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公开(公告)号：CN110662190B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910886384.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无线传感器网络中的动态分簇LEACH方法。该方法包括：无线传感器网络中的节点接收到竞选簇头消息后，根据自身的配置参数信息计算出自己的簇头选举数值；节点将自己的簇头选举数值T‘(n)与预先设定的簇头选择阈值T进行比较，如果T‘(n)＜T，则该节点宣布自己成为簇头节点，该节点以广播的形式告诉其它节点自己是簇头；收到簇头广播的非簇头节点自动加入距离自己最近簇头所在的簇。本发明的方法通过将节点的剩余能量、节点担任过簇头的次数和节点周围邻居节点三个因素进行数值量化加权计算簇头选择的阈值，保证选择的簇头更加适应网络具体情况，均衡了网络整体的能量消耗，提升网络通信QoS性能。
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公开(公告)号：CN110662190A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910886384.4
申请日：2019-09-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无线传感器网络中的动态分簇LEACH方法。该方法包括：无线传感器网络中的节点接收到竞选簇头消息后，根据自身的配置参数信息计算出自己的簇头选举数值；节点将自己的簇头选举数值T‘(n)与预先设定的簇头选择阈值T进行比较，如果T‘(n)＜T，则该节点宣布自己成为簇头节点，该节点以广播的形式告诉其它节点自己是簇头；收到簇头广播的非簇头节点自动加入距离自己最近簇头所在的簇。本发明的方法通过将节点的剩余能量、节点担任过簇头的次数和节点周围邻居节点三个因素进行数值量化加权计算簇头选择的阈值，保证选择的簇头更加适应网络具体情况，均衡了网络整体的能量消耗，提升网络通信QoS性能。
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公开(公告)号：CN109285125A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810819465.8
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种各向异性多方向全变差图像去噪方法和装置。该方法的步骤包括建立多方向的各向异性全变差模型，对待去噪的原始图像进行正则化运算(横向差分，纵向差分以及对角线等多方向差分运算)；基于优化迭代算法对上述建立的各向异性多方向全变差模型进行求解，获得去噪后的图像。本发明首次对全变差模型加入对角线方向的全变差差分运算来进行图像去噪，对图像的斜向等信息进行了有效的优化处理；能够有效去除噪声的影响，同时有效保持图像的边缘特征信息，为后续处理提供了良好的图像质量。
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公开(公告)号：CN109285125B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810819465.8
申请日：2018-07-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种各向异性多方向全变差图像去噪方法和装置。该方法的步骤包括建立多方向的各向异性全变差模型，对待去噪的原始图像进行正则化运算(横向差分，纵向差分以及对角线等多方向差分运算)；基于优化迭代算法对上述建立的各向异性多方向全变差模型进行求解，获得去噪后的图像。本发明首次对全变差模型加入对角线方向的全变差差分运算来进行图像去噪，对图像的斜向等信息进行了有效的优化处理；能够有效去除噪声的影响，同时有效保持图像的边缘特征信息，为后续处理提供了良好的图像质量。
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