周新星
- 作品数：4 被引量：29H指数：4
- 供职机构：中国地质大学机械与电子信息学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 窗函数用于频谱分析的研究被引量：8
- 2009年
- 频谱分析中易出现泄漏现象,加窗函数是减少频谱泄漏的有效方法,但传统的仅用某一固定类型的窗进行频谱分析的做法会造成旁瓣泄漏和主频精度之间的矛盾,导致无法全面准确地认识信号频谱。针对此缺陷,本文详细讨论各种不同窗函数对信号傅氏变换后频谱的影响,揭示各种窗的特点和作用,提出用窗函数进行频谱分析时的改进措施:根据分析信号的性质与处理要求,选用合适的窗,达到实际测量目的;在不同窗口下得到的频谱相互参考,取长补短,从而对信号频谱作出全面准确的判断。仿真实验表明,此方法可大大提高频谱分析的精确度和全面性,是科学有效的。
- 周新星王典洪
- 关键词：窗函数
- 基于非下采样Contourlet变换和PCNN的表面缺陷自动识别方法被引量：10
- 2013年
- 基于多尺度几何分析的表面缺陷特征提取方法中,常用的可分离二维Wavelet基是各向同性的,无法有效表示图像的纹理和边缘,且通常对多尺度分解系数所提取的特征不全面.提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的特征提取方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先用NSCT对缺陷图像进行多尺度多方向分解;然后将子带图像输入PCNN迭代点火,计算点火图的熵序列作为子图的特征,合并各子图特征得到原图的特征向量;最后用支持向量机进行分类识别.该方法能够全面准确提取缺陷图像信息,尤其是纹理边缘等方向信息,且方法可并行实现,PCNN不需要训练.利用从生产线现场采集的缺陷图像对文中方法进行了试验,识别率达95.44%.
- 周新星王典洪孙林王洪亮李东明
- 关键词：特征提取非下采样CONTOURLET变换脉冲耦合神经网络多尺度几何分析
- 基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法被引量：7
- 2012年
- 为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52%.
- 周新星王典洪孙林
- 关键词：特征提取基函数滤波器
- 基于独立成分分析的冷轧带钢表面缺陷识别被引量：5
- 2011年
- 为了提高冷轧带钢表面缺陷识别率,提出基于独立成分分析(ICA)的缺陷图像特征提取方法。通过ICA建立缺陷图像的统计生成模型,从缺陷库中自适应地估计ICA基向量,将缺陷图像向基向量张成的空间投影,从而将图像变换到ICA域,图像在ICA域内的表示即为相应的特征向量。这种特征元素之间统计独立,是图像的稀疏编码。试验表明,本方法提取的特征优于常用的几何、纹理、不变矩特征,缺陷识别率较现有方法得到了提高。
- 段志娟周新星陈分雄孙林
- 关键词：带钢表面缺陷特征提取
