S_λ的平行结论 |
| 3.3.2 S_λ的BMO_+有界性 |
| 3.4 平方根型平方函数正则性估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 与Bessel算子相关的平方函数交换子的有界性和紧性刻画 |
| 4.1 预备知识 |
| 4.2 [b,gΔ_λ]的L~p-有界性刻画BMO空间 |
| 4.3 [b,gΔ_λ]的紧性刻画CMO空间 |
| 4.3.1 CMO空间等价刻画:充分性 |
| 4.3.2 CMO空间等价刻画:必要性 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 广义Schrodinger算子平方函数的端点估计 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.2 新BMO空间的定义 |
| 5.3 [b,g(?)]在新BMO上的有界性 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 广义Schrodinger算子交换子的L~p有界性和紧性 |
| 6.1 预备知识 |
| 6.2 主要结论 |
| 6.2.1 [b,▽(?)~(-1/2)]的L~p有界性 |
| 6.2.2 [b,(?)~(-1/2)▽]的L~p紧性 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总论和展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于机器视觉的特钢棒材表面缺陷检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 |
| 1.3 课题的研究内容与组织结构安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第2章 特钢棒材表面缺陷检测试验台设计 |
| 2.1 试验台整体构成 |
| 2.2 机器视觉系统硬件选型 |
| 2.2.1 工业相机选型 |
| 2.2.2 光源选型 |
| 2.2.3 镜头选型 |
| 2.2.4 光照方案布置 |
| 2.3 其它硬件选型 |
| 2.3.1 工控机选型 |
| 2.3.2 GPU选型 |
| 2.4 特钢棒材表面缺陷检测试验台搭建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 特钢棒材图像预处理算法研究 |
| 3.1 图像灰度变换 |
| 3.1.1 直方图均衡化 |
| 3.1.2 全局线性变换 |
| 3.1.3 分段线性灰度增强 |
| 3.2 图像分割 |
| 3.2.1 基于阈值的图像分割算法 |
| 3.2.2 基于边缘检测的图像分割算法 |
| 3.3 图像滤波 |
| 3.3.1 特钢棒材图像噪声分析 |
| 3.3.2 均值滤波 |
| 3.3.3 中值滤波 |
| 3.3.4 改进的中值滤波 |
| 3.3.5 同态滤波 |
| 3.3.6 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 特钢棒材表面缺陷检测算法研究 |
| 4.1 特钢棒材表面缺陷图像特征分析 |
| 4.1.1 几种常见特钢棒材表面缺陷 |
| 4.1.2 特钢棒材图像特征分析 |
| 4.1.3 特钢棒材近似缺陷检测 |
| 4.2 划痕缺陷检测算法研究 |
| 4.2.1 划痕缺陷图像特征分析 |
| 4.2.2 数据库建立 |
| 4.2.3 划痕缺陷检测算法原理 |
| 4.3 基于NSST的特钢棒材表面缺陷检测算法 |
| 4.3.1 NSST原理 |
| 4.3.2 形态学处理 |
| 4.3.3 形态学与边缘检测算法研究 |
| 4.3.4 算法参数选择 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 特钢棒材表面缺陷动态检测算法研究 |
| 4.5.1 背景差分法 |
| 4.5.2 光流法 |
| 4.5.3 帧间差分法 |
| 4.5.4 动态目标检测算法研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 特钢棒材表面缺陷检测系统软件设计 |
| 5.1 软件设计需求分析 |
| 5.2 软件结构与缺陷检测流程设计 |
| 5.2.1 软件结构设计 |
| 5.2.2 缺陷检测流程设计 |
| 5.3 人机交互界面设计 |
| 5.4 动态缺陷检测系统设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）复杂海洋声学环境下的反射地震响应及相关处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstracts |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状及趋势 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 主要结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 基础知识与概念 |
| 2.1 海洋声学环境 |
| 2.1.1 海洋声学环境定义 |
| 2.1.2 起伏海面数学描述 |
| 2.1.3 深海声道数学描述 |
| 2.2 散射波数值模拟方法 |
| 2.2.1 方法概述 |
| 2.2.2 波动方程抛物近似 |
| 2.2.3 薄板近似 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 大方位角散射计算及应用 |
| 3.1 单程波动方程的分区多轴抛物近似 |
| 3.2 数值实验 |
| 3.2.1 均匀介质 |
| 3.2.2 强横向变速介质 |
| 3.3 基于分区多轴抛物近似的超广角叠前深度偏移 |
| 3.4 数值实验 |
| 3.4.1 球状散射体模型 |
| 3.4.2 崎岖海底模型 |
| 3.4.3 陡倾角盐丘模型 |
| 3.4.4 计算效率对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多阶次散射分步计算 |
| 4.1 多阶次散射分步表示 |
| 4.2 时变起伏海面处理 |
| 4.2.1 方法概述 |
| 4.2.2 时变不等距差分格式推导 |
| 4.2.3 海面处理数值算例 |
| 4.2.4 全波场数值算例 |
| 4.3 多阶次散射场分步计算 |
| 4.3.1 不同阶次散射场分类 |
| 4.3.2 直接、间接入射场计算 |
| 4.3.3 入射场数值算例 |
| 4.3.4 空气-海水界面自由边界条件实现 |
| 4.3.5 直接、间接散射场计算 |
| 4.3.6 数值算例 |
| 4.3.7 计算精度对比 |
| 4.3.8 计算效率对比 |
| 4.3.9 计算复杂度对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 起伏海面对反射地震数据的影响分析 |
| 5.1 正弦海面模型 |
| 5.2 基于我国海浪谱的随机起伏海面模型 |
| 5.2.1 简单模型定性分析 |
| 5.2.2 复杂模型定量分析 |
| 5.3 拖缆深度影响分析 |
| 5.4 起伏海面散射的波场照明分析 |
| 5.4.1 波场水下照明表示 |
| 5.4.2 波场照明分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 一种消除海面起伏效应的整形反褶积 |
| 6.1 方法概要 |
| 6.2 数值实验 |
| 6.2.1 外观特征对比 |
| 6.2.2 频带特征对比 |
| 6.2.3 运动学、动力学特征对比 |
| 6.3 三维海面数值实验 |
| 6.4 美国东海岸实测数据算例 |
| 6.4.1 测区概况 |
| 6.4.2 数据对比 |
| 6.4.3 成像对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 深海声道对反射地震数据的影响分析 |
| 7.1 深海声道中的地震波 |
| 7.2 不同类型的深海声道模型 |
| 7.2.1 典型深海声道模型 |
| 7.2.2 数值分析 |
| 7.3 不同速度分布的深海声道模型 |
| 7.3.1 不同声轴深度的Munk声道模型 |
| 7.3.2 定性数值分析 |
| 7.3.3 定量数值分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 基于全波形反演的水体速度的建模 |
| 8.1 方法概要 |
| 8.2 数值算例分析 |
| 8.2.1 水体建模 |
| 8.2.2 成像分析 |
| 8.3 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 海浪谱 |
| 附录B 海水声速剖面 |
| 附录C 双程波动方程的时间域有限差分(FDTD)解 |
| 附录D 波动方程的抛物近似及傅里叶有限差分(FFD)解 |
| 附录E 全波形反演(FWI)简介 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）分数阶PWM整流器与逆变器的建模、分析与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分数阶电感和分数阶电容的研究现状 |
| 1.2.2 分数阶控制的研究与应用现状 |
| 1.2.3 分数阶电力电子系统建模与控制研究现状 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 分数阶微积分与分数阶控制系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分数阶微积分基础理论 |
| 2.2.1 特殊函数 |
| 2.2.2 分数阶微积分的定义 |
| 2.2.3 分数阶算子的实现方法 |
| 2.3 分数阶控制系统 |
| 2.3.1 分数阶控制系统描述 |
| 2.3.2 分数阶系统的稳定性分析 |
| 2.3.3 分数阶控制器 |
| 2.3.4 分数阶控制器设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单相分数阶PWM整流器的建模、分析与控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单相FOVSR的主电路与数学模型 |
| 3.2.1 单相FOVSR的主电路与静止坐标系模型 |
| 3.2.2 单相FOVSR的同步旋转坐标系模型 |
| 3.3 单相FOVSR的工作特性分析 |
| 3.3.1 单相FOVSR的交流侧稳态特性 |
| 3.3.2 单相FOVSR瞬时功率与二次纹波 |
| 3.3.3 单相FOVSR交流侧的PWM工作波形分析 |
| 3.3.4 单相FOVSR直流侧的PWM工作波形分析 |
| 3.4 单相FOVSR的瞬态电流控制与仿真 |
| 3.4.1 单相FOVSR的瞬态电流控制方法 |
| 3.4.2 基于差分进化算法的分数阶控制器设计 |
| 3.4.3 仿真实验与波形分析 |
| 3.5 同步旋转坐标系下单相FOVSR的控制与仿真 |
| 3.5.1 同步旋转坐标系下单相FOVSR的双闭环前馈解耦PI~λ控制 |
| 3.5.2 仿真实验与波形分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 三相分数阶PWM整流器的建模、分析与控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三相FOVSR的主电路与数学模型 |
| 4.2.1 三相FOVSR的主电路与三相静止坐标系模型 |
| 4.2.2 三相FOVSR的两相静止坐标系模型和同步旋转坐标系模型 |
| 4.2.3 三相FOVSR的开环仿真与分析 |
| 4.3 同步旋转坐标系下三相FOVSR的控制与仿真 |
| 4.3.1 同步旋转坐标系下三相FOVSR的双闭环解耦PI~λ控制 |
| 4.3.2 仿真实验与波形分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 单相分数阶PWM逆变器的建模、分析与控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单相FOVSI的主电路与数学模型 |
| 5.2.1 单相FOVSI的主电路与静止坐标系模型 |
| 5.2.2 单相FOVSI的同步旋转坐标系模型 |
| 5.3 FOLCL滤波器的数学模型与工作特性 |
| 5.3.1 FOLCL滤波器的频域数学模型与频率特性 |
| 5.3.2 FOLCL滤波器谐振尖峰的无源阻尼 |
| 5.4 单相FOVSI的瞬态电流控制与仿真 |
| 5.4.1 基本的单相FOVSI的瞬态电流控制 |
| 5.4.2 单相FOVSI的电容电流反馈有源阻尼 |
| 5.4.3 单相FOVSI的电网电压前馈辅助控制 |
| 5.4.4 仿真实验与波形分析 |
| 5.5 同步旋转坐标系下单相FOVSI的控制与仿真 |
| 5.5.1 同步旋转坐标系下单相FOVSI的电网电压前馈辅助控制 |
| 5.5.2 仿真实验与波形分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 三相分数阶PWM逆变器的建模、分析与控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三相FOVSI主电路的数学模型 |
| 6.2.1 三相FOVSI的主电路与三相静止坐标系模型 |
| 6.2.2 三相FOVSI的两相静止坐标系模型和同步旋转坐标系模型 |
| 6.3 两相静止坐标系下三相FOVSI的控制与仿真 |
| 6.4 同步旋转坐标系下三相FOVSI的控制与仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 |
（6）时间/时空分数阶偏微分方程求解的快速算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 时间和时空分数阶偏微分方程数值方法的研究现状 |
| 1.1.1 时间分数阶偏微分方程的研究现状 |
| 1.1.2 时空分数阶偏微分方程的研究现状 |
| 1.2 本文研究动机与主要内容 |
| 第二章 带有时间阻尼项的变系数时间分数阶反应-扩散方程的二阶隐式差分格式 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方程(2-1)的一种隐式差分格式 |
| 2.2.1 二阶差分格式 |
| 2.2.2 稳定性分析与误差估计 |
| 2.3 方程(2-1)的二维情形 |
| 2.3.1 方程(2-1)的一个隐式差分格式 |
| 2.3.2 数值离散格式(2-11)的稳定性和收敛性分析 |
| 2.4 数值实验 |
| 2.4.1 一维问题 |
| 2.4.2 二维问题 |
| 2.4.3 预处理迭代法求解(2-11) |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 时间分数阶移动/固定对流-扩散方程导出的一次性系统的预处理迭代算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 有限差分离散和一次性系统 |
| 3.2.1 时间步进格式 |
| 3.2.2 一次性系统 |
| 3.3 两个预处理子 |
| 3.3.1 块二对角预处理子 |
| 3.3.2 块阶梯预处理子 |
| 3.4 数值实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 时空分数阶对流-扩散方程的一种快速二阶隐式差分逼近 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时空分数阶对流-扩散方程的一个隐式差分格式 |
| 4.2.1 时空分数阶对流-扩散方程的数值离散 |
| 4.2.2 隐式差分格式的稳定性和收敛性分析 |
| 4.2.3 非线性时空分数阶对流-扩散方程 |
| 4.3 离散系统的循环预处理子 |
| 4.4 数值实验 |
| 4.4.1 收敛阶的验证 |
| 4.4.2 快速算法实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 时空分数扩散方程导出的块下三角Toeplitz系统的快速求解策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有限差分离散及块下三角Toeplitz系统 |
| 5.2.1 时间步进格式 |
| 5.2.2 块下三角Toeplitz系统 |
| 5.3 两个预处理子以及谱分析 |
| 5.3.1 块二对角Toeplitz预处理子 |
| 5.3.2 斜循环预处理子 |
| 5.4 数值实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作的总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 第二章的补充实验 |
| 附录B 第四章的补充实验 |
| 附录C 第四章的PGPBi COR(3,1)算法 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（7）基于计算机视觉的羊皮轮廓与特征提取的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 2 羊皮图像预处理方法研究 |
| 2.1 灰度化 |
| 2.2 图像滤波 |
| 2.2.1 均值滤波 |
| 2.2.2 高斯滤波 |
| 2.2.3 中值滤波 |
| 2.2.4 基于像素级的选择去噪算法 |
| 2.2.5 去噪效果评价 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 羊皮图像轮廓提取算法研究 |
| 3.1 基于边缘的分割方法 |
| 3.1.1 Roberts算子 |
| 3.1.2 Sobel算子 |
| 3.1.3 Prewitt算子 |
| 3.1.4 LoG算子 |
| 3.1.5 Canny算子 |
| 3.1.6 边缘检测算子分割结果分析 |
| 3.2 基于阈值的分割方法 |
| 3.2.1 直方图双峰法 |
| 3.2.2 迭代阈值图像分割 |
| 3.2.3 自适应阈值图像分割 |
| 3.3 羊皮图像分割及轮廓跟踪算法 |
| 3.3.1 基于像素集合思想的快速Otsu的阈值分割算法 |
| 3.3.2 形态学缺陷修补 |
| 3.3.4 轮廓提取 |
| 3.3.5 轮廓提取效果整体分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 羊皮特征提取算法研究 |
| 4.1 全局方法 |
| 4.1.1 傅里叶描述符 |
| 4.1.2 空间尺度描述 |
| 4.1.3 椭圆拟合 |
| 4.2 离散方法 |
| 4.2.1 多边形逼近 |
| 4.2.2 多项式曲线拟合 |
| 4.3 羊皮特征提取算法 |
| 4.3.1 算法设计思路 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.3.3 算法讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 工业化应用实验 |
| 5.1 图像采集系统硬件系统选型设计 |
| 5.1.1 工业相机与镜头选型 |
| 5.1.2 照明单元选择 |
| 5.1.3 图像采集系统的通讯连接 |
| 5.2 可靠性和通用性验证 |
| 5.2.1 未补光环境 |
| 5.2.2 补光环境 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得的科研成果 |
（8）低数值色散时域有限差分算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究历史和现状 |
| 1.2.1 FDTD算法的研究现状 |
| 1.2.2 无条件稳定FDTD算法研究现状 |
| 1.2.3 弱条件稳定FDTD算法研究现状 |
| 1.2.4 色散介质FDTD算法研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 FDTD算法简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FDTD基本方程 |
| 2.3 数值稳定性及数值色散 |
| 2.4 吸收边界条件 |
| 2.5 激励源及总场边界条件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于六边形网格的低数值色散FDTD算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 六边形网格的H-FDTD算法 |
| 3.2.1 周期采样理论 |
| 3.2.2 H-FDTD算法简介 |
| 3.3 低数值色散修正CH-FDTD算法 |
| 3.4 CH-FDTD算法的数值色散分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无条件稳定的低数值色散FDTD算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于SS的无条件稳定低数值色散FDTD算法 |
| 4.2.1 无条件稳定的SS-FDTD算法的概念 |
| 4.2.2 低数值色散的无条件稳定SS-FDTD算法的概念 |
| 4.2.3 数值色散分析及数值算例 |
| 4.3 基于ADI的无条件稳定低数值色散FDTD算法 |
| 4.3.1 无条件稳定的ADI-FDTD算法的概念 |
| 4.3.2 低数值色散的无条件稳定的ADI-FDTD算法的概念 |
| 4.3.3 数值色散分析 |
| 4.4 基于LOD的损耗媒质无条件稳定低数值色散FDTD算法 |
| 4.4.1 损耗媒质的无条件稳定LOD-FDTD算法的概念 |
| 4.4.2 损耗媒质中低数值色散无条件稳定LOD-FDTD算法的概念 |
| 4.4.3 数值色散分析 |
| 4.5 基于WLP的无条件稳定低数值色散FDTD算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于HIE的弱条件稳定低数值色散FDTD算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 HIE-FDTD算法简介 |
| 5.3 三维低数值色散HIE-FDTD算法 |
| 5.3.1 三维各向同性有限差分项的概念 |
| 5.3.2 三维低数值色散HIE-FDTD算法的概念 |
| 5.4 数值色散分析及算例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 复杂色散媒质的低数值色散FDTD算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 非磁化等离子体的低数值色散FDTD算法 |
| 6.2.1 非磁化等离子体的ADE-FDTD算法 |
| 6.2.2 低数值色散的非磁化等离子体LSF-ADE-FDTD算法 |
| 6.3 磁化等离子体的低数值色散FDTD算法 |
| 6.3.1 磁化等离子体的PLRC-FDTD算法 |
| 6.3.2 低数值色散的磁化等离子体PLRC-FDTD算法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）基于经验模态分解的无参考图像质量评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 图像质量评价的研究背景与意义 |
| 1.2 全参考图像质量评价的研究现状 |
| 1.3 半参考图像质量评价的研究现状 |
| 1.4 无参考图像质量评价的研究现状 |
| 1.4.1 特定型NRIQA算法 |
| 1.4.2 通用型NRIQA算法 |
| 1.5 论文的主要内容和章节安排 |
| 2 图像质量评价的主要算法和理论基础 |
| 2.1 FRIQA算法 |
| 2.2 NRIQA算法 |
| 2.2.1 基于支持向量机的NRIQA算法 |
| 2.2.2 基于概率模型的NRIQA算法 |
| 2.3 常用图像质量评价数据库 |
| 2.4 图像质量评价性能指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 结合图像信息熵和经验模态分解的EEMD算法 |
| 3.1 经验模态分解 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 图像熵特征提取 |
| 3.2.2 边缘特征提取 |
| 3.3 图像质量评价 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 本章算法与其他IQA方法的性能比较 |
| 3.4.2 算法对训练集大小的依赖程度 |
| 3.4.3 分类准确性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于经验模态分解的多特征融合的EMDMFF算法 |
| 4.1 预处理 |
| 4.2 特征提取 |
| 4.2.1 亮度统计特征提取 |
| 4.2.2 梯度加权LBP直方图特征提取 |
| 4.2.3 结构相似度特征提取 |
| 4.3 图像质量评价过程和实验结果分析 |
| 4.3.1 图像质量评价过程 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 无参考图像质量评价算法在太阳能光伏电池缺陷识别中的应用 |
| 5.1 太阳能光伏电池缺陷识别的背景和意义 |
| 5.2 构造太阳能光伏电池图像库 |
| 5.3 基于经验模态分解的太阳能光伏电池缺陷识别算法 |
| 5.3.1 特征提取 |
| 5.3.2 缺陷识别和等级判定过程 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 EEMD算法和EMDMFF算法性能比较 |
| 5.4.2 分类准确性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（10）基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 障碍物检测技术研究现状 |
| 1.2.2 障碍物定位技术研究现状 |
| 1.3 主要技术方法及存在问题 |
| 1.4 本文主要内容及安排 |
| 第二章 视觉检测与定位原理 |
| 2.1 旋翼无人机图像采集与处理系统 |
| 2.2 视觉检测原理 |
| 2.2.1 图像采样 |
| 2.2.2 图像噪声模型分析 |
| 2.2.3 图像滤波去噪方法 |
| 2.3 视觉定位原理 |
| 2.3.1 常用参考坐标系 |
| 2.3.2 相机成像模型 |
| 2.3.3 相机标定 |
| 2.3.4 相机标定实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 结合梯度和距离编组的悬空线类障碍物检测算法 |
| 3.1 悬空线三维及图像特征分析 |
| 3.2 结合图像梯度的自适应边缘点提取 |
| 3.2.1 一阶微分算子边缘检测 |
| 3.2.2 二阶微分算子检测方法 |
| 3.2.3 结合图像梯度的边缘检测算法 |
| 3.3 直线特征提取 |
| 3.3.1 全局感知Hough变换 |
| 3.3.2 局部感知组合法 |
| 3.3.3 直线特征提取实验对比 |
| 3.3.4 结合悬空线图像特征的线基元提取 |
| 3.4 结合欧氏距离的线基元编组拟合 |
| 3.5 悬空线类障碍物检测验证实验 |
| 3.5.1 不同场景下悬空线检测对比实验 |
| 3.5.2 不同光照变化下悬空线检测对比实验 |
| 3.5.3 不同运动速度下悬空线检测对比实验 |
| 3.5.4 悬空线类障碍物检测验证实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于ORB光流的面类障碍物检测算法 |
| 4.1 面类障碍物特征分析及检测算法流程 |
| 4.2 特征点检测算法对比 |
| 4.2.1 Shi-Tomasi算法 |
| 4.2.2 SURF算法 |
| 4.2.3 FAST算法 |
| 4.2.4 ORB算法 |
| 4.2.5 特征点检测方法对比实验 |
| 4.3 图像金字塔光流障碍物检测方法 |
| 4.3.1 传统光流检测算法 |
| 4.3.2 传统光流检测对比实验 |
| 4.3.3 图像金字塔光流障碍物检测算法 |
| 4.4 面类障碍物检测方法验证实验 |
| 4.4.1 半实物仿真验证实验 |
| 4.4.2 小树木类障碍物检测验证实验 |
| 4.4.3 树冠类障碍物检测验证实验 |
| 4.4.4 建筑物正面障碍物检测验证实验 |
| 4.4.5 建筑物侧面障碍物检测验证实验 |
| 4.4.6 面类障碍物检测实验证验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 旋翼无人机障碍物定位与判定方法 |
| 5.1 悬空线类障碍物距离估计 |
| 5.1.1 悬空线特征分析 |
| 5.1.2 单根悬空线场景测距模型 |
| 5.1.3 两根悬空线场景测距模型 |
| 5.1.4 复杂悬空线场景测距模型 |
| 5.2 面类障碍物光流法距离估计 |
| 5.3 视频序列影像中相机位移估计 |
| 5.3.1 基于对应点的相机位移估计 |
| 5.3.2 基于对应直线的相机位移估计 |
| 5.3.3 基于相机位移的障碍物判定评估方法 |
| 5.4 悬空线定位模型与威胁评估实验 |
| 5.4.1 序列影像单根悬空线测距模型评估实验 |
| 5.4.2 序列影像中两根悬空线测距模型评估实验 |
| 5.4.3 序列影像中复杂悬空线测距模型评估实验 |
| 5.4.4 悬空线定位与威胁评估实验分析 |
| 5.5 面类障碍物光流法测距模型评估实验 |
| 5.5.1 小树木类障碍物测距评估实验 |
| 5.5.2 树冠类障碍物测距评估实验 |
| 5.5.3 建筑物正面障碍物测距评估实验 |
| 5.5.4 建筑物侧面障碍物测距评估实验 |
| 5.5.5 面类障碍物定位实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
四、两类二阶线性微分算子的分解及应用（论文参考文献）
- [1]细粒度图像拼接/合成检测方法研究[D]. 王妍. 西安理工大学, 2021
- [2]Bessel算子及其相关算子研究[D]. 陶文宇. 北京科技大学, 2021(08)
- [3]基于机器视觉的特钢棒材表面缺陷检测方法研究[D]. 马晓雄. 太原理工大学, 2021(01)
- [4]复杂海洋声学环境下的反射地震响应及相关处理方法研究[D]. 孟祥羽. 吉林大学, 2021(01)
- [5]分数阶PWM整流器与逆变器的建模、分析与控制[D]. 徐俊华. 广西大学, 2021(01)
- [6]时间/时空分数阶偏微分方程求解的快速算法研究[D]. 赵永良. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于计算机视觉的羊皮轮廓与特征提取的研究[D]. 向成毅. 陕西科技大学, 2021(09)
- [8]低数值色散时域有限差分算法研究[D]. 丁金超. 电子科技大学, 2020(10)
- [9]基于经验模态分解的无参考图像质量评价[D]. 李倩倩. 西安理工大学, 2020(01)
- [10]基于视觉的旋翼无人机自主避障关键技术研究[D]. 李朋月. 战略支援部队信息工程大学, 2020(08)