宋泽
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：国核电力规划设计研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于形态学的口腔CT图像对比度增强方法研究被引量：1
- 2015年
- 针对口腔CT图像软组织部位分辨率低,细节不清晰的问题,提出一种基于数学形态学的图像处理方法,较好地避免了目前常用的直方图均衡、反锐化掩膜以及小波阈值增强等方法在图像处理过程中产生的细节丢失、噪声放大等缺陷。该方法通过对图像进行小波变换预处理,增强表达软组织信息的低频小波系数并重构图像,并解决了增强信息的同时带来的噪声放大问题。同时引入形态学开闭级联滤波器,增强特征信息,进一步去除噪声平滑图像。实验结果证明了该方法的有效性,有助于临床口腔软组织病灶部位的区分和诊断。
- 包广清宋泽
- 关键词：图像增强形态学滤波噪声抑制
- 基于经验模态分解和形态学的风电并网电压故障检测被引量：7
- 2016年
- 针对风电场并网点电压故障引起的风机大规模脱网问题,提出了基于柔性形态算子和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪技术的电网电压故障检测方法。首先,利用EMD对采样信号进行时频自适应预处理,从而确定噪声主导模态;然后,通过柔性形态学变换加阈值输出,有效放大信号奇异点,避免了因电网电压信号周期性变化和噪声引起的背景梯度对检测结果的影响,实现故障定位检测。通过对不同噪声强度的电压暂降故障信号进行检测对比分析发现,随着信号信噪比下降,标准形态学方法的检测误差进一步增大,当信噪比达到25db时,甚至出现了误检现象,而柔性形态EMD检测方法仍然可以有效检测故障扰动的起止时间,表明该方法与标准形态学和小波阈值方法相比,在简化运算过程的同时可以获得更高的检测精度。最后,对某风电场并网点故障电压的分析结果与实测数据的一致性,验证了该方法可以有效检测电网电压的瞬态故障信息,从而为风电场无功补偿装置的投切控制提供了依据。
- 包广清宋泽吴国栋徐海龙
- 关键词：电场风电并网信号去噪柔性形态学经验模态分解
