基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究

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基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究

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毕业论文范文题目：基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究，论文范文关键词：基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究
基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：生产过程中的燃烧性能是一个关乎生产效益、安全生产和环境保护的重要因素。燃烧性能指标目前虽然可以通过使用专用测量仪器设备来获取,但是伴随着测量仪器设备种类的增多,投入成本过高,且不容易实现生产自动化。由于氧乙炔火焰在工业生产中的广泛应用,其燃烧状态的自动监测越来越为人们所重视。实现对氧乙炔火焰燃烧状态（此处忽略..）的计算机识别,可以更好地实现其燃烧过程的自动控制,有利于提高生产力。要实现对燃烧过程的自动化监控,就要实现基于机器的燃烧过程的分类识别。火焰图像是燃烧最直接的反映。对火焰图像进行处理,提取火焰图像中表征燃烧状态的参数,进而实现对燃烧过程的自动识别将会取得更直观的效果。氧乙炔火焰的燃烧过程是一个随机过（略..）程,用对随机过程有很好模拟能力的隐马尔可夫模型(HMM)对其进行建模与识别,可以达到更好的效果。本文据此展开研究。本实验以CCD摄像机作为光学传感器,将其采集到的氧乙炔火焰图像及图像序列作为监测值。在图像预处理过程中,分析了传统滤波及分割方法中存在的问题,在此基础上提出了自适应投票快速中值滤波算法(AVM（文章此处忽略..）F)和使用RGB颜色通道对图像进行分割的新方法,并在此基础上提取最能反映氧乙炔焰特点的相关特征值。研究中使用人工神经网络方法、单特征量一维HMM方法和二维HMM方法分别对氧乙炔焰的燃烧过程进行建模与识别,分析了各种方法的识别准确率与运算速度,在此基础上提出了使用一维分步HMM技术对氧乙炔焰的燃烧建立基（此处忽略..）于图像特征值序列的隐马尔可夫模型,对待识别的图像序列,提取特征值后,用viterbi算法计算出表征燃烧过程状态的状态序列,实现对氧乙炔焰燃烧过程的分类与识别。通过MATLAB6.5环境下的仿真实验证明,对于氧乙炔火焰图像,本文提出的一维分步技术,不仅计算简单、处理速度快而且识别准确率高。

以上为本篇毕业论文范文基于隐马尔可夫模型的氧乙炔火焰燃烧状态识别研究的介绍部分。

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