MAJUMDAR[11, 12]等研究表明,实际工程中所遇到的粗糙表面具有分形特性,在数学上表现为处处连续、处处不可微以及具有自仿射性,可用Weierstrass-Mandelbort函数(W-M函数)来描述粗糙表面轮廓线,
时间: 2024-05-26 22:12:36 浏览: 13
并且可以通过分形维数来量化表面粗糙度。因此,分形理论被广泛应用于表面粗糙度的研究和表征。
同时,分形理论也被应用于材料的研究中,例如研究材料的孔洞结构和纹理特征。此外,分形理论还可用于描述材料的疏松程度、多孔性和孔隙结构等特征,这对于材料的性能评估和设计具有重要意义。
总之,分形理论是一个重要的工具,可用于描述和表征自然界和工程实践中遇到的复杂现象。在材料科学和工程领域中,分形理论的应用不断拓展,将为材料的研究和应用带来更多的机遇和挑战。
相关问题
cnn-lstm参考文献
CNN-LSTM是一种深度学习模型,结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的特点,常用于处理序列数据。以下是一些关于CNN-LSTM的参考文献:
1. Shi, X., Chen, Z., Wang, H., Yeung, D. Y., Wong, W. K., & Woo, W. C. (2015). Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting. In Advances in neural information processing systems (pp. 802-810). 这篇论文介绍了CNN-LSTM网络在天气预测中的应用。
2. Karim, F., Majumdar, S., Darabi, H., & Chen, S. (2018). LSTM fully convolutional networks for time series classification. IEEE Access, 6, 1662-1669. 这篇论文探讨了将LSTM和卷积神经网络结合的方法,用于时间序列分类任务。
3. Bai, S., Kolter, J. Z., & Koltun, V. (2018). An empirical evaluation of generic convolutional and recurrent networks for sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1803.01271. 这篇论文对CNN-LSTM等模型进行了实证研究,比较了它们在序列建模任务上的表现。
4. Wang, L., & Wang, J. (2018). Modeling attention in LSTM for multimodal sentiment analysis. Neurocomputing, 282, 105-113. 这篇论文利用CNN-LSTM模型进行多模态情感分析,并引入了注意力机制来提升模型性能。
matlab网纹噪声去噪
网纹噪声是一种常见的图像噪声,它通常由扫描仪或相机的传感器引起。在Matlab中,可以使用不同的方法来去除网纹噪声,其中一种方法是中值滤波。
中值滤波是一种非线性滤波技术,它可以有效地去除脉冲干扰和图像扫描噪声。在Matlab中,可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。例如,可以使用以下代码对图像进行中值滤波处理:
I1 = medfilt2(I,\[10,10\]);
figure();
imshow(I1);
title('denoise image');
其中,I是输入的图像,\[10,10\]是中值滤波器的窗口大小。通过调整窗口大小,可以控制滤波的效果。
此外,还有其他一些方法可以用于去除网纹噪声,如频域滤波和小波变换等。具体选择哪种方法取决于图像的特点和需求。
参考文献:
\[2\] 图像平滑的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面,有来自于系统外部的干扰(如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声),也有来自于系统内部的干扰(如摄像机的热噪声、电器机械运动而产生的抖动噪声等内部噪声)。实际获得的图像都因受到干扰而含有噪声,噪声产生的原因决定了噪声分布的特.性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或频率域处理。在空间域中进行时,基本方法就是求像素的平均值或中值;在频率域中则运用低通滤波技术。图像平滑总是要以一定细节模糊为代价,因此如何尽量平滑掉图像的噪声,又尽量保持图像细节,是图像平滑研究的主要问题之一。 此处我们使用的是中值滤波的方法处理。中值滤波是一种非线性处理技术,由于它在实际运算过程中并不需要知道图像的统计特性,所以比较方便。在一定的条件下,中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效;但是,对一些细节多,特点是点、线、尖顶细节较多的图像则不宜采用中值滤波的方法。中值滤波的目的是在保护图像边缘的同时,去除噪声。 I1=medfilt2(I,\[10,10\]); figure(); imshow(I1); title('denoise image'); 。
\[3\] H. K. Aggarwal and A. Majumdar, "Hyperspectral Image Denoising Using Spatio-Spectral Total Variation," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 13, no. 3, pp. 442-446, March 2016, doi: 10.1109/LGRS.2016.2518218.
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图像去噪】基于空间光谱总变化减少高光谱图像的混合噪声(Matlab代码实现)](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/127875211)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab实现指纹去噪增强](https://blog.csdn.net/weixin_44616879/article/details/125031236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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