一、L_P(R)尺度下的Cardinal样条插值（论文文献综述）
张洪铭[1]（2021）在《基于OMFIT的HL-2M平衡及放电演化模拟》文中研究表明磁约束托卡马克聚变研究涉及众多前沿科学和工程技术难题,理论预测和实验诊断共同发展的状态。然而单独依靠诊断难以满足放电实验数据实时重构的需求,如温度密度长期难以得到完整的剖面数据,分辨率不足导致磁约束托卡马克装置物理剖面无法描述高约束模式（H模）放电的台基物理参数剖面。基于此,本研究基于通用原子能公司（General Atom,GA）为主开发的OMFIT集成模拟平台,结合HL-2A/M实验数据和理论分析,整合全局放电参数,开展工作流,并将集成模拟结果与实验诊断结果进行对比验证。结合HL-2A的高约束放电实验数据分析和HL-2M运行方案参数,利用集成模拟程序OMFIT,输运程序ONETWO和TGYRO,平衡反演程序EFIT,发展HL-2A/M的H模集成设计分析工作流。第二章介绍了磁约束托卡马克平衡反演的原理,用于等离子体磁流体不稳定性分析的物理模型和托卡马克输运模型。第三章基于HL-2A/M磁约束托卡马克装置,利用OMFIT集成模拟平台,搭建了包含平衡反演程序EFIT、输运程序ONETWO和TGYRO等核心程序,搭建了开展动力学平衡位形重建的集成模拟平台。第四章基于实际磁约束托卡马克装置HL-2A诊断实验诊断数据给出的温度和密度剖面物理参数、电磁诊断结果和中性束加热（NBI）功率,基于OMFIT工作流,开展了HL-2A的高约束模式（H模）放电的集成模拟。有效预测了HL-2M高约束放电方案的准确性,并对集成模拟分析的可靠性提供参考。基于此,开展了等离子体电流剖面分布分析,获取自举电流和驱动电流份额及分布,掌握准确的安全因子分布,有利于深入分析放电实验,并评估高约束放电实验的品质。第五章基于搭建的集成模拟平台,采用HL-2A的实验数据进行放电集成模拟分析,一、重建了HL-2A放电实验的磁面位形,给出了准确的等离子体边界。二、基于提供的托卡马克磁约束聚变等离子体离子/电子温度剖面,安全因子剖面,欧姆电流/自举电流/驱动电流剖面及其份额,通过物理分析给出H模式下的安全因子剖面和电流分布。三、对实验数据进行归一化和插值处理,发展集成模拟工作流,对集成模拟结果分析并与实验物理数据进行对比,验证提出的工作流的模拟可靠性。该研究有助于对国内磁约束托卡马克装置HL-2A/M先进运行模式（高比压和高约束模式）研究提供整体数据参考,对未来聚变堆的稳定燃烧提供帮助。
盖晓男[2]（2020）在《随机动态载荷识别的逆虚拟激励方法及应用研究》文中认为结构的外部动态载荷信息对于结构整体设计、强度校核和环境预示等工程领域有着重要的作用。实际工程中,受限于外形设计、传感器安装布置和外部环境等因素,结构所受的外部动载荷信息一般不能通过安装力传感器来直接测量,但是结构在某些位置的振动响应往往可以直接测量,而结构的模态信息也可以通过有限元仿真或者模态试验来获得,因此通过振动响应和结构模态信息来反演外部动态载荷信息就成为一种有效的途径。目前对于时域内的周期和冲击等形式的载荷识别研究已经趋于成熟和完善,而频域内的随机动载荷识别还存在一些尚未很好地解决的问题。本文对于动载荷识别方法和工程应用的研究进展进行了总结归纳,从随机动载荷识别的原始方法入手,指出现有随机动载荷识别方法中尚未解决的问题,例如识别出的随机动载荷功率谱与真实载荷功率谱相比在结构的某些固有频率附近波动较大等,分析总结出现这些问题的原因,针对这些问题,确定本课题的主要研究内容包括改进随机动载荷识别方法研究、数值仿真验证或试验验证以及飞行器脉动压力等效识别等,取得如下成果:用于随机动载荷识别的原始逆虚拟激励方法中,存在着结构固有频率附近的频率响应函数矩阵不适定的问题,针对此问题,本文引入数学上的加权平均技术对原始识别方法进行改进和优化,借助加权平均技术可以有效地减弱病态频率响应函数矩阵分量在随机载荷反演过程中的作用,从而降低其对随机动载荷识别精度的影响以达到提高识别精度的目标。分别进行悬臂梁结构和防隔热承力复合板结构多输入多输出随机振动验证试验研究,两个不同结构进行验证试验的同时扩展该改进方法的适用性。在工程和试验中,载荷识别所需要的结构模型信息和响应信息的测量过程中必然会受到试验操作、试验周围环境噪声和试验所用振动传感器的测量精度等多种因素的影响,导致实测的信息包含一定的测量误差。本文在随机动载荷识别的逆虚拟激励方法基础上同时引入模型测量误差项和响应测量误差项,推演随机动载荷识别结果的误差来源,总结分析影响识别精度的各个因素,提出提高识别精度的途径和方法,最终通过引入对角形式的系数矩阵来降低频率响应函数矩阵的条件数,改善其性态,达到提高随机动载荷识别的精度的目标。通过悬臂梁结构数值仿真、试验和防隔热承力复合板结构多输入多输出随机振动试验验证所提出的改进方法的可行性和有效行。跨声速段脉动压力的低频段与飞行器结构低阶模态接近,会引起结构内部精密仪器的振动和结构本身的疲劳破坏。实际工程中跨声速段的脉动压力无法进行直接测量,本文对于飞行器跨声速段肩部脉动压力等效识别问题进行研究和探索,首先对飞行器跨声速段肩部过渡段的脉动压力分布情况进行简化,提出脉动压力等效识别方案,然后将该方法应用于某锥-柱形飞行器跨声速段肩部脉动压力的等效识别,脉动压力识别结果利用实测的飞行遥测加速度响应进行正向校验。
申伟[3]（2020）在《导波的小波有限元模拟及其用于钢筋混凝土界面损伤监测研究》文中进行了进一步梳理导波具有传播距离远、损伤敏感性高、适合隐蔽损伤监测等优点,是一种很有发展潜力的结构健康监测技术。多模态和频散现象是导波技术走向工程应用的主要制约因素,目前导波技术仍主要应用在多模态和频散相对轻微和容易控制的板状、薄壁管状和杆状结构中,而土木工程结构更加复杂,严重的多模态和频散现象带来的挑战将更加严峻。本文为了发展适用于土木工程健康监测的导波技术,聚焦于解决导波多模态和频散现象在导波数值模拟、导波与损伤相互作用机理分析、导波损伤监测和评价三个方面带来的困难,从导波的正演和反演两个方面进行深入研究,一方面以区间B样条小波（BSWI）有限元为数值模拟方法,研究了其在导波数值模拟中的短波问题、数值频散问题和几何频散问题,发展了一种高效、精确的导波数值模拟方法;另一方面将BSWI有限元应用于钢筋混凝土结构,研究了导波与钢筋混凝土界面损伤相互作用过程中多模态和频散现象的影响机理,并基于时间反转法提出了一种更有效、适用性更广的钢筋混凝土结构界面损伤监测技术和评价方法。本文的主要研究内容和研究成果如下:（1）讨论了 BSWI有限元在导波模拟中的单元长度和时间步长要求,提出了一种小波单元与傅里叶谱分析相结合的频域小波有限元方法。由于小波的紧支性、多尺度和多分辨率特性,BSWI单元具有比传统低阶单元更高的空间逼近能力,在导波模拟中BSWI单元的单元长度可以达到传统低阶单元的40～60倍。针对时域小波有限元仍然需要满足严格时间步长要求的缺点,在空间上利用BSWI近似波动方程理论波解,构造高精度近似动力刚度矩阵,通过单元层面的动力缩聚技术克服BSWI单元多内部节点的缺点,并采用频域谱分析法减少系统平衡方程的求解次数。数值算例结果显示,与传统低阶有限元和时域小波有限元相比,该方法可以显着提高窄频带导波问题的求解效率,并可将频域谱分析法推广至复杂结构（如钢筋混凝土结构）的导波模拟中。（2）分析了 BSWI单元在导波模拟中的数值频散特性,给出了高阶BSWI单元数值频散和数值各项异性的抑制条件。针对多节点BSWI单元数值频散方程难以直接求解的问题,在一维频散分析中,通过动力缩聚技术将BSWI单元转化为“两节点”单元进行求解,研究了不同阶数和尺度的BSWI单元的数值频散误差特点;在二维频散分析中,利用Rayleigh商技术得到数值频散方程的近似解,重点分析了数值各项异性现象,并讨论了材料参数和网格畸变等对BSWI单元数值频散特性的影响。研究显示,与传统低阶单元相比,高阶BSWI单元在节点间距小于临界值Hcr时可以完全抑制数值频散误差和数值各向异性现象;与其他高阶单元相比,BSWI单元可以在不改变网格划分和多项式次数的情况下,通过局部提升尺度方案显着改善其数值频散抑制能力。（3）提出了五种考虑几何频散效应的BSWI高阶杆单元,建立了频散导波与裂纹损伤相互作用过程的简化模型。针对经典杆单元无法模拟导波多模态和几何频散现象的问题,基于高阶杆理论引入附加位移考虑频散导波沿横截面的复杂位移和应力分布,将频散导波的二维/三维问题简化为一维问题,利用Hamilton变分原理推导了 BSWI高阶杆单元的刚度矩阵、质量矩阵和广义力向量;考虑高阶杆的横向剪切和广义自由度匹配问题,提出了高阶杆的裂纹损伤简化弹簧模型,基于卡氏定理和断裂力学推导得到了裂纹处柔度系数的闭合表达式,并讨论了所提出单元和模型的适用范围和选择原则。通过与精细化实体模型结果对比显示,本文所提出的BSWI高阶杆单元和裂纹模型可以快速、准确地模拟杆中导波的几何频散现象及频散导波与裂纹的相互作用过程。（4）研究了钢筋混凝土结构中导波与界面损伤的相互作用机理,阐述了多模态和频散现象导致钢筋混凝土结构中界面损伤指标失效的原因。基于小波有限元建立钢筋混凝土结构中多模态频散导波的分析模型,研究了导波与界面损伤相互作用过程中多模态和频散现象的影响机理,讨论了不同混凝土横向尺寸下现有损伤指标的有效性,并通过多模态导波数学模型解释了损伤指标失效原因。研究表明,导波与界面损伤的相互作用过程主要受能量泄露、模态转换、多模态和频散现象三方面的影响,其中多模态和频散现象会随着混凝土横向尺寸增大而加剧,由于多模态导波之间的波速、衰减系数和损伤敏感性不同,引起构造损伤指标的参考波包的模态组成和叠加形式随界面损伤程度的变化而变化,导致现有损伤指标无法用于大尺寸钢筋混凝土结构的界面损伤评价。（5）提出了基于时间反转法的钢筋混凝土结构界面损伤监测方法,构造了适用于大尺寸钢筋混凝土结构界面损伤评价的损伤指标。基于导波时间反转的多模态自动聚焦和频散自动补偿技术消除钢筋混凝土结构中多模态导波之间的相位差,根据导波在钢筋混凝土结构中的传播特点提出阻尼频率依赖型线性损伤假设,通过时间反转算子分析了界面损伤对时间反转重构信号的影响,并据此构造了基于重构信号幅值、相关系数和小波包能量谱的三类界面损伤指标;设计和进行了钢筋混凝土梁界面损伤导波监测试验,开发了导波时间反转在线监测自动处理算法,试验结果表明,与基于直接响应的现有损伤指标相比,基于重构信号时域幅值和小波包能量谱的界面损伤指标可以有效地消除多模态和频散现象的影响,从而可以很好地反映钢筋混凝土梁的界面损伤程度。
史珂路[4]（2019）在《双目视觉机器人障碍物检测算法研究》文中研究指明无人运料车间,搬运机器人在避障过程中,需要对障碍物进行检测。针对现有障碍物检测算法在搬运机器人的避障应用中,存在复杂度高,成本高,精度不够等问题。本文提出了一种基于双目立体视觉技术的障碍物检测算法,实现了1500mm～4000mm以内的障碍物的检测。本文的障碍物检测算法主要进行了以下研究:相机参数的获取;视差图的获取;可疑障碍物的检测;障碍物检测。（1）在相机参数获取阶段,使用了张正友棋盘格标定法,并提出了一种改进的快速角点检测算法,提高了角点检测的精度。该算法先用两种角点原型分别对棋盘格图像进行卷积,粗提取角点;然后通过“阈值法”,剔除非角点;最后利用角点的方向梯度特性进行亚像素定位。（2）在视差图获取阶段,使用了 SGM半全局立体匹配算法,并提出了“归一化灰度值+中值滤波+形态学处理”的优化方法,对初始视差图进行优化,得到了更好的视差图。（3）在可疑障碍物检测阶段,首先对可疑障碍物视差图进行伪彩色处理,然后根据伪彩色视差图中不同可疑障碍物的颜色分量（R,G,B）值不同,得到可疑障碍物的二值图像,最后计算二值图像中非零像素的最大最小坐标,根据坐标,在原图中的绘制出相应的红色矩形框,即可实现可疑障碍物的检测。（4）在障碍物检测阶段,根据透视投影模型,首先计算了搬运机器人的障碍区域在图像中的投影大小,得到了不同距离可疑障碍物的干涉区域;然后对可疑障碍物和其干涉区域进行干涉判别,从而判断可疑障碍物是否是障碍物。由于干涉区域的大小和可疑障碍物的距离成反比,本文首先验证了距离测量的精度,然后在1500mm～4000mm之间,进行了大量的测距试验,得到了距离的原始数据,最后使用Matlab软件处理了实验数据。结果表明:在测量范围之内,最大测距误差为34.7mm,平均测距误差为23.91mm;然后在模拟实验环境和室外环境中,采集了 5组可疑障碍物图像对,对其进行可疑障碍物检测,提取出5组图像对中的可疑障碍物,并得到不同可疑障碍物的距离信息,最后计算不同可疑障碍物的干涉区域,进行干涉判别。实验结果表明:本文的障碍物检测算法在1500mm～4000mm之间,检测效果良好,可以满足课题要求。
张卫龙[5]（2019）在《局部信息约束的三维重建方法研究》文中指出基于倾斜影像的三维重建技术（倾斜三维重建）是摄影测量与计算机视觉领域中的研究热点,因其灵活、独特的倾斜摄影方式,可以提供更佳的立体像对、更高的空间分辨率、更多的可用观测值和物方侧立面的纹理信息,使得可以仅依靠单一倾斜航空影像源即可完成附有纹理的大场景三维重建任务。相对于其它三维重建手段,如激光扫描和人工建模等,其具有采集数据效率高、适应场景大、成本低、设备要求低的特点,故受到相关学者和行业者的青睐。与此相对应的是倾斜三维重建还具有尺度差异大、辐射差异大、数据量冗余、数据表达冗余、物方边缘点噪动明显、地物结构不突出、纹理不一致性、时间与空间复杂度高等问题,这些问题严重影响了倾斜三维建模的发展,制约了其潜在的发展潜力,限制了三维产品的实时性和逼真性。针对这些问题本文提出局部信息约束的倾斜三维重建方法,充分利用了物方局部信息减少数据量冗余、数据表达冗余,突出物方结构信息。本文的主要研究内容与贡献如下:1)本文围绕倾斜影像三维重建技术,讨论了其优缺点和现阶段急需解决的问题,介绍了倾斜三维重建研究现状、基本理论和关键技术,深入探讨了现有相关算法的核心本质和存在的问题。2)本文针对现有的SIFT算法存在对局部透视变化敏感的特点,提出使用分频技术探测主方向,以弥补大交会角度对梯度直方图统计的影响,另外还利用结构的鲁棒性,使用各向异性的测地距离加权方法代替原有的高斯各向同性的距离加权方法。同时为了减少测地距离控制系数的影响,本文参考ASIFT算法对其系数空间进行采样,以此多层描述子结构来感知物方结构信息。3)本文针对现有多视密集匹配中存在的问题,即观测信息冗余、计算冗余、表达冗余、边缘信息点噪动等,提出首先使用空三稀疏物方点云,探测出每一个参考影像的最优待匹配影像集合,以减少计算复杂度、降低点云融合的空间复杂度;然后利用物方噪声波动具有有限高斯范围的特性,对参考影像的深度图进行过滤、加权优化和补充无效区域,同时弥补和剔除微小孔洞和孤岛,确保深度图的完整性和精确性;紧接着在深度图中对物方局部平面和边缘进行检测,分别对平面区域、边缘区域进行稀疏采样和噪声点剔除,降低点云数据的表达冗余,提高结构区域的点云精度。最终生成低数据冗余、高精度的点云数据。4)本文针对现有的水密构网存在时间复杂度高、网形冗余表达严重、结构不突出等问题。使用顾及点云局部物方信息的软约束图割算法,从低数据冗余、高精度的点云数据构建出初始水密网,然后通过分析曲面网的离散微分几何性质,利用曲率的变化来衡量网简化过程中产生的几何精度损失,以此抵抗跨结构的边塌陷操作,保留边缘精度的同时突出边缘结构,大幅度减少线性分段网的冗余表达和数据量。另外本文认为纹理映射中纹理一致性表达的两个主要影响因素为几何一致性表达和辐射一致性表达。针对倾斜影像带来的辐射畸变和尺度变化,本文首先使用影像模糊检测函数剔除质量不佳的影像,然后使用多标号优化技术,选取清晰、逼真的影像作为物方面元的纹理源,接着使用全局、局部辐射改正方法调整相邻面元的辐射差异,最后通过纹理打包等手段发布三维模型产品。其中为了减少相邻分块区域的纹理辐射差异,提出使用预处理辐射调整函数对影像集进行整体匀光匀色。
文凯[6]（2019）在《面向智能运检的变电站避雷器监视器识别系统研究》文中认为建设坚强可靠的智能电网是我国电网在新世纪的提出的发展目标和努力方向。未来电网发展的必然趋势包括构建融合多能转换技术、智能控制技术和现代信息技术,广域泛在、开放共享的能源互联网。为了减少传统变电站中人工巡检各仪表可能造成的漏检、误检,同时为了配合电网智能化和信息化,开发智能变电站运检中对传统模拟式仪表的识别和读数方法,本文以一种典型的避雷器监视器模拟仪表为对象,对时下热门的变电站智能巡检机器人上的模拟仪表图像机器识别系统,包括对仪表图像获取后的处理、修正、识别系统进行较为系统的研究。同时力求解决一些影响机器识别的干扰因素,让该系统在实际工程中得到应用。针对上述的识别系统,本文提出一种机器仪表识别的框架。使用了具体方法如下:（1）图像预处理:采用图像灰度处理方法将彩色图像转换到灰度空间处理,采用图像复原方法修正图像的退化;（2）图像配准:从复杂背景中提取出需要的仪表图像,修正部分轻微的图像畸变;（3）相机姿态估计:估计相机相对于标准位置的姿态角,用于修正严重的图像拍摄偏差以及读数偏差;（4）仪表刻度和数字读数识别:采用数字图像处理方法识别仪表读数。本文基于MATLAB R2018a实现。本文研究了基于计算机视觉和数字图像处理的变电站避雷器监视器识别系统。在本文提出的识别框架下,通过对拍摄的仪表图像进行预处理、图像配准和仪表读数误差纠正,得到标准视角下的仪表图像。最终通过仪表指针及数字读数识别得到避雷器监视器的泄露电流和动作次数值。实验结果表明,对影响仪表识别的干扰因素排除效果较好;对8组避雷器监视器进行识别测试,其指针读数最大绝对误差不超过0.021mA,最高可满足国家电工仪表准确度1级的要求,其数字读数做到了完全识别。同时,本文结果表明,本文提出的避雷器监视器识别系统效果较好,在一定准确度等级可以替代人工对避雷器仪表的巡检。本文所提出的方法稍加完善,可在巡检机器人上使用,目前已经通过国网四川电科院研制的巡检机器人在中坝110kV变电站进行了初步测试,取得了良好的效果。
张帆[7]（2018）在《血管中心线提取算法研究》文中提出血管是运送血液到全身的通道并形成了一个复杂的网状结构。血管影响着人们的健康,是人们赖以生存的基石。由于人们生活中不良的饮食习惯和生活环境的影响,心脑血管疾病已经日益成为危害人们健康的重要疾病。血管造影图像数据可以提供对比度高和清晰的血管结构信息,并且用于计算机辅助诊疗中,在临床上已经成为医生疾病诊断的好帮手。血管中心线提取对血管疾病的治疗有着重大意义,提取出血管中心线可以用于血管建模、和可视化,同时也可以用于对血管疾病的分析和诊断。随着科技的发展,血管介入手术已经成为一种有效的血管疾病诊断措施,血管中心线能够为血管介入路径导航提供介入路径。本文主要研究在血管造影图像中准确的提取出血管中心线。在介绍了几类常用的血管中心线提取算法的同时,我们逐步引入基于反向回溯的最小路径传播（MPP-BT）算法。MPP-BT算法很好的解决了传统最小路径技术存在的端点问题、累积问题以及捷径问题并且提取的结果精度较高。主要针对MPP-BT算法停止过快从而导致提取结果不完整,MPP-BT算法提取出的中心点之间缺乏连接信息以及局部结果精度不高这些问题,本文提出了相应的改进措施,具体研究内容如下:1、在预处理阶段,我们提出了一种改进的基于多尺度滤波的血管增强算法。第二章中,我们详细介绍了基于Hessian矩阵的血管增强算法。针对以往的基于Hessian矩阵的血管增强方法无法增强血管末梢、在血管分支处响应较弱以及增强后的血管目标灰度分布不均匀这些问题,我们在Gaussian Hessian的基础上改进了相应的血管增强函数。与其他几种基于Hessian的滤波算法进行实验对比,实验表明本文改进的血管增强算法能更好的增强血管分支以及末梢同时滤波后的结果在灰度分布上更加的均匀。2、引入概率跟踪算法,解决了MPP-BT算法提取出的中心点之间连接信息缺失的问题。采用访问偏好和代价累积的思想,MPP-BT算法能够比较好的提取出血管中心点;但是这些提取出的中心点是基于分割的思想得到的,因而缺乏中心点之间连接关系。为了获得中心线分支信息,我们采用概率跟踪的方法来进行分支探测,在保证中心线精度的同时,实现了中心线分支信息的获取。3、引入活动轮廓模型,解决了MPP-BT算法提取结果不完整以及局部精度不高的问题。对于复杂的拓扑结构的血管目标而言,MPP-BT算法过早的停止,因而造成提取出的血管中心线不完整。为了提取出比较完整的血管中心树,我们引入了活动轮廓模型的思想。我们将第三章中提取出的结果来初始化Open Snake算法,并利用活动轮廓模型来进一步优化提取精度。在第四章中,我们改进了Open Snake模型里的拉伸项。在内力和外力的作用下,中心线各个分支进行拉伸、形变,在保证中心线完整结构修复的同时,进一步提高了算法的精度。4、引入连接代价的思想,尝试了对血管中心线进行分支融合。血管造影图像中由于伪影、狭窄以及钙化的存在,沿着血管的强度可能会变化,这可能导致血管增强图像中间隙的存在。基于最小路径的间隙修复方式通常需要用户交互,基于波传播思想的间隙修复算法通常比较耗时。在本文中,我们引入了连接代价的思想来进行间隙修复以此来获得完整的血管中心树。
易琳[8]（2015）在《地理数据多尺度特征提取与结构解析方法研究》文中进行了进一步梳理地理系统是一种具有深刻时空跨度内涵的多尺度过程。时空多尺度特征是地理现象的内蕴特征,也是地理学研究的核心内涵。地球表层系统受多圈层耦合作用,在时空间上表现为不同尺度过程之间的“级序”特征。现有针对复杂地理现象和地理过程时空多尺度特征提取与结构解析方法,对时间上非平稳、空间上非正态、时空融合的地理时空数据分析处理困难。迫切需要从时间域、空间域和时空域视角对地理时空数据多尺度特征提取与结构解析方法进行探索,实现从不同时空尺度视角解析、诊断地理对象、现象的多尺度时空特征和演化格局,是探寻地理系统运行机理、提升地理系统调控和预测能力的重要途径。论文以时间序列、空间统计学、信号处理、张量分析等现代数学分析方法为理论基础,将不同类型时空数据划分为序列数据、空间面板和时空立方体三大类,从时间域、空间域和时空域进行多尺度特征提取与结构解析方法研究,设计了可支撑非平稳、非正态时空数据多尺度特征解析方法体系,提出了数据驱动的空间数据特征尺度自动识别与诊断方法,以及时空统一框架下地理时空数据的多尺度特征分析方法。并设计了地理时空数据多尺度特征解析与结构分析系统,基于海面变化等数据进行了方法验证。论文主要研究内容与取得的成果如下：（1）设计了兼顾高噪音环境下趋势稳健提取和周期/准周期自动识别的地理时序数据多尺度特征提取与解析方法,并提出了不同空间位置/变量类型地理时序数据多尺度耦合作用关系的研究方法。针对单变量时间序列,提出了基于回归修正的统计平滑EMD趋势提取方法；基于SSA分量功率谱密度构造统计量,实现了周期波动的可定制、自适应提取。针对双变量时间序列,从时间域和频率域集成视角,建立了融合BEMD和DTW的特征解析和序列同步方法。针对多变量时序数据,基于MSSA建立了多变量时序数据相互作用模型,实现了不同序列多尺度空间传递过程的解析。并基于海面变化数据验证了方法的可行性。（2）构建了可支撑非平稳、非正态的非结构化空间数据的特征尺度自动识别与诊断方法。提出了基于回归修正的数据分布驱动Spatial-EMD分解方法,实现了非零均值以及非平稳空间数据的自适应多尺度分解。针对具有偏斜分布的非结构化空间数据,基于核平滑空间滤波器组的构建,建立了平行核平滑的空间多尺度分解方法。基于中国2003年人口和GDP数据验证了上述方法的准确性、适用性和稳健性,揭示了不同等级城镇体系下人口、经济要素的空间耦合与关联。（3）建立了时空统一框架下地理时空数据的多尺度特征分析方法。构建地理时空数据的多维统一的张量表达模型,基于张量分解方法,实现了时空数据多尺度结构及其演化过程的特征解析、维度透视和过程重建。并基于时间序列高维拓展的思路,构建了基于多信号小波分解的特征解析与探索分析方法,进而实现了对具有显着非线性、非稳定性结构信号的时空演化跟踪。基于全球卫星测高数据进行方法验证,提取了不同类型ENSO事件的演化结构和轨迹特征,实现了对1997-1998年强El Nino事件的多尺度时空演化过程的跟踪。（4）设计了地理时空数据多尺度特征提取与结构分析系统。构建了时空数据张量的统一表达与分析流模板；基于GDAL/ORG实现了对多种时空数据的整合与集成,构建了符合POSIX标准的时间对象表达与集成。利用DCOM月服务器技术对R、Matlab等相关函数库进行集成,进而构造了底层计算引擎,在此基础上,设计了多尺度时空数据分解的数据结构与数据流,构造了插件式的地理时空数据多尺度分解算法库和集成框架。本论文研究拓展了地理时空多尺度特征提取与结构解析的方法体系,建立了适用于不同类型地理时空数据的地理多尺度分解方法与结构分析方法。本文方法可以很好地支撑非平稳、非正态、时空融合地理数据的多尺度特征提取、过程描述、时空传递模式与相互作用分析,对地理对象和地理现象的多尺度时空分布格局、演化过程及多要素相互作用研究均具有较好的促进和借鉴作用。
徐侦[9]（2013）在《多元函数类的高维小波逼近》文中研究表明现阶段,作为信号处理领域研究的工具之一小波变换已经是一个热点。与傅立叶变换对比,小波变换取得了明显的本质的进步,尤其是它克服了傅立叶分析不可以做局部高频信号处理的缺陷。与此同时,小波分析作为傅立叶分析划时代的发展的结果,小波变换已经及其广泛地应用信号处理领域。具体说,国际国内的许多科学家已经把小波分析的已有的理论成果广泛的应用到图像处理、特征提取、数据处理和信号滤波等方面。进一步说,人们还在不断地开发研究小波分析新的应用领域。目前,信号处理中一类重要的函数—带有限函数的研究才是刚刚开始发展,我的这篇论文就是论证改进这方面的研究成果。我的论文结构内容：1.通过一维样条小波对带有限函数做逼近工作,同时估算出了最佳逼近阶。2.将带有限函数拓展为二维函数类,并给出了利用二维小波对其一致逼近的结果。
葛碧[10]（2013）在《Lp范与一致范下的经典与逼近多元样本定理》文中研究说明本文利用调和分析,泛函分析等方法和手段研究了多元逼近样本定理,以及经典多元样本定理与多元逼近样本定理之间的关系,并估计了Fp（见1.3节）中函数类的混淆误差,证明了多元逼近样本定理在Lp-范意义下收敛，即∧p（见3.1节）中的函数在Lp-范意义下当带宽趋于无穷时的混淆误差趋于零.
二、L_P(R)尺度下的Cardinal样条插值（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、L_P(R)尺度下的Cardinal样条插值（论文提纲范文）
（1）基于OMFIT的HL-2M平衡及放电演化模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 托卡马克装置和集成模拟 |
| 1.2.1 国外主要托卡马克磁约束装置 |
| 1.2.2 集成模拟发展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 等离子体平衡与输运 |
| 2.1 理想磁流体力学平衡GRAD-SHAFRANOV(G-S)方程 |
| 2.1.1 理想条件下的MHD方程推导 |
| 2.1.2 G-S方程推导 |
| 2.2 托卡马克中平衡的应用 |
| 2.3 托卡马克输运 |
| 2.3.1 输运参数的推导 |
| 2.3.2 等离子体输运方程组 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 集成模拟平台OMFIT及其拓展 |
| 3.1 集成模拟平台OMFIT程序 |
| 3.1.1 集成模拟程序OMFIT |
| 3.1.2 输运程序ONETWO |
| 3.1.3 输运程序TGYRO |
| 3.1.4 平衡程序 EFIT |
| 3.2 集成模型的拓展 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 中性束加热下高约束放电集成模拟 |
| 4.1 磁约束托卡马克高约束模式 |
| 4.2 集成模拟工作流设计 |
| 4.3 实验装置及数据的选取 |
| 4.3.1 HL-2A装置参数 |
| 4.3.2 放电炮号的选取原则 |
| 4.4 实验数据的处理 |
| 4.4.1 中性束加热 |
| 4.4.2 数据处理流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 集成模拟结果 |
| 5.1 集成模拟结果分析 |
| 5.2 图形用户界面(GUI)处理 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）随机动态载荷识别的逆虚拟激励方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 动载荷识别问题研究进展 |
| 1.2.1 动载荷识别频域方法 |
| 1.2.2 动载荷识别时域方法 |
| 1.2.3 分布动载荷识别方法 |
| 1.2.4 新兴动载荷识别方法 |
| 1.2.5 随机动载荷识别方法 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 动载荷识别的基本理论及逆虚拟激励方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 动载荷识别的基本原理 |
| 2.3 动载荷识别传统方法 |
| 2.3.1 传统频域方法 |
| 2.3.2 传统时域方法 |
| 2.4 典型随机动载荷识别方法比较和分析 |
| 2.5 随机动载荷识别的原始逆虚拟激励方法相关问题分析 |
| 2.5.1 随机响应分析的虚拟激励法 |
| 2.5.2 原始逆虚拟激励方法的数值仿真验证 |
| 2.5.3 原始逆虚拟激励方法概要 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于加权平均技术的改进随机动态载荷识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于加权平均技术的改进随机动态载荷识别方法 |
| 3.2.1 算术平均方法 |
| 3.2.2 加权平均方法 |
| 3.3 悬臂梁结构试验验证 |
| 3.3.1 试验装置与信号采集 |
| 3.3.2 试验过程 |
| 3.3.3 试验结果分析 |
| 3.4 防隔热承力复合板结构试验验证 |
| 3.4.1 试验装置与信号采集 |
| 3.4.2 试验过程 |
| 3.4.3 试验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 引入对角系数矩阵的改进随机动态载荷识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 引入对角系数矩阵的改进随机动态载荷识别方法 |
| 4.2.1 随机动载荷识别的误差来源 |
| 4.2.2 对角系数矩阵的引入过程 |
| 4.3 悬臂梁结构数值仿真与试验验证 |
| 4.3.1 数值仿真 |
| 4.3.2 试验验证 |
| 4.4 防隔热承力复合板结构试验验证 |
| 4.4.1 试验装置与信号采集 |
| 4.4.2 试验过程 |
| 4.4.3 试验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 锥-柱形飞行器跨声速段脉动压力识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机脉动压力等效识别方案 |
| 5.2.1 基本假设 |
| 5.2.2 等效识别方案 |
| 5.2.3 单输入多输出随机动载荷识别方法的数值仿真验证 |
| 5.3 锥-柱形飞行器跨声速段脉动压力等效识别算例 |
| 5.3.1 锥-柱形飞行器集中质量模型的建立 |
| 5.3.2 脉动压力等效识别 |
| 5.3.3 正向校验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）导波的小波有限元模拟及其用于钢筋混凝土界面损伤监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 导波的多模态和频散处理技术研究现状 |
| 1.2.1 导波的多模态和频散特性 |
| 1.2.2 导波的多模态抑制技术 |
| 1.2.3 导波的频散抑制和补偿技术 |
| 1.2.4 导波的时间反转法自动聚焦技术 |
| 1.3 导波的有限元数值模拟研究现状 |
| 1.3.1 导波有限元模拟的关键问题 |
| 1.3.2 导波有限元模拟中常用方法 |
| 1.3.3 小波有限元及其在导波模拟中的应用 |
| 1.4 RC结构界面损伤NDT/SHM研究现状 |
| 1.4.1 RC结构界面损伤主要NDT/SHM技术 |
| 1.4.2 导波在RC结构中的传播特性 |
| 1.4.3 基于导波的RC结构界面损伤监测和评价研究现状 |
| 1.5 存在的主要问题和本文的研究内容 |
| 1.5.1 存在的主要问题 |
| 1.5.2 研究目标和拟解决的关键问题 |
| 1.5.3 本文主要研究内容 |
| 1.5.4 本文研究课题来源 |
| 2 导波模拟中小波单元与谱分析相结合的频域小波有限元方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 区间B样条小波及其多分辨率分析 |
| 2.2.1 一维区间B样条小波 |
| 2.2.2 小波多分辨率分析 |
| 2.2.3 二维区间B样条小波 |
| 2.3 区间B样条小波单元 |
| 2.3.1 转换矩阵 |
| 2.3.2 BSWI经典杆单元 |
| 2.3.3 BSWI Timoshenko梁单元 |
| 2.3.4 BSWI平面单元 |
| 2.3.5 基于提升方案的多尺度小波阶谱单元 |
| 2.4 BSWI单元与谱分析法相结合频域小波有限元方法 |
| 2.4.1 频域谱单元法 |
| 2.4.2 基于FFT的频域小波有限元方法 |
| 2.4.3 FFT引起的误差及解决方案 |
| 2.5 导波数值算例分析 |
| 2.5.1 四种有限元方法对比分析 |
| 2.5.2 含裂纹损伤的杆中的纵向导波模拟 |
| 2.5.3 含界面损伤的梁中的弯曲导波模拟 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 导波模拟中小波单元的数值频散分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 维BSWI单元的频散分析 |
| 3.2.1 一维复波数频散分析 |
| 3.2.2 无量纲参数 |
| 3.2.3 BSWI阶数的影响 |
| 3.2.4 尺度提升的影响 |
| 3.3 二维BSWI单元的频散分析 |
| 3.3.1 基于Rayleigh商近似的频散分析 |
| 3.3.2 BSWI平面单元的数值频散 |
| 3.3.3 泊松比的影响 |
| 3.3.4 与其他高阶单元的对比 |
| 3.4 网格畸变的影响分析 |
| 3.4.1 矩形畸变 |
| 3.4.2 等边畸变 |
| 3.4.3 等面积畸变 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于小波高阶杆单元的多模态频散导波模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 杆中的纵向导波模态与高阶杆近似理论 |
| 4.3 考虑多模态和几何频散现象的小波杆单元 |
| 4.3.1 BSWI高阶杆单元的统一格式 |
| 4.3.2 Love杆小波单元 |
| 4.3.3 Bishop杆小波单元 |
| 4.3.4 两模态杆小波单元 |
| 4.3.5 三模态杆小波单元 |
| 4.3.6 四模态杆小波单元 |
| 4.4 多模态杆理论的裂纹模型 |
| 4.4.1 简化裂纹模型的统一格式 |
| 4.4.2 两模态杆的裂纹柔度系数 |
| 4.4.3 三模态杆的裂纹柔度系数 |
| 4.4.4 四模态杆的裂纹柔度系数 |
| 4.5 裂纹杆中频散导波的数值算例 |
| 4.5.1 材料参数和激励信号 |
| 4.5.2 离散误差和计算效率的讨论 |
| 4.5.3 单元误差和适用范围的讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多模态频散导波与RC界面损伤的相互作用机理分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混凝土介质对RC结构中导波多模态和频散特性的影响 |
| 5.2.1 基于小波有限元的RC轴对称双层介质简化模型 |
| 5.2.2 混凝土散射衰减的Rayleigh阻尼模型 |
| 5.2.3 横向尺寸对RC结构中导波多模态和频散现象的影响 |
| 5.3 RC结构中多模态频散导波与界面损伤相互作用机理 |
| 5.3.1 横向尺寸较小时导波与界面损伤相互作用过程 |
| 5.3.2 横向尺寸较大时导波与界面损伤相互作用过程 |
| 5.4 多模态和频散现象对RC结构界面损伤指标的影响 |
| 5.4.1 首波和主波包的自动识别 |
| 5.4.2 现有RC界面损伤指标的有效性讨论 |
| 5.4.3 幅值和波速指标失效的原因分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于导波时间反转法的RC界面损伤监测和评价 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 导波时间反转法的理论基础 |
| 6.2.1 波动方程的时间反转不变性和空间互易性 |
| 6.2.2 基于传递函数的时间反转导波声场 |
| 6.3 RC结构中界面损伤对时间反转重构信号的影响 |
| 6.3.1 基于阻尼频率依赖型线性损伤假设的时间反转算子讨论 |
| 6.3.2 基于重构信号的RC界面损伤指标 |
| 6.4 基于导波时间反转的RC梁界面损伤监测试验 |
| 6.4.1 试件制备和试验装置 |
| 6.4.2 RC梁中导波监测时间反转自动处理算法 |
| 6.5 基于直接响应和重构信号的RC梁界面损伤评价效果 |
| 6.5.1 基于直接响应的现有幅值和波速损伤指标 |
| 6.5.2 基于重构信号幅值的损伤指标 |
| 6.5.3 基于重构信号相似性的损伤指标 |
| 6.5.4 基于重构信号小波包能量谱的损伤指标 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 多模态杆的内部裂纹模型柔度系数 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）双目视觉机器人障碍物检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 2 双目立体视觉理论与障碍物检测系统设计 |
| 2.1 双目立体视觉模型概述 |
| 2.1.1 横向平行式双目立体视觉模型 |
| 2.1.2 横向汇聚式双目立体视觉模型 |
| 2.2 摄像机成像模型 |
| 2.2.1 摄像机成像模型中的坐标系 |
| 2.2.2 线性成像模型 |
| 2.2.3 非线性成像模型 |
| 2.3 障碍物检测系统设计 |
| 2.3.1 模拟环境搭建 |
| 2.3.2 硬件平台搭建 |
| 2.3.3 软件设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 相机参数获取及可疑障碍物图像矫正 |
| 3.1 相机标定和图像校正的必要性 |
| 3.2 摄像机常用标定方法 |
| 3.2.1 传统的摄像机标定方法 |
| 3.2.2 张正友标定方法原理 |
| 3.3 角点检测算法 |
| 3.3.1 常用的角点检测算法 |
| 3.3.2 改进的快速角点检测算法 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 相机参数获取及结果分析 |
| 3.4.1 相机标定步骤 |
| 3.4.2 标定结果评价 |
| 3.4.3 标定精度的影响因素分析 |
| 3.5 可疑障碍物图像矫正 |
| 3.5.1 图像矫正概念 |
| 3.5.2 Bouguet矫正原理 |
| 3.5.3 矫正结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 可疑障碍物视差图获取 |
| 4.1 立体匹配基本概念 |
| 4.1.1 立体匹配的基本构成 |
| 4.1.2 立体匹配约束准则 |
| 4.2 立体匹配算法分类 |
| 4.2.1 局部立体匹配算法 |
| 4.2.2 全局匹配算法 |
| 4.2.3 半全局立体匹配算法 |
| 4.3 SGM半全局立体匹配算法 |
| 4.3.1 逐像素匹配代价函数计算 |
| 4.3.2 匹配代价的聚合 |
| 4.3.3 视差优化 |
| 4.3.4 立体匹配算法实验对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 可疑障碍物检测 |
| 5.1 图像预处理 |
| 5.1.1 图像灰度化 |
| 5.1.2 直方图均衡化 |
| 5.2 可疑障碍物提取 |
| 5.2.1 视差图伪彩色处理 |
| 5.2.2 伪彩色视差图二值化 |
| 5.2.3 计算非零像素的最大最小坐标 |
| 5.2.4 可疑障碍物提取 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 障碍物检测 |
| 6.1 距离测量实验 |
| 6.1.1 距离测量原理 |
| 6.1.2 测量实验及结果误差分析 |
| 6.2 障碍物检测实验 |
| 6.2.1 干涉区域计算 |
| 6.2.2 干涉判别及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）局部信息约束的三维重建方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 稀疏匹配 |
| 1.2.2 密集匹配 |
| 1.2.3 三维构网 |
| 1.2.4 网优化 |
| 1.2.5 纹理映射 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.4 论文结构与内容安排 |
| 2 各向异性的特征不变量MOSIFT |
| 2.1 特征不变量 |
| 2.1.1 不变量的定义 |
| 2.1.2 不变量的分类 |
| 2.1.3 特征不变量的生成 |
| 2.2 倾斜影像中特征提取的问题 |
| 2.3 顾及局部结构信息的特征提取 |
| 2.3.1 特征主方向探测 |
| 2.3.2 各向异性加权 |
| 2.4 粗差剔除 |
| 2.4.1 向量场一致性检测 |
| 2.4.2 基于邻域图的方法 |
| 2.5 运动恢复结构 |
| 2.6 实验与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 顾及局部特征的密集匹配 |
| 3.1 密集匹配基础 |
| 3.1.1 P矩阵的潜在几何意义 |
| 3.1.2 密集匹配的过程 |
| 3.1.3 密集匹配方法分类 |
| 3.2 基于倾斜影像的多视密集匹配问题 |
| 3.3 多视密集匹配的深度图计算 |
| 3.3.1 影像对的拣选 |
| 3.3.2 深度图与法向量图的初始化 |
| 3.3.3 深度图与法向量图的优化 |
| 3.4 深度图的滤波 |
| 3.4.1 剔除粗差像素 |
| 3.4.2 遮挡与侵占空间理论 |
| 3.4.3 弥补漏洞 |
| 3.5 顾及局部信息的点云融合 |
| 3.5.1 顾及物方信息的融合 |
| 3.5.2 物方平面检测 |
| 3.5.3 剔除边缘不稳定点 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 水密网构建与网的特征简化 |
| 4.1 常见的构网方法 |
| 4.1.1 隐式构网方法 |
| 4.1.2 显式构网方法 |
| 4.2 软约束的构网方法 |
| 4.2.1 软约束的图割构网 |
| 4.2.2 顾及结构的网优化 |
| 4.3 基于局部微分信息的简化 |
| 4.3.1 微分初步 |
| 4.3.2 网的微分几何 |
| 4.3.3 网的简化 |
| 4.3.4 网的修补 |
| 4.4 网的合并 |
| 4.4.1 分段线性复形 |
| 4.4.2 限制性Delaunay构网 |
| 4.4.3 基于图割的网合并 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 倾斜影像纹理映射与实验 |
| 5.1 影像的预处理 |
| 5.1.1 块间匀色匀光 |
| 5.1.2 影像模糊检测 |
| 5.2 纹理映射 |
| 5.2.1 遮挡探测 |
| 5.2.2 面元纹理的选择 |
| 5.2.3 面元纹理的匀光匀色 |
| 5.3 模型发布 |
| 5.3.1 面元纹理的编辑 |
| 5.3.2 纹理打包 |
| 5.3.3 pagedLOD的生成 |
| 5.4 实验分析与对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（6）面向智能运检的变电站避雷器监视器识别系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 监视器识别系统研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题研究内容 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 2 基于图像灰度变换和退化模型的仪表图像预处理 |
| 2.1 灰度处理 |
| 2.1.1 图像灰度化 |
| 2.1.2 图像直方图均一化 |
| 2.2 图像的退化和复原 |
| 2.2.1 图像的退化模型 |
| 2.2.2 由相机运动模糊导致的图像退化 |
| 2.2.3 常见图像噪声模型 |
| 2.2.4 图像复原 |
| 2.3 小结 |
| 3 基于图像配准方法的仪表配准 |
| 3.1 常见的图像配准方法 |
| 3.1.1 基于灰度和模板的图像配准方法 |
| 3.1.2 基于图像特征的图像配准方法 |
| 3.2 基于SIFT的图像配准 |
| 3.2.1 SIFT(尺度不变特征变换) |
| 3.3 实验测试 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于计算机视觉的仪表读数误差修正 |
| 4.1 仪表读数误差及其几何模型 |
| 4.2 利用计算机单目视觉修正巡检机器人拍摄偏差 |
| 4.2.1 小孔相机的几何模型 |
| 4.2.2 相机标定与内部参数求取 |
| 4.2.3 相机姿态估计和机器人位置修正 |
| 4.3 仪表读数误差修正的实现及框架 |
| 4.4 实验测试 |
| 4.5 小结 |
| 5 监视器指针及数字读数识别 |
| 5.1 监视器指针读数识别 |
| 5.1.1 边缘提取 |
| 5.1.2 图像形态学处理 |
| 5.1.3 基于先验的有限Hough变换拟合圆和直线 |
| 5.2 监视器数字读数识别 |
| 5.3 实验测试 |
| 5.3.1 基于二次分割法和选定字体匹配的识别测试 |
| 5.3.2 测试结果 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（7）血管中心线提取算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 血管中心线提取算法研究现状 |
| 1.3 面临的挑战 |
| 1.4 本文的研究内容与创新 |
| 1.5 本文内容安排 |
| 第二章 基于Hessian矩阵的血管增强算法分析与改进 |
| 2.1 基于Hessian矩阵的血管增强算法 |
| 2.1.1 基于Gaussian Hessian的血管增强算法 |
| 2.1.2 基于Gabor Hessian的血管增强算法 |
| 2.1.3 基于GVF Hessian的血管增强算法 |
| 2.2 一种改进的基于多尺度滤波的血管增强算法 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 实验参数设置 |
| 2.3.2 实验结果对比 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于最小路径的血管中心线提取算法分析与改进 |
| 3.1 最小路径技术及其热点问题 |
| 3.2 基于反向回溯的最小路径传播算法 |
| 3.2.1 MPP-BT算法 |
| 3.2.2 MPP-BT算法优势与不足 |
| 3.3 MPP-BT算法改进 |
| 3.3.1 PMPP-BT算法 |
| 3.3.2 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于活动轮廓模型的PMPP-BT算法改进 |
| 4.1 PMPP-BT算法的不足与改进思路 |
| 4.2 基于活动轮廓模型的PMPP-BT算法改进 |
| 4.2.1 形变模型 |
| 4.2.2 能量项 |
| 4.2.3 曲线形变过程 |
| 4.2.4 分支融合策略 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文研究工作总结 |
| 5.2 后续工作研究 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）地理数据多尺度特征提取与结构解析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地理时间序列的多尺度分析方法 |
| 1.2.2 地理空间数据的多尺度分析 |
| 1.2.3 地理时空数据的特征解析 |
| 1.2.4 高维时空数据分析方法 |
| 1.2.5 总结 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 地理时序数据的多尺度特征与结构关系解析 |
| 2.1 地理时序数据及其多尺度分解 |
| 2.1.1 地理时序数据及其主要特征 |
| 2.1.2 地理时序数据的多尺度分解模型 |
| 2.1.3 案例数据及实验设定 |
| 2.2 单变量时间序列的多尺度分解与特征解析 |
| 2.2.1 已有方法评述与对比 |
| 2.2.2 长期趋势的自适应稳健提取方法 |
| 2.2.3 周期波动的自动提取与分离方法 |
| 2.3 双变量地理时序数据的耦合结构与关系识别 |
| 2.3.1 复数域中相位耦合的BEMD分解 |
| 2.3.2 多尺度相位耦合特征解析与序列同步 |
| 2.3.3 基于双变量距离的非线性耦合演化关系识别模型 |
| 2.4 多变量地理时序数据的相互作用模型 |
| 2.4.1 多通道奇异谱分析 |
| 2.4.2 西北太平洋海面变化的多通道奇异谱分析 |
| 2.4.3 西北太平洋海面变化的不同尺度波动的空间传递过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地理过程的空间多尺度特征解析 |
| 3.1 空间多尺度分解的一般模型 |
| 3.1.1 空间多尺度分解的需求与难点 |
| 3.1.2 多尺度空间分析 |
| 3.1.3 空间多尺度分解的基本模型 |
| 3.1.4 研究数据与实验设定 |
| 3.2 基于一维时间序列方法拓展的空间多尺度分解 |
| 3.2.1 2D小波分解 |
| 3.2.2 空间EMD(2D-EMD) |
| 3.2.3 数据分布驱动的Spaital-EMD分解 |
| 3.2.4 Spaital-EMD分解实验 |
| 3.3 基于平行核平滑的结构自适应空间多尺度分解方法 |
| 3.3.1 空间核平滑及其快速计算 |
| 3.3.2 基于平行核平滑的空间滤波组构建 |
| 3.3.3 主导尺度提取 |
| 3.3.4 基于平行核平滑的空间多尺度分解算法 |
| 3.3.5 平行核平滑多尺度分解实验 |
| 3.3.6 平行核平滑分解的稳健性模拟实验 |
| 3.4 本章结论 |
| 第4章 地理时空过程的多尺度特征解析 |
| 4.1 时空数据及时空过程的表达 |
| 4.1.1 多维时空场数据与时空场数据模型 |
| 4.1.2 时空立方体及其多维度透视 |
| 4.1.3 基于张量的时空场数据模型与数据组织 |
| 4.2 时空数据多尺度特征及其演化过程的张量解析方法 |
| 4.2.1 时空立方体的张量分解 |
| 4.2.2 海面变化三维时空数据中经-纬-时耦合信号解析 |
| 4.2.3 时间-纬度与时间-经度构型 |
| 4.2.4 不同ENSO事件时期海面变化经纬向耦合过程分异 |
| 4.3 基于多信号小波分解的特征解析与探索性分析 |
| 4.3.1 基于多信号小波分解的时空过程多尺度特征探测方法 |
| 4.3.2 基于多信号小波的全球海面变化多尺度特征 |
| 4.3.3 基于多信号小波的时空多尺度分割 |
| 4.3.4 基于多信号小波的1997-98年厄尔尼诺时空演化跟踪 |
| 4.3.5 基于多信号小波的特征解析与时空分割计算性能评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 地理时空多尺度分析系统设计与实现 |
| 5.1 系统架构与功能模块 |
| 5.1.1 整体架构 |
| 5.1.2 层次体系 |
| 5.1.3 功能模块 |
| 5.2 数据接口与时空分析的数据/业务流 |
| 5.2.1 数据IO |
| 5.2.2 时空数据管理与数据流 |
| 5.2.3 时空多尺度分析的业务流模板 |
| 5.3 计算引擎与数据分析模块 |
| 5.3.1 计算引擎层次架构与子系统划分 |
| 5.3.2 地理时空多尺度分析流程及计算引擎实现 |
| 5.3.3 计算模板与插件形式嵌入 |
| 5.4 用户界面与数据可视化模块 |
| 5.5 应用与分析实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（9）多元函数类的高维小波逼近（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、引言 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.2 小波定义 |
| 1.3 表述小波性能的几个性质 |
| 1.3.1 基本性质紧支性、衰减性、光滑性 |
| 1.3.2 小波和小波基函数的时频窗 |
| 1.3.3 小波变换的定义 |
| 1.3.4 小波变换的特点 |
| 1.3.5 小波的分类 |
| 1.3.6 经典类小波 |
| 1.4 样条与高维小波 |
| 1.4.1 样条函数(spline function) |
| 1.4.2 高维小波分析 |
| 1.4.3 Hibert空间理论中某些有关事实 |
| 二、多尺度分析与正交小波基的构造 |
| 2.1 多尺度分析 |
| 2.2 L2(Rd)的2-JZD-平移湾闭子空间及其增加族 |
| 2.3 平移不变闭子空间及其增加族 |
| 2.4 尺度函数ψ(x)使{ψ}(x-l)k标准正交的条件 |
| 三、带有限函数类的小波逼近问题 |
| 3.1 带有限函数 |
| 3.2 带导数的样条定理和混淆误差 |
| 3.3 本文的主要结果及证明 |
| 3.3.1 主要结果 |
| 3.3.2 主要结论的证明 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）Lp范与一致范下的经典与逼近多元样本定理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 样本定理的发展现状 |
| 1.3 本文的主要结果 |
| 2 一致范下的多元逼近样本定理 |
| 3 L~p(R~2)-空间内的样本级数 |
| 3.1 空间∧~p |
| 3.2 L~p(R~2)-范下的多元逼近样本定理 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 附录内容名称 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
| 致谢 |
四、L_P(R)尺度下的Cardinal样条插值（论文参考文献）
- [1]基于OMFIT的HL-2M平衡及放电演化模拟[D]. 张洪铭. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]随机动态载荷识别的逆虚拟激励方法及应用研究[D]. 盖晓男. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [3]导波的小波有限元模拟及其用于钢筋混凝土界面损伤监测研究[D]. 申伟. 大连理工大学, 2020
- [4]双目视觉机器人障碍物检测算法研究[D]. 史珂路. 西安工业大学, 2019(07)
- [5]局部信息约束的三维重建方法研究[D]. 张卫龙. 武汉大学, 2019(06)
- [6]面向智能运检的变电站避雷器监视器识别系统研究[D]. 文凯. 西华大学, 2019(02)
- [7]血管中心线提取算法研究[D]. 张帆. 电子科技大学, 2018(09)
- [8]地理数据多尺度特征提取与结构解析方法研究[D]. 易琳. 南京师范大学, 2015(11)
- [9]多元函数类的高维小波逼近[D]. 徐侦. 北方工业大学, 2013(10)
- [10]Lp范与一致范下的经典与逼近多元样本定理[D]. 葛碧. 西华大学, 2013(03)