2019年, 第36卷, 第3期 刊出日期:2019-03-25 
						                                  				 
						                                				
						                                					上一期 						                                					  
						                                					下一期 						                                				 
						                                			 
						                                		
						                                	 
						                          		 
							                          	
							                            	
							                            		
							                              	 
							                         	 
							             			
							             			      												      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
									                  														      													      														                    										
                    											
									                          		
									                         	 	
									                            		
									                            			  
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	基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪
 
									                            												                            			
									                            			
									                            				李楠, 梁超 
									                            			
									                              			吉林化工学院学报, 2019, 36(3): 38-41.   
									                              												                              			https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2019.03.008 
									                              												                              			 
									                              			
									                              			
									                              			
										                                		  
										                                											                            			摘要 
									                            													                                		( 
1190  )   
										                                																																                                		 
  
										                                		PDF  (2317KB)
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289
 )   
																				
																																							
 
									                                		
												                            	
	煤尘是引发煤矿事故的主要诱因,煤尘颗粒的分类测量对煤尘浓度的在线检测至关重要。近几年,颗粒图像分析处理技术的应用越来越广泛,但是煤矿井下环境复杂,煤尘图像在采集和传输的过程中,不可避免的会受到噪声的干扰,对后续的颗粒检测产生影响。因此,煤尘颗粒图像的去噪处理就显得十分重要。非局部均值去噪算法(Non-Local Means,NLM)在图像去噪方面效果显著,但是对于经典NLM,使用指数函数作为核函数会造成图像细节的缺失。为了改进这一缺陷,本文采用余弦加权的高斯核函数对传统的非局部均值算法进行改进,能够更好的保留去噪后图像的细节。通过实验结果表明,该算法的去噪性能明显优于经典NLM算法,能更好地保留煤尘图像中的细节信息。
												                             
																			
									                              														                              														                              														                              														                              				相关文章  | 
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																													                            				浅谈区块链技术及应用价值
 
									                            												                            			
									                            			
									                            				李双远, 张明齐 
									                            			
									                              			吉林化工学院学报, 2019, 36(3): 54-58.   
									                              												                              			https://doi.org/10.16039/j.cnki.cn22-1249.2019.03.011 
									                              												                              			 
									                              			
									                              			
									                              			
										                                		  
										                                											                            			摘要 
									                            													                                		( 
1417  )   
										                                																																                                		 
  
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																				(
343
 )   
																				
																																							
 
									                                		
												                            	
	区块链最早是作为数字加密货币中的一项基础核心技术,并在近几年随着比特币的一路高涨而逐渐进入了大众的视野。由于区块链具有去中心化,防篡改等特点受到了越来越多的关注。并且目前区块链的价值已经超过比特币本身,它可以从根本上改变目前的商业模式,生产关系和人类社会现有的信任机制,将会对人类的现有生活造成又一次的巨大颠覆。本文将深入浅出的阐述区块链的产生过程并结合以太坊网络分析区块链的设计和结构,总结说明区块链的相关技术应用。根据现在的市场情况对区块链技术的实际应用场景和未来发展做了简要分析。
												                             
																			
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