基于奇异值分解的飞行数据降噪方法

计量异议处理办法

内部事项 注意保存宝钢集团新疆八一钢铁有限公司文件 文件编号：BSTB/08-114 第2版签发：陈忠宽 计量异议管理办法 1 范围 本办法规定了计量异议的管理流程、分类、受理、处理、考核管 理的基本要求。 本办法适用于八钢公司及各单位。 2 引用标准和术语 2.1 引用标准 《中华人民共和国计量法》 《中华人民共和国合同法》 2.2 术语 计量异议：在原料物资、能源介质采购供应、厂内周转物资（包括大宗原燃料、成品、半成品）和产品销售活动中，双方或某方因对计量数据（包括理论重量）和测量设备准确度产生异议，而向供方或销售方或承运方所提出的异议。 3 管理职责 3.1 能源中心 3.1.1负责八钢各类计量异议的归口管理，对计量异议的确认和责任判定，并对公司内部的物资计量仲裁以及处理结果的上报； 3.1.2负责能源对内、对外计量结算数据的管理； 3.1.3负责八钢进厂或厂内周转物资的汽车、铁路运输计量检斤及计量设备有效性管理；负责厂内周转物资除汽车衡、铁路轨道衡以外计量设备的仲裁检定工作。 3.2 采购中心负责原料物资采购中所产生计量异议的接受及反馈，并配合处理。 3.3 销售部负责（产销系统）产品销售活动中所产生的计量异议的接受及反馈，并配合处理。 3.4物流分公司 3.4.1负责八钢产品内部调拨过程中产生的运输计量异议的接受及反 2009年1月20日发布 2009年1月20日实施

馈，并配合处理。 3.4.2负责八钢进厂或出厂物资收发的准确性管理及钢材库出厂钢材秤在每24小时一次的压秤工作，并负责钢材库钢材外销计量检斤数据及钢材外销批号、件数的准确性管理； 3.4.3 负责运输物资管理。 3.5 炼钢厂与轧钢厂负责产线上产量结算的计量工作及轧材厂成品外销钢材一次性计量，确定定支定量包装的准确度工作。做好每24小时一次的压秤工作，并做好记录。 3.6 轧钢厂负责对产线上钢材成品定支定量包装及准确性的生产工艺计量管理。 3.7金属制品公司、阿拉山口公司负责本单位所使用测量设备的按期检定；负责成品及原料物资采购中所产生计量异议的接受及反馈，并配合处理。 3.8 责任单位 3.8.1负责对八钢内部周转物料计量设备（部分）维护和检修工作。 3.8.2负责制定和实施与计量异议相适应的纠正措施，并确保其有效，落实计量异议考核工作。 4 工作程序 4.1 计量异议管理流程见附件。 4.2 计量异议分类：主要包括支数（理论重量）异议、计量检斤异议和运输途中丢失异议，能源结算数据差异异议。 4.3 计量异议的受理 4.3.1 计量异议受理形式：产销系统的计量异议按产销系统流程进行受理。其他计量异议以电话（提出部门在收货十日内以出书面通知）、信函、传真等。 4.3.2 计量异议提出途径： a.产销系统的计量异议应在系统中注明单位、联系方法、钢材的品种及规格、钢材的批号、以及所需要的证明（传真件）。将计量异议信息以书面形式反馈给相关单位，相关单位再将信息（以书面形式）在当日或次日反馈给能源中心。 b.其他类异议（包括能源购进、出）可直接提出计量异议，并以书面形式至能源中心。 4.3.3 受理计量异议的基本条件：

奇异值分解和图像主分量复原_20180129

奇异值分解(SVD)和图像矩阵的分解测试 · SVD简单介绍 在很多情况下，数据的绝大部分信息往往集中在很小一部分数据上，我们知道线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成易于处理或是表达简化的形式。最常见的一就种是SVD(Singular Value Decomposition)算法。 SVD将数据分解成三个矩阵U，S，VT，这里得到的S是一个对角阵，其中对角元素为奇异值，它代表着矩阵的重要特征，从左上角到右下角重要程度递减。因为奇异值往往对应着矩阵中隐含的重要信息，而且奇异值大小与重要性正相关。 优点：简化数据，优化数据的表达形式。 缺点：难于计算。 关于奇异值分解的定义和相关推导，推荐参考这篇文章，介绍的非常清晰易懂：机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 故公式什么的这里就不列出了，理解了理论后，我们来小小测试一下，以体会其强大之处。 · matlab测试图像SVD 这里使用的是matlab函数svd()：[U,S,V]=svd(A)；

输出结果：图像大小为256x256，奇异值有256个，结果可见前50个特征就基本涵盖了原图所有信息。 理解PCA和SVD 发表于 2015-12-04 | 分类于数学杂谈| | 阅读次数 4136 By Z.H. Fu 切问录https://www.sodocs.net/doc/9e18968862.html, 摘要 本文主要从分解形式上讲述了PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）和SVD（Singular Value Decomposition奇异值分解）的目的和方法，对于两种方法都给出了一种直观的理解。简单起见，本文不给出具体的应用实例。 ## PCA 主成分分析（PCA）常用于提取一系列多维样本的共同特征。那么，怎么理解特征？我们假设每个样本是由一系列的特征线性组合而成的，PCA的目的就是去找到这些特征，然后将每一个样本表示为这些特征的组合，实际上PCA找到了样本空间中的一组基，将每一个样本表示为这组基的线性组合，因此，每一个基就是一个特征。那么，特征需要满足哪些性质呢？其实就一点，特征之间的关系应该越少越好。用基来描述就是

心电数据处理与去噪

燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 11级仪表一班 学号： 110103020036 学生姓名：张钊 指导教师：谢平杜义浩 教师职称：教授讲师

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日

摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字：信号处理心电信号Matlab

第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 （2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 （3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中

基于奇异值分解的人脸识别

人机交互大作业 ——人脸识别

“人脸识别”系统设计文档 人脸识别的意义及应用 人脸识别是指对视频或图像中的人脸进行发现，追踪，进而识别出是特定个体的一种生物特征技术，也是生物特征识别中最主要的研究方向之一。人脸识别在日常生活中有着非常广泛的应用市场。下面列举了一些人脸识别的主要应用：1.监控系统 监控系统在日常生活中非常常用，是防盗系统的主要组成部分之一。人工智能的监控系统的一大优势就是可以将人类从每天对着监视器的枯燥工作中解脱出来。将监视的工作交给计算机来做，有几个优势。一是可以365天，24小时不间断的工作。二是可以不知疲倦，不会因为时间长而分散注意力。但是人工智能的监控系统仍面临着很多问题，比如漏识别，识别误差等等。2.身份验证 身份验证系统可以应用的范围也很广。比如现有的银行存取款系统，当人的银行卡和密码同时丢失时，卡中的钱就可能被转走。但是如果在取款机上安装一个人脸识别系统，在提供银行卡和密码时，同时需要进行面部认证，这样就会大大降低个人财产损失的风险。 3.考勤系统 考勤系统通常用在公司里。传统的考勤系统需要给每个员工分配一张考勤卡，每天上下班需要去打卡。这样会给员工带来一定的不便。如果员工忘记带卡，或者卡有损坏，就会耽误打卡。而且专门设立打卡地点，不仅上下班打卡不方便，而且还会出现替打卡的情况。使用人脸识别系统，可以在不被觉察的情况下，自然地实现员工的考勤。减少了很多不必要的麻烦。 4.视频、图像检索 随着人们对图像，视频等需求的不断扩展，网络上的图像和视频信息量也在以极快的速度增长。在如此庞大的信息库中快速查找到用户需要的信息成了现在研究的一个重要方向。而现在最主流的方式是在视频和图像上附带描述信息。这种描述信息可以被发布人随意更改，很多时候会对用户产生误导，浪费了时间。而用人脸识别进行图像和视频的检索，在检索某些特定人相关的资源时，会大大提高搜索结果的质量。再配合上描述关键词，能使人更快速寻找到所需信息。 人脸识别的优势和困难 人脸识别相对于传统的身份验证技术，和现有的虹膜识别，指纹识别等技术有一个显著的优势，就是可以自然地获取识别对象的身份信息，而不需要识别对象刻意的配合。虹膜识别和指纹识别都需要识别对象的配合。在这种情况下，识别对象可以有意识的进行伪装和欺骗。而人脸识别是在人们不经意的时候对人们图像的采集和识别，不会引起识别对象的注意。因此从某种意义上更容易获得真实的信息。 虽然人脸识别有着不可比拟的优势，但是在实现方面还有着很大的困难。

常见异议处理方法

如何处理具体销售过程中的异议 1、太贵了。（释义：不知是否能把价格压下来，或其它项目能买到便宜的。） 答：我公司做过周边的楼盘的市场调查，在同等物业中，我们楼盘的价格相对较低，但规模与小区周边配套设施是最完善的。 2、我想考虑一下——借口。（释义：我如何脱身？我想刹车，我没想到会陷得这么深。） 答：可以你考虑一下，但我们的项目售卖情况很好，你看的这种户型是我们销售最好的，如您考虑成熟，请您尽快定，因为本期推广的户型下一期就没有了。 3、我想比较一下——异议。（释义：我动心了，我想买，但我想先看看市场情况。） 答：你不会接受某某位置的项目吧？您不会接受外墙涂料的项目吧？你不会接受没有园林、水景的项目吧？（先抓住客户的东西一定是你最显眼、表像的东西：位置、规模、外观、外墙、大厅等要素。） 4、我想先同我的律师商量一下——异议。（释义：我动心了，但要看看合同。） 答：你有他的传真号吗？我们可以传真给他。 5、我买不起——异议、借口或条件。（释义：我喜欢它，我想买，但钱不够。） 答，在做八成二十年按揭的情况下，你也买不起？（或回敬法：你买不起？） 6、你在给我施加压力——借口。（释义：帮帮我，我有点控制不住了，我确实认为这件产品很好。） 答：很抱歉，我没有表达清楚，因为我认为这个户型很适合你，（松压力成交法） 7、我需要好好想想——借口。（释义：在买之前，先让我离开这里。我需要认真想一想，看是否发现一些问题。） 答：可以，户型图你拿回去好好考虑一下，但您看中的户型是销售情况最好的，请你手抓住这次机会，考虑好后尽快下决心。 8、我回头再来——借口。（释义：我很喜欢这个推销员，我不想伤害他的感情，但我对这个产品还缺乏信心。） 答：可以，你也回去好好考虑一下，本楼盘现在热卖中，考虑好后，请尽早下决心，请你不要错过这个机会。 9、我不善于当场决策——借口。（释义：我不想凭一时冲动作决策，以防出错。） 答：你现在再犹豫，恐怕房子就没了。（给其施加压力，帮他下决心。） 10、我心里没底——异议。（释义：我就要作出决策了，不过我还需要一些鼓励。） 答：你真有眼光，一看就很专业，你是做地产的吗？（夸奖对方以鼓励。） 11、我年纪大了，我要是再年轻十岁……借口。（释义：你是个好孩子，干得不错，不过我还是有点不放心。） 答：人匀这里有很多像您这年纪的人买房，房子最适合您的身份。（或加一句在，你的成熟，身份、地位正与房子相配。） 12、我想同我的财务商量一下——异议或借口。（释义：我想确认一下它在财务上是否合算，或者谢谢你……我要离开这里。）

基于奇异值分解的图像压缩及实现

基于奇异值分解的图像压缩及实现 本文利用奇异值分解方法，来对图片进行压缩，过程中我们 利用Matlab 编程来达到这个目的。 一：实验方法及原理 奇异值：矩阵A 的奇异值定义如下：设n *m r C A ?（r>0），且A A T 的特征值分别为 0n 1r r 21==??=≥≥??≥+λλλλλ （1） 则称i i λσ= （i=1，2，…，n ）为A 的奇异值。 奇异值分解定理：设Σ=diag(r 21...σσσ，， ，)，由式（1）可知，i σ（i=1，2，…，r ）为A 的非零奇异值。U 为m 阶酉矩阵（n 阶复 方阵U 的n 个列向量是U 空间的一个标准正交基，则U 是酉矩阵），V 为n 阶酉矩阵，若满足矩阵等式 （2） 则称式（2）为A 的奇异值分解。若U 写成U =[m 21u ......u u ，， ，]的形式，V 写成V=[n 21v ......v v ，， ，]的形式，则式（2）可写成如下形式： （3） 由于大的奇异值对图像的贡献大，小的奇异值对图像的贡献小，所以可以从r 个奇异值生成矩阵中选取前k 个（k

（4） 近似表示图像A。 存储图像A需要mn个数值，存储图像k A需（m+n+1）k个数值，若取 （5） 则可达到压缩图像的目的，比率 （6） 称为压缩率 二：实验过程 1.实验数据来源： 本实验所需要的实验原图片是lena.bmp，处理后的图片设置为lena2.bmp。并获取图片的描述矩阵，为512*512阶8位的方阵。 设为A，同时也是原始矩阵，本实验主要是对A进行奇异值分解，用一个更小阶的矩阵来描述A，从而达到实验目的。 2.实验过程： 提取图像lena.bmp数据，将图片读入Matlab中，存储的是数据矩阵并且设置为512*512的矩阵A，将矩阵A中的数据转换为double型，以适应svd函数的要求，运用函数[U,S,V]=svd(A)进行图像的奇异值分解，分别得到对角奇异值矩阵S为512*1阶，以

基于四元数奇异值分解的图像质量评价方法

基于四元数奇异值分解的图像质量评价方法 摘要： 关键词：四元数奇异值分解图像质量评价 图像质量评价是图像处理的重要研究内容之一，作为算法性能评判及参数优化的重要指标，图像质量评价对于图像采集、压缩、编码、去噪、增强、水印、认证、存储、合成、复制等相关领域具有重要意义一。图像质量评价用来表征畸变图像相对于作为标准图像的原始图像的差异程度，其中的畸变图像主要指对原始图像进行如下变换：噪声（高斯、椒盐）、模糊（失焦、大气湍流、运动模糊）、有损压缩（JPEG、JPEG2000、SVD、小波）等。图像质量评价主要有主观和客观两种方式。考虑到传统的主观质量评价不仅对实验条件要求有着苛刻的要求，而且实施步骤复杂，不能满足实时性的要求，客观质量评价吸引了更多关注。 根据参考图像的存在与否，客观图像质量评价方法又可分为全参考、半参考和无参考三种算法。其中，对于全参考算法的研究最为深入，并将其分为：①基于物理信号差异的方法，包括常见的均方误差（MSE)，信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）等指标；②基于人言视觉系统（HVS）建模的方法。例如，视觉信噪比（VSNR）利用HVS的临界阈值和超阈值视觉感知特点改进SNR，以便更好的吻合人眼视觉感知结果；③基于结构相似性的方法。假设结构信息丢失是造成图像质量下降的唯一原因，此类方法包括了结构相似度（SSIM)和它的多分辨版本（MSSSIM);④基于自然场景统计（NSS)的方法，包括信息置信度标准（IFC）和视觉信息置信度（VIF）。 1.四元数基础 1.1 四元数及四元数矩阵的定义 1983年，英国数学家哈密顿（Hamilton W R)创造了四元数[1],一个四元数q是四维空间中的一个数，它包含一个实部a和三个虚部b、c、d，其基本形

基于奇异值分解的MVDR谱估计

现代信号处理 学号： 小组组长： 小组成员及分工： 任课教师： 教师所在学院：信息工程学院

2015年11月 论文题目 基于奇异值分解的MVDR方法及其在信号频率估计领域的 应用 摘要：本文主要是介绍和验证MVDR的算法，此算法应用于信号频率估计的领域中。我们通过使用经典的MVDR算法验证算法的可行性，再通过引用了奇异值分解的思想对MVDR方法进行了改进，在验证这种改进思想的方法可行性时，我们发现基于这种奇异值分解的MVDR方法在信号频率估计上具有提高检测精度的特性，这也说明了这种思想在应用信号频率估计时是可行的。 关键词：MVDR算法奇异值分解信号频率估计

论文题目（English） MVDR method based on singular value decomposition and its application in signal frequency estimation Abstract:In this paper, the algorithm of MVDR is introduced, and the algorithm is applied to the field of signal frequency estimation. By using the classical MVDR algorithm to verify the feasibility of the algorithm, and then through the use of the idea of singular value decomposition to improve the MVDR method, in the verification of the feasibility of the method, we found that the MVDR method based on the singular value decomposition has the characteristics of improving the detection accuracy in signal frequency estimation. It also shows that this idea is feasible in the application of signal frequency estimation. Key words: MVDR method Singular value decomposition Signal frequency estimation

自适应奇异值分解(ASVD)局放信号去噪

%自适应奇异值分解（Adaptive Singular Value Decomposition）去噪%参考文献：Ashtiani M B, Shahrtash S M. Partial discharge de-noising employing adaptive singular value decomposition[J]. IEEE Transactions on Dielectrics & Electrical Insulation, 2014, 21(2):775-782. function y_denoised=ASVDdenoising(noisydata,k) if size(noisydata,1)>size(noisydata,2) noisydata=noisydata'; end N=length(noisydata); y_denoised=zeros(N,1); L=ceil(N/3); % Y=[]; % % for j=1:N-L % Y=[Y;noisydata(j:j+L)]; %HANKEL矩阵,大矩阵时这种构建方式（未事先确定矩阵尺寸）将会严重影响计算速度 % end Y=HankelMatrixCons(noisydata,L); [U,S,V]=svd(Y); %奇异值分解 g=diag(S); g1=sort(g(1:100),'ascend');

g1=g1/g(1)*100; n=length(g1); std_g=zeros(n,1); for j=1:n if floor(std(g1(1:j)))>0 M=j; break; end end for j=1:n std_g(j)=floor(std(g1(1:j))); end % subplot(2,1,1) plot(std_g,'-ro') if nargin==1 k=input('Input M\n'); % k=M; end Y1=U(:,1:(n+1-k))*S(1:(n+1-k),1:(n+1-k))*V(:,1:(n+1-k))';

36种典型房产销售客户异议处理

36种典型房产销售客户异议处理 36种典型房产销售客户异议的处理 一、太贵了（释义：客户不知是否能把价格压下来，或其它项目能买到便宜的） 答：我公司做过周边的楼盘的市场调查，在同等物业中，我们楼盘的价格相对较低，但规模与小区周边配套设施是最完善的 二、我想考虑一下（释义：客户想脱身，客户没想到会陷得这么深。） 答：可以你考虑一下，但我们的项目售卖情况很好，你看的这种户型是我们销售最好的，如您考虑成熟，请您尽快定，因为本期推广的户型下一期就没有了 三、我想比较一下（释义：客户动心了，想买，但他想先看看市场情况） 答：你不会接受某某位置的项目吧？您不会接受外墙涂料的项目吧？你不会接受没有园林、水景的项目吧？（先抓住客户的东西一定是你最显眼、表像的东西：位置、规模、外观、外墙、大厅等要素） 四、我想先同我的律师商量一下（释义：客户动心了，但要看看合同） 答：你有他的传真号吗？我们可以传真给他 五、我买不起（释义：客户喜欢它，想买，但钱不够） 答：在做七成二十年按揭的情况下，你也买不起？（或回敬法：你买不起？） 六、你在给我施加压力（释义：客户有点控制不住了，客户确实认为这件产品很好） 答：很抱歉，我没有表达清楚，因为我认为这个户型很适合你（松压力成交法） 七、我需要好好想想（释义：客户在买之前，想先离开这里。他想认真考虑，看是否发现一些问题） 答：可以，户型图你拿回去好好考虑一下，但您看中的户型是销售情况最好的，请你手抓住这次机会，考虑好后尽快下决心 八、我回头再来（释义：客户很喜欢销售人员，不想伤害他的感情，但客户对产品还缺乏信心） 答：可以，你也回去好好考虑一下，本楼盘现在热卖中，考虑好后，请尽早下决心，请你不要错过这个机会 九、我不善于当场决策（释义：客户不想凭一时冲动作决策，以防出错） 答：您现在再犹豫，恐怕房子就没了（给其施加压力，帮他下决心） 十、我心里没底（释义：客户就要作出决策了，不过他还需要一些鼓励） 答：你真有眼光，一看就很专业，你是做地产的吗？（称赞对方以鼓励） 十一、我年纪大了，我要是再年轻十岁（释义：客户还是有点不放心） 答：这里有很多像您这年纪的人买房，房子最适合您的身份（或加一句：您的成熟，身份、地位正与房子相配） 十二、我想同我的律师或财务商量一下（释义：客户想确认一下它在财务上是否合算，或者是借口离开这里） 答：可以，你是应该与财务商量一下怎样付款更合算，不过，如果您想按揭，我可以先帮你算一下 十三、我只是想随便看看（释义：客户不希望销售人员接触，客户害怕买东西） 答：那您先看看，我可以简单的给您介绍一下我们的项目（边介绍边有意无意地询问客户的买意向） 十四、我要买的东西太多了——我正要买一辆新车等等（释义：客户不愿用辛辛苦苦挣来的钱买房子） 答：房子是固定资产，是可以升值的，买房子是人生的第一件大事

点云数据去噪光顺的基本原理

点云数据去噪光顺的基本原理 近几年来三维模型获取的软硬件技术正不断深入,人们可以通过多种数据采样方法来获取现实物体的计算机表示,并对之进行预处理,加工,分析和应用。在获取数据的过程中,因为人为的扰动或者扫描仪本身的缺陷使得生成三维数据往往带有噪声,从而使所获得的测量数据与实物存在一定的偏差，因此在对实测三维数据进行相关数字几何处理和应用之前必须对其进行去噪光顺。点云的去噪光顺是三维数据预处理和建模的重要环节，目的是有效剔除噪声点、使重建表面模型光顺平滑，并保持采样表面原有的拓扑和几何特征不变。 一、点云的概念和分类 点云就是使用各种三维数据采集仪采集得到的数据,它记录了有限体表面在离散点上的各种物理参量。根据点云中点的分布特点(如排列方式、密度等)将点云可分为: a.散乱点云:测量点没有明显的几何分布特征,呈散乱无序状态。随机扫描方式下的CMM、 激光点测量等系统的点云呈现散乱状态。 b.扫描线点云:点云由一组组扫描线组成,扫描线上的所有点位于扫描平面内。CMM、激光 点三角测量系统沿直线扫描的测量数据和线结构光扫描测量数据呈现该特征。 c.网格化点云:点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将CMM、激光扫描系 统、投影光栅测量系统及立体视差法获得的数据经过网格化插值后得到的点云即为网格化点云。 d.多边形点云:测量点分布在一系列平行平面内,用小线段将同一平面内距离最小的若干 相邻点依次连接可形成一组有嵌套的平面多边形。莫尔等高线测量、工业CT、层切法、磁共振成像等系统的测量点云呈现多边形特征。 此外,测量点云按点的分布密度可分为高密度和低密度点云。CMM的测量点云为低密度点云,通常在几十到几千个点。而测量速度及自动化程度较高的光学法和断层测量法获得的测量数据为高密度点云,一般可达几百万点。 二、异常点的剔除 在曲面造型中，数据中的“跳点”和“坏点”对曲线的光顺性影响较大。“跳点”也叫做失真点，通常是由于测量设备的标定参数发生改变和测量环境突然变化造成的。因此测量数据的预处理首先是从数据点集中找出可能存在的“跳点”。如果在同一截面的数据扫描中，存在一个点与其相邻的点偏距较大，可以认为这样的点是“跳点”，判断“跳点”的方法有以下3种。 a.直观观察法：通过图形终端，用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕 上的孤点剔除。这种方法适合于数据的初步检查，可以从数据点集中筛选出一些偏差比较大的异常点。 b.曲线检查法。通过截面的首末数据点, 用最小二乘法拟合得到一条样条曲线, 曲线的阶 次可根据曲面截面的形状决定, 通常为3 ～ 4 阶, 然后分别计算中间数据点P i到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖≥[ε]([ε] 为给定的允差),则认为P i是坏点，应予以剔除(见图1）。

异议处理办法

异议处理暂行办法 第一条 为规范公司招投标代理中异议处理流程，降低公司法律风险，根据相关招标投标法律、法规、规章、规定，结合公司实际，特制订本办法。 第二条 本办法所称异议包括资格预审文件异议、招标文件异议、开标异议、评标异议。 第三条 异议处理由公司总经理统一管理，最终处理意见必须由公司统一发文。 第四条 无论什么渠道收到异议，相关人员应当及时将异议交予文书（开标现场收到的异议按本办法第八条执行，并应于事后报文书备案）。文书按收文管理第一时间登记，交由总经理签署责任部门。任何部门和个人不能隐藏，也不能以电话或短信方式简易处理。 第五条 责任部门应当按下述要求检查异议是否符合受理条件： 一．检查提出异议的主体是否合法合规。包括：提出异议的主体必须是潜在投标人或其他利害关系人。潜在投标人或其他利害关系人主要包括有意参加资格预审或者投标的潜在投标人、 特定分包人和供应商、组织投标的项目负责人（不是拟投入的投标项目负责人） 二．检查异议提出事由是否实质上违反有关法律法规，证据是否充分。 三．检查异议提出的时间是否符合要求。包括： 对资格预审文件的异议应当在资格预审申请截止时间 日前； 对招标文件的异议应当在投标截止时间 日前；

对开标的异议应当在开标现场提出； 对评标的异议应当在中标候选人公示期间； 四．检查异议格式是否符合要求。包括： 是否为书面形式，书面形式包括纸质载体、传真、电子邮件（相关文件扫描件）但不包括电话、短信和微信。 提出异议的利益主体是否盖章、签字。单位提出异议的应当盖单位公章或由法定代表人或授权代理人签字，授权代理人的需附授权委托书；自然人提出异议的，应当由组织投标的项目负责人（应出具投标人证明其是本单位组织投标的负责人）签字。 是否有单位固定电话、传真、法定代表人或授权代理人的联系方式及公司邮箱。 第六条 符合受理条件的异议由总经理（或委托的副总经理）第一时间召集相关部门人员（不限于项目涉及部门）提出拟处理意见（格式详见附件 ）。由部门负责人将拟处理意见 与招标人和相关监管部门沟通。沟通成果应及时汇报总经理（或委托的副总经理）。若招标人和相关监管部门意见实质上不合理，公司拟处理意见按正常流程发文，分管副总经理持公司发文继续与招标人和相关监管部门沟通，表明异议处理程序结束，转投诉程序。 第七条 招标文件（或资格预审文件）异议应在收到异议后 日内答复。异议内容涉及文件修改或澄清的，按招标文件（或资格预审文件）修改或澄清程序进行。 第八条 开标异议应当在现场答复，答复的内容以是否能开标为准，不解决评标的问题，也不解决开标前的问题。开标现场答复原则上在所有投标文件开启后再进行，

K-SVD算法的图像去噪的实验

K-SVD 算法的图像去噪的实验 一：引言 现实中的图像在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，从而降低了图像的质量，对图像的理解和解译造成了不小的困难，因此，在图像处理中，图像噪声抑制成为关键，也是后续图像的特征提取、分割、识别等工作的基础。噪声抑制技术的主要目标就是：在有效的去除噪声的同时保持纹理、边缘等细节信息。 传统的图像噪声抑制的方法有空间滤波技术和变换域滤波技术。其中空间滤波技术主要包括均值滤波、中值滤波、Lee 滤波等，这些方法虽然比较简单，且易于实现，但是会造成图像边缘和线性目标的模糊。变化域滤波技术主要包括小波变换、平稳小波、Bandelet 变换、Curvelet 变换和非下采样Contourlet 变换等。这些变换域滤波相比经典空间滤波方法来说，图像的边缘及线性目标的保持能力有了很大的提高。但大都需要对变换域的系数做某种统计假设，而这些假设是经验性的，无理论依据。且噪声和图像边缘具有相似的频率特性，即都是高频信号。因此噪声抑制后的图像在均匀区域和边缘附近常有伪吉布斯效应。 目前，一种新兴的“字典训练法”在图像处理中得到了广泛的研究和应用，其核心是字典的训练过程，称为K--SVD 方法。此算法首先是由 Aharon 、Elad 等人提出的。研究表明：K--SVD 方法不仅可以有效的抑制加性高斯白噪声，而且可以较好的保留边缘和纹理等重要信息，尤其是对纹理图像的结果更好。最重要的是此方法具有很好的适应性。 本文首先诠释下K--SVD 算法的基本思想，然后通过几个实验对比下该算法与之前的算法的去噪效果。 二：K--SVD 算法的基本思想 1：K-均值 因为K-SVD 算法是由K-均值扩展而来，先简单介绍K-均值算法。K-均值算法要解决的问题是：求解一个包括K 个代码的码本，求在此码本上，根据最近邻分配法则，对包括N 个信号的信号集1{y }N i i Y ==，N>>K 进行分类，使得最佳分类的问题。此时，Y 中各向量被归类于与之距离最小的代码所代表的类中，用此代码压缩或描述类中的向量误差最小。 矢量量化（VQ ）中，码本的训练可以用典型的K-均值算法实现。令12[c ,c ,...,c ]K C =为码本，C 中的列c i 为码本中的代码。当码本C 给定时，每个信号用最近（2 l 范数意义下）的一个代码表示。也就是说，i i y Cx ≈，其中i j x e =是自然基中的一个向量（除第j 个值为1外，其他的值都是0）。j 满足： 22 22 ,i j i k k j y Ce y Ce ?≠-≤- （1） 这相当于稀疏编码的一个特例：只用一个原子来表示信号i y ，同时强制系数等于1，这

处理异议的方法诀窍

处理异议 (问学员日常生活中是否经常碰到异议, 并常试举例)学习目标 1.能找出真正的异议 2.学习如何处理异议

甚么是异议 对计划, 建议或产品本身有所顾虑, 疑惑或问题而作出反对, 这就是异议. 异议是销售过程的一部份, 这只是反影客户在作出决定前, 须解决对计划的疑惑; 或对个人意愿的一种表达–所以我们要小心聆听; 并给于尊重. 如何处理异议: (问学员意见) 1.减低异议发生的机会 2.当异议出现时, 要有效地处理 减低异议发生的机会 1.持有良好的客户数据(业务上的或客户个人的), 这有助预测客户可能提出 的问题. 2.在计划拜访前, 熟读有关资料. a.如消费者活动说明; 新产品上市之”问与答”(这会有效地协助你 解答绝大部份的问题); b.促销活动细则, 在推出前于例会中讨论可能面对的问题, 并加以研 究. c.针对个别问题, 在出发前与经理或主任练习, 如何处理异议 (问学员有效的方法, 举例: 你的情人叫你去吃饭, 但你刚刚跟另到别的女孩吃完, 并吃得很饱, 你的答案会如何-情人会相信吗? 信! 因没想到你会说假话.) “真” ”假”异议 客户会提出”真异议”, 但亦会提出”假异议”, 我们最主要是学习如何找出及处理”真异议”, 而不是花太多时间去回答和处理”假异议”. 从实际方面说, 我们应假设每一个由客户提出的疑虑都是真的. 但在不同的疑虑中, 必然有一些比其它较为重要的. (尝试举出10个异议)

真异议 = 从客户的立场所表达出来真正/重要的疑虑. 例子: 客户: “老陈, 在你提出来的建议里, 产品的利润是不足够的” 业务员: “你是担心产品的利润, 不知还有没有其它?” 客户: “其它都可以-----除了利润.” 这是否真的异议? 利润是否客户真正的疑虑? 在缔结整个拜访时, 利润的疑虑是否一定要处理? 假异议 (找女生及男生各一名, 叫男生约会女生, 但女生不喜欢, 她会怎样处理) 很多时候, 业务员都会接受这些假异议而放弃推销. 久而久之, 客户便养成一个习惯, 他们会将脑海中突然出现的问题, 当成疑虑. 而我们的责任便是”协助”客户找出真正的疑虑, 并令我们的建议得到合理的评估–如建议对客户有利, 他们是会接受的!. 假异议 = 表达出来的疑虑并非真正的问题所在. 例子: “这包装设计太老套!” “小孩再也不喜欢喝啦!” “没有人愿意付更多的钱来买!” 为了找出真正的异议, 我们需要”考验”这些由客户提出的疑虑. 处理异议的程序 处理异议4 步曲: 1.测定Identify (真异议the real objection) 2.了解Understand 3.求证Verify 4.处理Handle

基于奇异值分解的MVDR谱估计

现代信号处理学号： 小组组长： 小组成员及分工： 任课教师： 教师所在学院：信息工程学院2015年11月

论文题目 基于奇异值分解的MVDR方法及其在信号频率估计领域的 应用 摘要：本文主要是介绍和验证MVDR的算法，此算法应用于信号频率估计的领域中。我们通过使用经典的MVDR算法验证算法的可行性，再通过引用了奇异值分解的思想对MVDR方法进行了改进，在验证这种改进思想的方法可行性时，我们发现基于这种奇异值分解的MVDR方法在信号频率估计上具有提高检测精度的特性，这也说明了这种思想在应用信号频率估计时是可行的。 关键词：MVDR算法奇异值分解信号频率估计

论文题目（English） MVDR method based on singular value decomposition and its application in signal frequency estimation Abstract:In this paper, the algorithm of MVDR is introduced, and the algorithm is applied to the field of signal frequency estimation. By using the classical MVDR algorithm to verify the feasibility of the algorithm, and then through the use of the idea of singular value decomposition to improve the MVDR method, in the verification of the feasibility of the method, we found that the MVDR method based on the singular value decomposition has the characteristics of improving the detection accuracy in signal frequency estimation. It also shows that this idea is feasible in the application of signal frequency estimation. Key words: MVDR method Singular value decomposition Signal frequency estimation

价格异议处理方法

价格异议处理方法 你们的门太贵了 1、是的，但是。。。。。 是的，您说得对，一般顾客开始都有和您一样的看法，即使是我也不例外。但您经过使用就会发现，这个牌子的电风扇质量非常好，您要是买一台质量差的，以后的维修费可能就是个无底洞，相比之下这种电风扇的价格并不贵。 请问您是和什么做比较呢？在价格和品质保证这两方面上，您更倾向哪方？ 价格异议是零售异议中最常见的异议，绝大多数顾客在购买商品时都希望得到更多的实惠，因此无论是真是假，也无论有没有支付能力，很多顾客都习惯和你讨价还价起来。他们往往会说“这也太贵了吧”、“我没带这么多钱”、“为什么比别的的东西贵这么多”、“打点折吧，我下次还会来”等等。 面对顾客这种异议，服务人员首先要结合顾客的身体语言，在与顾客交谈的过程中准确地判断顾客对这件产品的喜爱程度，准确判断顾客提出的这种价格异议“是真还是假”？并且采取积极有效的应对策略，才能让顾客最后下定决心购买产品。如果处理不当，即使你为顾客打了很低的折扣，交易依然难以达成。相反如果处理得好，根本不要为顾客打折扣，顾客还会乖乖地掏了腰包，甚至满心欢喜，连声道谢。下面我们分析几种常见的价格异议处理方法。 1、价格异议错误回答举例 ★ 这样的价格还嫌贵？ ——面对顾客提出的价格异议，很多服务人员会随口而出：“这样的价格还嫌

贵？”“这已经是很便宜的了”等等。这种回答是与顾客对抗的表现，它的潜台词就是“嫌贵了你就别买，我并不强迫你买。”，甚至如果服务人员本来就是带着情绪说出来的这句话，顾客还可能理解成“买得起就买，买不起就别在这里啰嗦了”。显然，无论怎样理解，这样的回答是不能令顾客满意的，并且这句话一出口也就意味着“价格谈判”已经走进了一个死胡同。 ★ 您是不是真的想要? ——这句话是一些小商摊上听到最多的话，也是顾客最不想听到的。因为这句话正好验证了顾客的一种担心：这里的东西没有明码标价，不知道水分有多少？于是顾客心想：还是货比三家多问问行情为好，免得上当。结果在一番讨价还价之后，顾客最后说了一句“我再考虑考虑”便抽身走了。和这句话同样错误的说法还有：“多少钱你要？说个价！” ★ 我们这里从不打折。 ——“我们这里从不打折”这个回答过于直接和死板，顾客本来想得到一些优惠，没想到话刚出口就“挨了一个耳光 ”，被对方打了回来，心理极不舒服。并且这句话还好像在暗示顾客，如果你要讨价还价就请走开，不要浪费时间，我们是正规商场，没有商谈的余地。这无异于赶顾客离开。 2、价格异议正确的回答举例 ★ 您先别急着讨论价钱，先看看产品怎样再说，好吗……

小波变换降噪处理及其Matlab实现

万方数据

万方数据

万方数据

小波变换降噪处理及其Matlab实现 作者：冯毅， 王香华， Feng Yi， Wang Xianghua 作者单位：华南理工大学工业装备与控制工程学院,广州,510640 刊名： 数据采集与处理 英文刊名：JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING 年，卷(期)：2006,21(z1) 被引用次数：24次 参考文献(4条) 1.Chui C K An introduction to wavelets 1992 2.Zhu Hailong;Kwok J T Improving de-noising by coefficient de-noising and dyadic wavelet transform pattern recognition 2002 3.潘显兵一种改进的小波阈值降噪方法性能分析[期刊论文]-微计算机信息 2006(7) 4.王亚,吕新华,王海峰一种改进的小波阈值降噪方法及Matlab实现[期刊论文]-微计算机信息 2006(6) 本文读者也读过(3条) 1.朱来东.廉小亲.江远志.ZHU Lai-dong.LIAN Xiao-qin.JIANG Yuan-zhi小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现[期刊论文]-北京工商大学学报（自然科学版）2009,27(2) 2.赵海英.纪超辉.ZHAO Hai-ying.JI Chao-hui小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现[期刊论文]-兵工自动化2006,25(2) 3.仝飞.顾晓辉.吕艳新基于小波变换的战场声信号去噪方法研究[期刊论文]-电脑知识与技术2010,6(4) 引证文献(22条) 1.朱来东,廉小亲,江远志小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现[期刊论文]-北京工商大学学报（自然科学版） 2009(02) 2.刘浩波,韩宝栋,余道友小波去噪在缓变机械故障检测中的应用[期刊论文]-电子世界 2012(19) 3.刘伟,朱玉婷,付平勇基于小波降噪的铁路边坡测斜监测分析[期刊论文]-四川建筑 2011(06) 4.张鹏军,薄玉成,王惠源,李强基于小波和PCA的火炮输弹系统故障诊断研究[期刊论文]-计算机工程与设计 2012(12) 5.蒯伟,段佳佳基于小波变换的图像重构算法研究[期刊论文]-电子测试 2011(09) 6.李黎基于小波变换的信号噪声平滑处理[期刊论文]-河南科技 2013(09) 7.狄芳,顾辉弹痕三维数据与图像处理研究[期刊论文]-兵工自动化 2011(12) 8.朱启兵,覃莎,杨慧中基于二进小波的相合束广义特征分解盲源分离算法[期刊论文]-数据采集与处理 2010(05) 9.宋佳忆,李斌,黄绍锋基于DSP的涡街流量计小波去噪研究平台[期刊论文]-工业控制计算机 2015(04) 10.刘力天,刘小兵,刘盛铭基于小波变换的频谱检测算法改进[期刊论文]-装备指挥技术学院学报 2011(06) 11.朱来东,廉小亲,江远志小波变换在信号降噪中的应用及Matlab实现[期刊论文]-电子元器件资讯 2008(12) 12.鲍光海,张培铭基于高速摄像机的电磁电器动态特性测试及其图像处理的研究[期刊论文]-南昌大学学报（工科版） 2009(04) 13.曹堃锐,陈砚圃,谭薇基于互相关改进法的高精度测量电信号效果研究[期刊论文]-电测与仪表 2014(20) 14.吴晓静光纤故障定位系统的设计与实现[学位论文]硕士 2010 15.周宏晟小波变换在光缆监测系统中的研究与应用[学位论文]硕士 2008