综合奇异值截断法、奇异值修正法、Tikhonov正则化思想及Chahine迭代算法,提出一种改进的病态问题求解算法来测量颗粒系的粒径分布。结合Backus-Gilbert折中准则与奇异值最小原则确定了奇异截断值,采用L曲线法确定了最优正则化参数,并利用联合迭代反演法(SIRT)实现解的非负约束。模拟及实验结果表明,该算法对单、双峰分布的测量误差均小于3%,其抗噪性能、测量准确性、时效性及粒径测量范围相较其他反演算法都有明显优势。

在红外无损检测获取的图像中, 缺陷区域与非缺陷区域所占面积比例悬殊, 且图像经过序列增强处理之后仍然存在阴暗区域, 导致缺陷分割准确性受损。为此, 结合局部阈值分割法的相对阈值思想, 提出一种基于鲁棒Otsu的缺陷分割算法。首先, 引入邻域均值与邻域总梯度作为表征像素点的所属类别与空间状态的重要参数。然后, 采用基于像素点-块区的统计调整模型对红外图像缺陷区和非缺陷区的灰度值进行动态调整。最后, 采用基于灰度-邻域偏差的改进二维直方图及其区域划分方法, 通过自动选取邻域边长的遗传算法搜索最佳阈值, 实现红外图像的缺陷分割。结果表明: 该算法不仅改善了Otsu算法的鲁棒性, 且能够提高红外无损检测缺陷分割的准确性。

针对影像仪测量直线度误差的特点, 设计了一种改进的边缘检测模板进行边缘提取, 并提出一种满足最小条件的直线度误差评定的方法——区间距离算法来优化直线度误差的测量。通过采用影像法对光滑极限塞规的高精度测量实验, 与传统边缘检测方法和斜率搜索法进行比较, 实例结果表明, 改进的边缘检测算法相对于传统检测模板计算卷积次数减少一半, 可以提高测量速度, 采用区间-距离算法与斜率搜索算法相比较, 相同8组数据直线度误差相对误差不超过2%, 平均计算速度提高0.01 s。实验验证在影像仪测量不同直径塞规直线度误差的自动化测量中, 采用该优化方法可以节约计算时间4.45 s, 并通过不同评定方式的比较, 提出测量直线度误差最佳测量跨距在0.078 mm~0.104 mm的建议, 对实际直线度误差测量具有指导意义。

利用循环谱理论对MPSK信号进行检测和参数估计，分析了其循环谱包络特征;在有限数据下，为实现更低信噪比情况下MPSK信号的检测与码元速率估计，提出一种改进算法。该算法基于数据分段处理和重叠保留,通过在非零循环频率上一维谱峰搜索实现信号检测与码元速率估计，能够有效地抑制噪声的影响，避免多维搜索，计算量小。分析了算法性能，给出了算法实现的具体步骤，并进行了计算机仿真。仿真结果证明了所提算法的有效性。

使用傅里叶级数与有限个复高斯函数之和的乘积作为硬边光阑的窗口函数的近似式,提出了含硬边光阑近轴ABCD光学系统对光束变换的改进算法.以高斯光束的变换为例,推导出了一个表示为初等函数之和的近似解析传输公式.给出了数值计算结果,并与直接积分Collins公式和使用Wen方法的结果作了比较.研究表明,改进算法能兼顾计算精度和机时,并能用于远场和近场.而使用Wen方法时,在近场(小于0.12倍菲涅尔距离)有明显误差.