光纤周界报警系统中基于时域的信号特征参数提取方法
摘要：为提高光纤周界报警系统对入侵事件报警的实时性和准确性，设计了一种高效的基于时域的干涉信号特征参数提取算法，并搭建了迈克尔逊光纤干涉仪原理的光纤周界报警系统用以验证
该算法。经过对敲击、切割、攀爬和刮风等四种典型扰动事件的干涉信号特征参数的提取，并输入模式识别系统进行事件甄别，实验数据表明系统的报警准确率达到90%以上。
关键词：光纤周界报警系统迈克尔逊光纤干涉仪时域特征参数提取
中图分类号：tp27 文献标识码：a 文章编号：1674-098x（2012）12（c）-000-02
光纤周界报警系统是一种基于分布式光纤传感器的安全防范系统，相比传统的传动的被动式红外对射或基于振动电缆的入侵探测系统，具有监视距离长（超过
30 km）、抗电磁干扰能力强和维护成本低廉等优点。目前，国外已经大量采用光纤周界系统对机场、军事禁区等高安全区域进行安全监测。
光纤周界报警系统一般具有对入侵事件进行报警、事件定位、事件甄别等三个主要功能，其中事件甄别是指系统采用模式识别算法对攀爬围栏、切割围栏、敲击围栏等有效入侵事件与刮风下雨等干扰性的事件进行分类和鉴别，以减少误报警。
应用模式识别算法提高报警准确率的关键是信号特征参数的选
几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测
在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成，边缘元可以看作是一个短的直线段，每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数，那么就
语音信号特征的提取 摘要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 本文采用Matlab软件提取语音信号特征参数，首先对语音信号进行数字化处理，其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等。 关键词：语音信号, 特征参数, 提取, Matlab 目录 第一章绪论 1.1语音信号特征提取概况 1.1.1研究意义 语音处理技术广泛应用于语音通信系统、声控电话交换、数据查询、计算机控制、工业控制等领域，带有语音功能的计算机也将很快成为大众化产品，语音将可能取代键盘和鼠标成为计算机的主要输入手段，为用户界面带来一次飞跃。 语音信号特征的提取是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可表示语音信号本质特征的参数，才有可能利用这些参数进行高效的语音通信和准确的语音识别，才能建立语音合成的语音库。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。 1.1.2 发展现状 语音信号处理是一门综合性的学科，包括计算机科学、语音学、语言学、声学和数学等诸多领域的内容。它的发展过程中，有过两次飞跃。第一次飞跃是1907年电子管的发明和1920年无线电广播的出现，电子管放大器使很微弱的声
音也可以放大和定量测量，从而使电声学和语言声学的一些研究成果扩展到通信和广播部门；第二次飞跃是在20世纪70年代初，电子计算机和数字信号处理的发展使声音信号特别是语音信号，可以通过模数转换器（A/D）采样和量化转换为数字信号，这样就可以用数字计算方法对语音信号进行处理和加工，提高了语音信号处理的准确性和高效性。 语音信号处理在现代信息科学中的地位举足轻重，但它仍有些基础的理论问题和技术问题有待解决，这些难题如听觉器官的物理模型和数学表示及语音增强的技术理论等，目前还有待发展。 1.2 本课题研究内容 本文主要介绍语音信号处理的理论及Matlab的相关内容，然后从Matlab仿真角度验证了录音、预处理、提取语音信号时域特征参数，主要讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。再次讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率等，介绍了各环节的不同软件实现方法。最后对基于Matlab的语音信号特征参数提取进行总结。 第二章Matlab简介 MATLAB是国际上仿真领域最权威、最实用的计算机工具。它是MathWork 公司于1984年推出，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。 2.1 发展概况 Matlab是Matrix Laboratory(矩阵实验室的缩写)，最初由美国Cleve Moler 博士在70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包Linpack与Eispack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。1984年成立的Math Works公司正式把Matlab推向市场，并从事Matlab的研究和开发。1990年，该公司推出了以框图为基础的控制系统仿真工具Simulink，它方便了系统的研究与开发，使控制工程师可以直接构造系统框图进行仿真，并提供了控制系统中常用的各种环节的模块库。1993年，Math Works 公司推出的Matlab4.0版在原来的基础上又作了较大改进，并推出了Windows版，
https://www.doczj.com/doc/0c14226244.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：蒋宝哲学号： 24 学生姓名：瓮泽勇学号： 42 学生姓名：侯战祎学号： 47 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析指导教师：徐美芳职称: 讲师 2013 年 6 月 28 日
中北大学 课程设计任务书 2012-2013 学年第二学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：蒋宝哲学号： 24 学生姓名：瓮泽勇学号： 42 学生姓名：侯战祎学号： 47 课程设计题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析起迄日期： 2013年6 月7日～2013年6月 28 日 课程设计地点：学院楼201实验室、510实验室、608实验室指导教师：徐美芳 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年 6 月 7 日
语音信号的采集与分析 摘要 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。 关键词：语音信号，采集与分析， Matlab 0 引言 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。 让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。 语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系．并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字
语音信号特征参数提取方法 阮雄飞微电子学与固体电子学 摘要：在语音技术的发展过程中使用了大量的语音信号特征参数, 好的语音信号特征参数能对语音识别起至关重要的作用。本文对语音信号特征参数提取方法以及国内外研究现状进行了介绍,最后介绍了Hilbert-Huang 这一新兴理论成果以及在特征提取中的应用。 关键词：语音技术特征提取HHT 1 引言 语音信号是一种短时平稳信号，即时变的，十分复杂，携带很多有用的信息，这些信息包括语义、个人特征等，其特征参数的准确性和唯一性将直接影响语音识别率的高低，并且这也是语音识别的基础[1]。特征参数应该能够比较准确地表达语音信号的特征具有一定的唯一性。 上世纪40年代，potter等人提出了“visiblespeech”的概念，指出语谱图对语音信号有很强的描述能力，并且试着用语谱信息进行语音识别，这就形成了最早的语音特征，直到现在仍有很多的人用语谱特征来进行语音识别[2]。后来，人们发现利用语音信号的时域特征可以从语音波形中提取某些反映语音特性的参数，比如：幅度、短时帧平均能量、短时帧过零率、短时自相关系数、平均幅度差函数等。这些参数不但能减小模板数目运算量及存储量而且还可以滤除语音信号中无用的冗余信息。语音信号特征参数是分帧提取的, 每帧特征参数一般构成一个矢量, 所以语音信号特征是一个矢量序列。我们将语音信号切成一帧一帧, 每帧大小大约是20-30ms。帧太大就不能得到语音信号随时间变化的特性, 帧太小就不能提取出语音信号的特征, 每帧语音信号中包含数个语音信号的基本周期。有时希望相邻帧之间的变化不是太大, 帧之间就要有重叠, 帧叠往往是帧长的1/2或1/3。帧叠大, 相应的计算量也大[3]。随着语音识别技术的不断发展时域特征参数的种种不足逐渐暴露出来，如这些特征参数缺乏较好稳定性且区分能力不好。于是频域参数开始作为语音信号的特征比如频谱共振峰等。经典的特征提取方法主要有LPCC（线性预测倒谱系数）、MFCC（美尔频率倒谱系数）、HMM（隐马尔科夫模型）、DTW（动态时间规整）等。 2 语音信号特征参数提取方法
4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法
设离散振动信号为{}(1~,)i x i N N =为采样点数 常用特征参数如下： 1、有量纲特征参数 1. 峰值p X 把{}i x 的N 个采样点分成n 段，在每一段中找出n 个峰值{} (1~)pj X j n =，则{}i x 的峰值指标为： 1 1n p pj j X X n ==∑ 峰值p X 反映的是某时刻振幅的最大值，因而适用于表面点蚀损伤之类的具有瞬时冲击的故障诊断。另外，对转速较低的情况（如300r/min 以下），也常采用峰值经行诊断。 2. 均值X 对于简谐振动为半个周期内的平均值，对于轴承冲击振动为经绝对值处理后的平均值。 1 1n i i X x n ==∑ 用于诊断的效果与峰值基本一样，其优点是检测值较峰值稳定，但一般用于转速较高的情况（如300r/min 以上）。 3. 均方根值（有效值）rms X rms X = 均方根值是对时间平均的，用来反映信号的能量大小，适用于象磨损之类的振幅值随时间缓慢变化的故障诊断。轴承制造精度愈低或轴承磨损程度愈大，则rms X 值愈高。 对早期故障不敏感，但稳定性很好。 4. 方差 Matlab 中有直接求离散数据方差的函数var （）。 2、无量纲特征参数 1. 峰值因子（波峰因素）f C p f rms X C X = 轴承元件上的局部剥落、擦伤、刻痕、和凹痕等一类离散型缺陷，产生的脉冲波形总能量
并不大，但是波形的尖峰度明显，因此，峰值因子适用于这类故障的诊断。 （波峰因数f C ，能恰当的反映尖峰的相对大小。评判轴承合不合格的f C 界限值约为1.5， f C 值大于1.5，则认为轴承元件上存在局部缺陷。——设备故障诊断 沈庆根） 正常轴承的振动波峰因子约为4~5，因剥落等局部缺陷引起的振动峰值因子往往超过10，缺陷愈大，f C 值也愈大。 轴承发生剥落等局部缺陷时，f C 值相对较大；当发生润滑不良和磨损等异常情况时，f C 值相对较小。 需要指出的是在轴承出现故障的整个过程波峰因数值并不是一直增加，而是先增加再减小。这是因为故障初期，振动幅值会明显增加，而均方根值变化尚不明显，随故障不断扩展，峰值达到极限值，均方根值开始明显增大。 波峰因子是一个相对值的比率，它不受振动信号绝对电平值大小的影响，与传感器的灵敏度和放大器的放大率无关，同时也不受轴承尺寸大小和转速不同的影响，因而测定数据很方便。 2. 峭度指标K （Kurtosisvalue ） 离散序列的峭度指标定义为归一化的4阶中心矩: 441 1 41,N N i i i i rms x x K N X N β=== ∑ ∑其中= 称为峭度值。 振幅满足正态分布的无故障轴承其峭度值约为3，轴承振动信号的峭度值一般在3—45， 当值大于4时，即预示着轴承有一定程度的损伤。采用该特征参数的优点在于与轴承的转速、尺寸和载荷无关，主要适用于点蚀类故障的诊断。 峭度值具有与波峰因子类似的变化趋势，轴承良好状态和严重故障状态下的裕度指标几乎是相同的。（参考：P287，设备故障诊断，沈庆根） 对早期故障由较高的敏感性，但稳定性不好，可同时与有效值进行故障监测。 3. 波形因子（波形指标）Ws 波形因数定义为均方根值与绝对均值之比： rms X Ws X = 当/p X X 值过大时，表明滚动轴承可能有点蚀；/p X X 值过小时，有可能发生了磨损。 4. 脉冲指标I p X I X = =峰值平均幅值 5. 裕度系数L
小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９ 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２ １（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８） Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ 摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％． 关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ 腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ） ２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ １引言 近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的． 在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释， 特征提取特征评价 懂歪母 Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ 帽霭瓣｜｜描述程度ｌ １絮嚣卜 ｌＪｓ、，Ｍ识 －－｜别性能 图１ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形 收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．
学院：信电学院班级：电信102 姓名：徐景广学号：2010081261 课程：专业综合实验实验日期：2014年1 月 3 日成绩： 实验二、语音信号时域特征参数提取 一、实验目的 1．掌握利用matlab程序进行语音信号的录制与回放。 2．理解语音信号的时域特征参数的概念，如短时能量、短时过零率等。 3．掌握matlab的开发环境。 4．掌握对语音信号进行时域特征参数提取的方法。 二、实验原理 本实验要求掌握时域特征分析原理，并利用已学知识，编写程序求解语音信号的短时过零率、短时能量、短时自相关特征，分析实验结果。 1.窗口的选择 通过对发声机理的认识，语音信号可以认为是短时平稳的。在5~50ms的范围内，语音频谱特性和一些物理特性参数基本保持不变。我们将每个短时的语音称为一个分析帧。一般帧长取10~30ms。我们采用一个长度有限的窗函数来截取语音信号形成分析帧。通常会采用矩形窗和汉明窗。图1.1给出了这两种窗函数在帧长N=50时的时域波形。
学院： 信电学院 班级：电信102 姓名： 徐景广 学号： 2010081261 课程：专业综合实验 实验日期：2014年 1 月 3 日 成绩： 0.2 0.40.60.811.2 1.41.61.82矩形窗 sample w （n ） 0.1 0.20.30.40.50.6 0.70.80.91hanming 窗 sample w （n ） 图1.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形 矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下 {1,00,()n N w n ≤<=其他 hamming 窗的定义：一个N 点的hamming 窗函数定义为如下 0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-??? 其他 = 这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图1.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；汉明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用汉明窗，在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表1.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
Edge Feature Extraction Based on Digital Image Processing Techniques Abstract Edge detection is a basic and important subject in computer vision and image processing. In this paper we discuss several digital image processing techniques applied in edge feature extraction. Firstly, wavelet transform is used to remove noises from the image collected. Secondly, some edge detection operators such as Differential edge detection, Log edge detection, Canny edge detection and Binary morphology are analyzed. And then according to the simulation results, the advantages and disadvantages of these edge detection operators are compared. It is shown that the Binary morphology operator can obtain better edge feature. Finally, in order to gain clear and integral image profile, the method of bordering closed is given. After experimentation, edge detection method proposed in this paper is feasible. Index：Terms-Edge detection, digital image processing, operator, wavelet analvsis I. INTRODUCTION The edge is a set of those pixels whose grey have step change and rooftop change, and it exists between object and background, object and object, region and region, and between clement and clement. Edge always indwells in two neighboring areas having different grey level. It is the result of grey level being discontinuous. Edge detection is a kind of method of image segmentation based on range non-continuity. Image edge detection is one of the basal contents in the image processing and analysis, and also is a kind of issues which are unable to be resolved completely so far. When image is acquired, the factors such as the projection, mix, aberrance and noise are produced. These factors bring on image feature's blur and distortion, consequently it is very difficult to extract image feature. Moreover, due to such factors it is also difficult to detect edge. The method of image edge and outline characteristic's detection and extraction has been research hot in the domain of image processing and analysis technique. Edge feature extraction has been applied in many areas widely. This paper mainly discusses about advantages and disadvantages of several edge detection operators applied in the cable insulation parameter measurement. In order to gain more legible image outline, firstly the acquired image is filtered and denoised. In the process of denoising, wavelet transformation is used. And then different operators are applied to detect edge including Differential operator, Log operator, Canny operator and Binary morphology operator. Finally the edge pixels of image are connected using the method of bordering closed. Then a clear and complete image outline will be obtained.
实用标准文案 MATLAB课程设计任务书 姓名：王 **学号：2010******010 题目 : 连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现 初始条件： MATLAB 7.5.0 ， Windows XP系统 实验任务： 一、用 MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形（通过改变参数，分析其时域特性）。 1、单位阶跃信号， 2、单位冲激信号， 3、正弦信号， 4、实指数信号， 5、虚指数信号， 6、复指数信号。 二、用 MATLAB实现信号的时域运算 1、相加， 2、相乘， 3、数乘， 4、微分， 5、积分 三、用 MATLAB实现信号的时域变换（参数变化，分析波形变化） 1、反转， 2、使移（超时，延时）， 3、展缩， 4、倒相， 5、综合变化 四、用 MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解， 2、信号的奇偶分解 五、用 MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形 给出几个典型例子，对每个例子，要求画出对应波形。 六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。 给出几个典型例子，四种调用格式。 七、利用 MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。
目录 1 MATLAB简介 (1) 1.1 MATLAB 设计目的 (1) 1.2 MATLAB 语言特点 (1) 2 常用连续时间信号的时域波形 (1) 2.1单位阶跃信号 (1) 2.2单位冲激信号 (2) 2.3正弦信号 (3) 2.4实指数信号 (4) 2.5虚指数信号 (5) 2.6复指数信号 (6) 3 连续时间信号的时域运算 (7) 3.1相加 (7) 3.2相乘 (8) 3.3数乘 (9) 3.4微分 (10) 3.5积分 (11) 4.1反转 (12) 4.2时移 (13) 4.3展缩 (14) 4.4倒相 (15)
华南师范大学实验报告 一、实验目的 1、.掌握边缘检测的Matlab实现方法 2、了解Matlab区域操作函数的使用方法 3、了解图像分析和理解的基本方法 4、了解纹理特征提取的matlab实现方法 二、实验平台 计算机和Matlab软件环境 三、实验内容 1、图像边缘检测 2、图像纹理特征提取 四、实验原理 1、图像边缘检测 图像理解是图像处理的一个重要分支，它研究的是为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。 导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数 f x ? ? 与 f y ? ? 是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率， 而方向α上的灰度变化率可以用下面式子计算：
基于S 变换的信号瞬时频率特征提取 摘要： S 变换是一种优越的时频分析方法，能够清晰表达信号瞬时频率的变化特征。与传统时频分析方法相对比，S 变换的抗噪性较强，无交叉项干扰。本文提出了采用S 变换来提取调制信号的瞬时频率。仿真实验结果表明，S 变换时频谱能够清晰表示出不同信号的瞬时频率特征。 关键词：时频分析；S 变换；时频图；调制信号；瞬时频率 1 引言 信号的瞬时频率特征可以反映信号在不同时刻的频率变化规律。与传统的时频分析方法相比较，S 变换的时频分析方法具有频率分辨率高、抗噪性强、无交叉项干扰等优点，这使得S 变换能够准确提取信号的瞬时频率。 2S 变换的基本原理 2.1S 变换的提出 S 变换由短时傅里叶变换发展而来，借鉴了短时傅里叶变换加窗的思想。将短时傅里叶变换中的高斯窗函数进行相关伸缩和平移，从而使信号的频率分辨率具备随频率的适应性。这个特点使得S 变换在信号的时频分析中具有明显的优势。 S 变换[1]是由地球物理学家Stockwell 于1996年首次提出的。它可由短时傅里叶变换推导而来，对于连续信号()h t 的短时傅里叶变换为： 2(,)()()j ft STFT f x t w t e dt π+∞ --∞τ=-τ?(1) 其中， 22()t t -δω= (2) 若窗函数为归一化的高斯函数，且对窗函数进行依赖频率的伸缩和平移，那么 22()2(,)t f t f τ τ--ω-= (3) 这样就得到了连续信号()h t 的S 变换定义式： 22()22(,)(f t i ft ST f h t e dt πτ-+∞---∞τ=? (4) 其中，τ为时移因子。 利用S 变换与傅里叶变换之间的紧密联系，可实现信号从S 变换中的无损恢复。S 变换的逆变换形式如式(5)所示： {} 2()(,)j ft h t S f d e df πττ+∞ +∞-∞-∞=?? (5) S 变换还可以看成是信号的小波变换与相位因子的乘积。它采用平移、伸缩的局部高斯窗函数作为母小波，具有频率分辨率高、抗噪性强的优点，且不需满足小波变换的容许性条件。因此，S 变换并不是严格意义上的小波变换，但可以看成是小波变换的一种扩展。 2.2S 变换的瞬时频率表达 由于S 变换为复数，包含实部和虚部，所以S 变换可以表示为： (,)(,)(,)j f S f A f e τττΦ= (6) 其中(,)A f τ为振幅谱，(,)f τΦ为相位谱： (,)f τA =[][]Im (,)(,)arctan Re (,)S f f S f τττ????Φ=?????? (8)