摘要:超声图像中的斑点噪声,降低图像分辨率和对比度,不利于后续图像处理.本文基于最大后验概率(Maximum A Posteriori,MAP)推导出一种新的超声图像分解算法,将原始超声图像分解为无散斑真实图像和散斑图像.使用六组不同的参数值,对Field II仿真的超声图像进行分解试验,得出算法中比例参数对分解结果的影响规律.用该方法分解三幅人体超声图像,得到的真实图像平滑性好,且能较好的保留细节和边缘.本文提出的分解算法可用于超声图像的去噪,且分解得到的真实图像和散斑图像可用于特征提取、图像分割和图像分类等.
摘要:非平衡数据集分类问题是机器学习领域的重大挑战性难题.针对该难题,传统的少数类样本合成技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)已成为一种有力手段并得到广泛采用.但在新样本生成过程中,SMOTE利用所有少数类样本合成新样本,由此产生过拟合瓶颈.为更好地解决该问题,提出了一种基于单边选择链和样本分布密度的非平衡数据挖掘新方法(One-Sided Link & Distribution Density-SMOTE,OSLDD-SMOTE).OSLDD-SMOTE通过单边选择链遴选出处于分类边界的少数类样本,根据这些样本的动态分布密度生成新样本.进而分析了样本合成度对节点数目和对少数类精度的影响;基于G-mean、F-measure和AUC三个指标综合比较了OSLDD-SMOTE与其他同类方法的分类性能.实验结果表明,OSLDD-SMOTE有效提高了少数类样本的分类准确率.
摘要:本文提出了一种直接数字频率合成器(DDFS)的设计,以Parallel_CORDIC(COrdinate Rotation Digital Computer)算法模块替代传统的查找表方式,实现了相位与幅度的一一对应,输出相位完全正交的正余弦波形;同时应用旋转角度预测及4:2的进位保存加法器(CSA)技术,将速度比传统CORDIC算法提高41.7%,精度提高到10-4.最后以Xilinx的FPGA硬件实现整个设计.