阈值法

摘要： 植被盖度是反映植被基本情况的客观指标和重要参数。本研究在对比8种常用的可见光植被指数计算草地盖度精度的基础上,发现这些植被指数对荒漠草地的植被盖度估测效果较差,因此提出一种适用于荒漠草地植被盖度估测的荒漠植被指数(DVI),并评价了不同植被指数对不同草地类型的植被盖度估测效果,分析了不同草地类型阈值取值的变化情况。结果表明:1)所选植被指数对草甸草地和典型草地的盖度估测效果均较好,精度较高(准确率>90%,F_(1)得分> 0.9)。草甸草地中超绿指数(Ex G)的盖度估测效果最好(准确率> 93%,F_(1)得分> 0.95),典型草地中各植被指数无明显差异,但对荒漠草地植被盖度估测效果较差,精度较低(F_(1)得分≤0.6)。2) DVI对荒漠草地植被盖度估测精度较高(准确度> 93%,F_(1)得分达到0.71),能够有效弥补上述植被指数的缺陷。3)绿叶指数(GLI)和植被颜色指数(CIVE)的阈值对草地类型敏感性最弱;Ex G、超绿超红差分指数(Ex GR)、植被因子指数(VEG)、Woebbecke指数(WI)等植被指数的阈值对草甸草地和典型草地的敏感性较弱,但对荒漠草地的敏感性较强;组合指数(COM)和Lab指数(Lab)对草地类型的敏感性最强。

摘要： 基于复杂网络理论,采用阈值法构建系统性风险背景下中国股市的动态演化网络,通过度分布、平均路径长度、图密度、聚类系数等指标分析中国股市网络的月度动态结构特征,运用接近中心性分析每个时期网络中核心股票节点与核心行业的分布情况。研究结果表明:系统性风险发生中期中国股市联动性明显增强,不符合无标度特性,且系统性风险发生之前,股市网络对风险已经有所警示。在风险扩散趋缓的状态下,为刺激经济而释放的超额流动性进入股市,导致波动后期股市网络联动性有所增强。且由于经济复苏预期,股市网络的核心节点由风险扩散期的金融行业转化为材料行业。基于沪深300成分股复杂网络的结构特征,深入研究各行业在系统性风险发生期间的分布特点,为监管层与投资者提供一定的参考依据。

摘要： 为进一步改善既有虹膜图像分割的基本属性,文章设计了一种改进的虹膜图像分割算法。本算法应用边缘检测联合Hough转换的形式实现对虹膜内外边缘的精准定位,应用最小二乘法联合边缘检测的方式检测上下眼睑,基于阈值法检测睫毛。经实验分析,统计发现本算法能显著缩短定位时间,定位精准率高达98.83%,凸显了自身的实用价值。

摘要： 基于ECWMF模式预报数据对2018年3—11月降水和2 m温度进行统计降尺度,利用先频率匹配法、再阈值法对插值后的降水订正,利用Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法对插值后的温度订正,最终获得逐小时降水量和温度的预报。结果表明:(1)对于晴雨预报准确率,绝大多数预报时效频率匹配法和阈值法均对其有明显提高,前者最大改进幅度可达20%以上。对于相对误差,阈值法对空报现象有较显著改进。对于1 h降雨量大于等于20 mm的短时强降水,频率匹配法订正后的TS评分有明显提高。对2018年"安比"台风事件,除具有以上改进效果外,频率匹配法提高了降水主体形态和量级的预报水平,阈值法对空报站订正正确。(2)对于温度的ECWMF模式预报检验,几乎在任何预报时效内都是3月的绝对误差最大。通过Kalman滤波型的递减平均统计降尺度法后,各月的绝对误差都有不同程度减小。总体上,订正后的绝对误差曲线仍具有订正前的周期性波动,波峰、波谷位置也与订正前基本一致,且绝对误差越大,订正幅度越大。个例分析也表明订正后保留了温度预报空间分布的准确性,且绝对误差有明显下降。

摘要： 雾霾问题是与社会发展息息相关的热点问题,为了进行PM_(2.5)浓度预测,为有效防治雾霾提供依据,本文提出了改进的VMD(变分模态分解)和LSTM(长短时记忆)神经网络相结合的PM_(2.5)预测模型VMD-LSTM。首先利用阈值法确定VMD方法的分解数目,将历史数据分解成不同序列,然后对每个序列进行预测,最后将每个序列的预测结果求和得到最终的预测结果。将VMD-LSTM模型应用到北京市PM_(2.5)序列的短期预测中,并利用7种评价指标将其与ARIMA(整合移动平均自回归)、RFR(随机森林回归)、LS-SVR(最小二乘支持向量回归)、LSTM等9种模型进行比较。结果表明,在其中的5个误差评价指标中,VMD-LSTM模型表现最优,仅有1个误差指标评价位列第二,在协议指数评价中,VMD-LSTM模型最接近于1,精度最高。其中:VMD-LSTM模型的均方误差为41.10,均方根误差为6.42,平均绝对误差为5.79,协议指数为0.97;而RFR、VMD-LS-SVR、ARIMA和LSTM等9种模型的均方误差范围为60.72~1 058.07,均方根误差范围为7.79~32.53,平均绝对误差范围为7.45~26.14,协议指数为0.39~0.95。相比于其他模型,本文提出的VMD-LSTM模型精度最高。

摘要： 根据摩尔定律,半导体芯片单位面积上的晶体管数量每18个月翻一番,当前量产先工艺节点已经演进到3nm,特征尺寸不断缩小,图案越发复杂,芯片制造过程中出现缺陷的概率升高,对检测技术及其关联设备提出了极高的要求。光刻作为半导体制造中的核心模块,其工艺质量直接决定了后续工艺准确度,由于图案尺寸小于光源波长,衍射效应显著,导致曝光图案的高频信息丢失,光刻扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)图像作为曝光图案的直接表示,基于SEM图像的测量在半导体制造中对于图案化工艺质量的评估和监控显得至关重要。SEM图像不仅能够提供图像的特征宽度和特征-特征间距尺寸测量,同时还提供了其它有关图案质量的丰富信息,然而通过视觉检测在SEM图案质量检测方面留下了相当大的模糊空间。为了缩小模糊范围并获得更多关于图案质量的统计定量信息,通常会提取SEM图像轮廓来进一步计量分析。基于轮廓信息,我们能够估计出曝光图案任何位置的尺度信息,例如侧壁角度,临界尺寸等,这些尺度信息可用于光刻热点检测和光刻OPC模型验证等。基于局部信息的经典轮廓提取算法在处理存在噪声的低对比度光刻SEM图像方面尚有不足,如传统的prewit、log、sobel等算子,利用模板匹配无法获得令人满意的轮廓结果;轮廓提取领域的canny算法因其适用性广和效果较好,被广泛应用,但其梯度图像及阈值先验设置往往具有较大主观性,且没有充分利用待处理场景信息,对于较为复杂场景效果仍有待提升。本文通过结合通过结合光刻SEM图像的灰度、拓扑和轮廓长度先验信息,对canny算法进行优化,利用先验信息获得合适的阈值,完成对伪边缘(轮廓)的有效过滤,最终得到了与光刻SEM图像高度吻合的轮廓结果。

摘要： 基于高分辨率与多通道的气象卫星资料,对2019-07-03辽宁开原强对流天气进行了识别判断,结果表明,利用阈值法算法与分裂窗技术可以较准确地识别出强对流云系,并建立识别指标,对快速发展的对流云系进行识别,可为强对流天气的预报提供参考。

摘要： 本文在阐述虚拟仿真技术、视觉系统概念的基础上,探讨视觉系统需求分析与整体方案设计情况,针对系统获得的图像进行规范化处理,预处理能改善图像质量,提升图像清晰度,阈值法分割图像,取得图像轮廓,利用轮廓的最小外接进行,精准计算出质心实际问题。基于识别和定位抓取实验,实现了对机器人从运行到抓取过程的有效控制,确保目标工件定位及抓取的精准度。

摘要： 城市建成区面积快速增长是我国现阶段城镇化的重要特征,随着城市建成区面积增长和人口规模扩大,可能产生社会经济和生态环境相关问题。文章选取佛山市南海区2008—2013年的DMSP/OLS夜光遥感影像数据,利用动态阈值法提取城市建成区面积,采用城市重心及偏移距离、偏移速度指标分析城市扩张情况,结合人口变化数据,利用人地协调性系数研究人地协调关系。

摘要： 普通国省干线公路运行过程中,受到客观因素与主观因素影响会存在各种落物,包括从车辆上掉落的轮胎、钢管、生活垃圾以及其他物品等。为了降低此类落物的影响,提高管理效率,需要增强对此类物质的识别。本文以此为出发点,概述了普通国省干线公路落物识别的重要性,剖析了普通国省干线公路落物识别技术流程,并以此为基础,分别从图割法、MOG2算法、YOLOv5+阈值法、KCF跟踪与识别四个方面,对其具体情况进行了讨论。

摘要： 为了更有效地去除局部放电信号中的白噪声,提出了一种基于新阈值法的阈值-空域相关联合去噪法,该方法首先提出了一种新的阈值选择方式,即对局部放电开始发生前的只含噪声的信号进行小波变换,将每层细节部分和最后一层近似部分的小波系数最大值作为该层阈值,再用该阈值处理经小波变换后的含噪局部放电信号,然后用空域相关法对阈值处理后的小波系数进行相关迭代运算,最后重构信号.整个去噪过程是自动的无须人工干预.仿真实验表明,与传统的去噪方法相比,该方法能更好地去除局部放电信号的噪声,具有较强的实用性.

摘要： 深层勘探及小断裂、小幅度构造等隐蔽油气藏勘探是目前老油区增产的重要手段，而进行这类油藏勘探时所面临的共同问题是需在相对较高的噪音中识别信号，即弱信号的识别问题。利用小波的多尺度特性，可以在一定程度上压制噪声，识别弱信号。但小波变换在处理二维数据时，对线性奇异性的边缘的识别有一定局限性，而曲波变换能较好地识别二维奇异性边缘。基于曲波变换的去噪方法大多数都建立在曲波变换能最稀疏地表示具有线性边缘图像这一基础上的，去噪过程便是使曲波系数稀疏化的过程，一般是阈值法或其变通。但对于弱信号来说，曲波系数并不是越稀疏越好，当噪声的强度大于弱同相轴的1/2 时，由于信号所对应的小值曲波系数被衰减，阈值法会造成有效信号的断点和形态的失真，也就是说去噪与弱信号识别是一对矛盾。本文从具有较高去噪能力的曲波阈值去噪出发，探讨了曲波变换去噪对弱信号的影响，并根据地震资料弱信号的特点，提出降低阈值并采用线性压制补偿小系数的方法来保护曲波系数值较小的弱信号的特征，同时采用曲波域平滑的方法来保证去噪效果，从一定程度上缓和了这一矛盾。通过实验，可以看出这种方法可以从最大幅值为2 倍弱信号强度的噪声中识别出弱信号，并且保证信噪比有足够的提高。

摘要： 局部放电源的定位分析是GIS局部放电检测和诊断的重要内容.本文在时域定位方法的基础上提出了一种基于能量准则的改进阈值法.文中采用模拟局部放电脉冲对不同噪声功率下各类到达时间提取方法的评估效果进行了仿真分析;同时建立了GIS特高频局部放电测试平台,对所述方法进行了试验验证.仿真和试验结果表明,改进阈值法可有效获取GIS中局部放电信号的时间差,且具有较高的应用精度.此外结合小波变换去噪方法,可进一步提升所述方法的抗噪性能.

摘要： 信号平滑是分析信号预处理中常用的去噪以提高信噪比的方法,能有效提高后续分析的准确性.对卷烟烟气样品的各类信号使用合适的信号平滑方法也是提高后续工作可靠性的重要保证.因为噪声频率往往较高,小波变换用于信号去噪需要对小波的高频系数进行处理.采用直接弃掉具有最高频率的几层小波系数极易产生伪吉布斯现象.阈值法是消除伪吉布斯现象较好的手段.阈值去噪的原理在于,由于小波基都是紧支基,因此小波变换具有"集中"的能力,可以使脉冲信号能量在小波变换域集中的少数小波系数上,而噪声信号的能量在小波系数域内分散于大量的小波系数上,因此信号小波系数值应该大于低幅度噪声小波系数值,这就意味着对小波系数进行阈值处理,可在小波域中去除低幅度噪声.研究表明，对卷烟烟气样品的GC-MS谱图进行信号平滑时，使用小波变换结合硬阈值法并选择sqtwolog的阈值估计方式与sln的阈值处理随噪声水平的变化方式是比较合理的选择。

摘要： 文章针对复杂场景下的遥感图像去噪问题,提出了一种基于自适应学习超完备字典的遥感图像去噪方法.在满足最小均方差意义下采用逐个原子更新的方法,对初始超完备字典进行训练更新得到自适应超完备字典,进而得到遥感图像的稀疏表示,采用阈值法恢复原始图像.实验结果表明,该方法能更好地去除遥感图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR值.

摘要： 本文针对SAR图像分割问题,提出了一种基于支持向量域描述(support vector domain description,SVDD)的分割方法.首先利用基于最小错误率贝叶斯决策选取的阈值对SAR幅值图像进行粗分割,在此基础上自动选取训练样本用于SVDD分类器的训练,最后用训练好的分类器对粗分割中的剩余像素进行分类.基于实测SAR图像的实验结果表明:与经典的阈值法相比,该方法能显著提高分割质量.

摘要： 云在地球辐射收支和和气候变化中起着重要作用。目前，云的量、状和高度的观测主要依赖地面人工目测和卫星遥感实现。近年来，研制了一些地基云的自动观测仪器。本文介绍了作者在地基全天空红外云遥感方面的进展，并给出了一些结果。8～14 微米波段的大气向下红外辐射值主要受到大气中的水汽含量、气溶胶以及云层温度和高低的影响，通过对不同大气状况的辐射传输模拟计算分析，本文提出了一种利用近地面气温、湿度和能见度值确定晴空大气红外辐射阈值的方法，并进而用于全天空云检测，同时根据晴空与有云天空图像纹理结构特征的差异性，提出了纹理与阈值相结合的云识别方法，改进了阈值法云检测效果。本文进一步提出了一种利用天空向下红外辐射反演云底高的算法，给出了与激光测云仪比对试验的结果，初步验证了方法的有效性。研究了利用模糊纹理、局部二值模型（LBP ）等方法进地基全天空云图的分类方法，提出了利用图像结构特征进行地基全天空云图的分类方法，结果表明要实现地基全天空云图的自动分类需要对现有的适合人工判别的云分类方法加以改进。研制的全天空红外测云系统已经在全国多地进行了应用，包括阳江、南京、北京、白城等地，可得到昼夜每间隔15min 、75 °天顶角范围内的云况，包括总云量、低云量、中云量、高云量及天空类型、云底高分布等信息。试验表明，系统在不同的气候环境下都具有较好的测云性能和可靠性。

摘要： 相对于动态边缘方法，水平集方法将曲线的动态运动演化成为曲面的动态变化，由于曲面的平滑性和曲率等参数都可以人为的控制，大多数水平集方法可以分成两种类型：基于区域信息的，和基于边缘信息，两种方法各有优缺点；本文根据均值水平集方法，提出一种改进模型，结合了边缘和区域两种信息，同时利用阈值法从背景中提取了目标并确定了其位置，避免了背景噪声对目标的影响。也可以增大步长，加速动态曲面向目标移动的速度。仿真结果表明，该方法速度较快，同时对于运动目标的边缘的捕获较为完整。

摘要： 本又介绍了 MERIS(Medium Resolution ImagingSpectrometer;中等分辨率成像光谱仪)的一种适用于浑浊II类水体的大气校正算法。该方法首先利用705nm波段的阈值法来判断浑浊II类水体。然后基于悬浮颗粒物浓度(SPM)-水体反射率查找表,在假设865nm波段气溶胶反射率Pas(865)与775nm波段气溶胶反射率Pas(775)的比值近似为1的前提下,利用已知的经过瑞利散射校正后的三个近红外波段反射率Prc(705)、Prc(775)、Prc(865),采用Newton—Raphson迭代法求解得到悬浮颗粒物浓度、Peas(865)、以及气溶胶外推参数c。最后利用求解结果进行其他波段的大气校正,外推得到离水辐射率。本文将该大气校正方法应用于我国近岸典型高悬浮泥沙浓度河口区域,其离水辐射率结果明显好于通用的I类水体大气校正算法。同时本文将利用该大气校正方法得到的离水辐射率结果应用于水体的悬浮泥沙浓度反演。

摘要： 音频大地电磁法其采集信号频段极易受到各种环境噪声的干扰,现有的方法无法有效去除采集过程中的强干扰噪声.本文在分析江西相山地区音频大地电磁数据噪声的类型、来源及特征的基础上,结合以往去噪方法的优缺点,提出了在时间域内滤除充放电三角波、正弦波、脉冲噪声和50Hz工频干扰.通过原始时间序列形态、频谱特征及视电阻率曲线等参数的对比分析,评价滤波效果.

摘要： 本发明公开了一种基于CEEMD与自相关阈值去噪的单相接地故障选线法，所述方法首先通过CEEMD算法对各条线路的零序电流进行模态分解，然后通过自相关函数分析，将分解得到的固有模态函数分量分为信号主导分量和噪声主导分量两部分，分别利用不同的小波阈值降噪并重构，最后根据幅值、能量以及瞬时相位多判据进行故障选线，本发明采用CEEMD分解以及自相关阈值去噪，不受噪声信号的影响，具有更好的去噪效果；进行Hilbert变换，在复杂故障情况下拥有较高的自适应性，有效地提高了选线准确率，实现更高效的运行。

摘要： 劣化判定装置(1)具有取得部(10)、选择部(40)、决定部(50)和劣化判定部(31)。选择部(40)作为提取范围而选择在决定阈值的阈值决定模式中对由取得部(10)取得的时间序列测量数据所包含的多个测量值之中的最小值至最大值为止的数值范围进行分割后的多个范围之中的所包含的测量值的数量最多的范围。决定部(50)基于由选择部(40)选择出的提取范围或者提取范围所包含的多个测量值而决定阈值。劣化判定部(31)在对加工设备(2)的劣化进行判定的劣化判定模式中，基于由取得部(10)取得的时间序列测量数据和由决定部(50)决定的阈值，对加工设备(2)的劣化进行判定。

摘要： 本发明公开了基于自适应牛顿硬阈值追踪法生物发光断层成像重建方法，步骤如下：(1)采集生物体表面的光通量数据；(2)建立测量数据与发光目标之间的线性关系；(3)使用自适应牛顿硬阈值追踪算法求解该线性关系，获得光源分布。并将其应用到光学分子影像领域。通过迭代硬阈值算法选择初始集，定义一个非线性函数自适应调整稀疏度的步长，使估计的稀疏度能够快速接近真实的稀疏度，然后利用最小二乘法对初始集进行修剪得到支撑集。在支撑集上，基于强Wolfe线搜索准则，采用修正阻尼牛顿法来获得最优光源分布。本发明降低了BLT重建的病态性，重建速度和定位精度都得到了提高，数值模拟实验证明了本方法可以促进BLT在光学分子影像研究中的实际应用。

摘要： 本发明提供一种基于填料阈值作为质量控制的孔内深层强夯法及系统，包括：获取作业区域的土密实度或土性质，基于土密实度或土性质和孔参数计算、预设单一桩体的孔内深层强夯所需的填料的总量阈值，向孔内填入填料，并通过夯锤对填料进行孔内深层强夯，记录向孔内加入的填料的添加总量，添加总量满足总量阈值，则判定为合格的孔内深层强夯；和/或利用夯锤对孔内的填料进行M轮孔内深层强夯，在每一轮孔内深层强夯前进行孔内填料，通过孔内深层强夯将填料在孔内沿水平方向产生扩径，获取在每一轮孔内深层强夯预设高度为一米的范围扩径对应的填料增量，填料增量满足差值阈值，则判定为合格的孔内深层强夯。

摘要： 本发明涉及一种基于双树复小波和自适应半软阈值法的去噪方法，该方法包括下述步骤：以设定的采样频率采集反射的光学信号；对光学信号进行双树复小波分解，计算含噪光学信号在各层的小波子带系数和双树小波分解后各层的方差；采用贝叶斯自适应半软阈值法得到下阈值和上阈值并利用下阈值与上阈值范围内的小波子带系数进行双树复小波逆变换，得到降噪后的光学信号。本发明将双树复小波变换的优良特性与自适应半软阈值滤波可有效去除信号噪声的优点相结合，可以较好地滤除信号中的噪声。

摘要： 本发明公开了一种基于二分阈值法和投影法多阶段切割文字的方法，先用二分阈值法检测到部分文字，再用投影法准确定位文字，最后在剩余图像中找加不太明显、容易漏失的文字；先处理大文字，后处理小文字，同时在迭代中处理完一部分文字后，从图像中抹去已经检测到文字，简化后续处理的难度。本发明综合利用了二分阈值法和投影法的优点，能够准确分割大小文字多排混编的情况。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应估算阈值法的扰动信号去噪方法，包括以下步骤：步骤1：将采集信号x(k)分割为固定长度为L的M个短数据序列，相邻两数据序列之间有重叠；步骤2：对步骤1得到的数据序列分为T组，每一组序列组合为一个二维矩阵Ag；分别对矩阵的每一行和每一列进行一维离散余弦DCT变换；得到二维离散余弦变换得到Dg；步骤3：对步骤2得到矩阵Dg的二维DCT系数进行滤波得到D’g；步骤4：对D’g进行逆二维DCT，得到重构为重构分配相应权重wg；步骤5：根据步骤4得到的权重和重构矩阵，根据加权平均方法得到去噪信号；本发明充分利用了数据段之间的相关性，自适应的估计滤波阈值，能在有效去除噪声的同时，较好的保留信号中的细节特征。

摘要： 本发明提供了一种基于心率滑动阈值法的心电图特征点提取的方法及系统，包括如下步骤：R点特征点位置获取步骤：确定心电图R点的各个特征点位置；其余点特征点位置获取步骤：根据心电图R点的特征点位置，通过滑动阈值法得到心电图P点、Q点、S点和T点的各个特征点位置。本发明通过采用滑动阈值法确定便携式设备心电图特征点，解决了因特征点范围选取过大造成的特征点提取不准的问题，达到了在不增加过大计算复杂度的情况(如引入深度学习模型)下提升特征点提取准确性的效果。

摘要： 一种基于小波阈值法的Elman神经网络与卡尔曼融合滤波算法，解决GPS中断问题、增强传统的GPS/INS组合导航性能的方案。当GPS信号可用时，神经网络模块可利用GPS及经过小波阈值降噪后的惯导数据进行训练，分析惯导系统的速度、角速度及比力信息与GPS位置增量的关系。当GPS信号中断时，受过训练的神经网络模块可利用先前训练好的误差模型和惯导实时数据输出估计的GPS位置，并利用卡尔曼滤波算法对惯导的输出结果修正。

摘要： 本发明涉及一种基于改进小波阈值法的开关柜局部放电识别方法和系统，方法包括以下步骤：采集局部放电特高频信号，对该局部放电特高频信号进行离散采样后，采用改进小波阈值法进行局部放电信号的去噪，改进小波阈值法对小波阈值法的阈值函数进行改进，该改进后的阈值函数有高阶导数、为分段函数，且在阈值处连续；对去噪后的局部放电信号，根据局部放电相位分布谱图提取局部放电特征；通过预先构建并训练好的机器学习模型，根据提取的局部放电特征进行局部放电识别。与现有技术相比，本发明改进小波阈值法不会引起因阈值函数不连续而导致的信号重构振荡现象，有效提高了故障识别的准确率。