杜建卫 作品数:14 被引量:67 H指数:4 供职机构: 北京石油化工学院 更多>> 发文基金: 北京市教育委员会科技发展计划 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 理学 医药卫生 文化科学 自动化与计算机技术 更多>>
谈线性代数与空间解析几何的整合 被引量:1 2003年 线性代数与空间解析几何的产生、发展,意味着它们是不可分割的两部分,本文分析和论述了线性代数与空间解析几何整合的必要性和可行性. 杜建卫关键词:代数方法 中药色谱指纹图谱的小波变换与分形 被引量:4 2006年 为了提取中药指纹图谱共性的特征,将小波变换与分形维数相结合,对同一种中药指纹图谱进行小波变换,并求其分形维数,利用相关系数法,考察了分形维数对温度和测试条件的抗干扰能力,结果表明小波变换的分形维数对温度变化具有较好的抗干扰能力,可以作为描述中药指纹图谱共性的特征. 杜建卫 程乾生 刘乃强关键词:中药指纹图谱 小波变换 分形维数 相关系数 小波分析方法在金融股票数据预测中的应用 被引量:23 2008年 利用小波分析预测方法对金融数据—股票收盘价这一典型的非平稳时间序列进行预测.使用M a llat小波分解算法对数据进行分解,对分解后的数据进行平滑处理,然后再进行重构,而重构之后的数据就成为近似意义的平稳时间序列,这样就得到了原始数据的近似信号,再应用传统时间序列预测方法对重构后的数据进行预测,将预测结果与实际值,以及和传统预测方法预测结果比较,小波分析方法预测效果更为理想. 杜建卫 王超峰关键词:小波变换 时间序列分析 基于图像处理的空气质量识别方法研究 2022年 针对图像处理识别空气质量问题,将多种图像颜色进行空间转换,使RGB的值转换成HSV空间,从而得出更加精准的颜色信息,再利用K均值聚类技术确定图像的主要颜色,并用RGB值反映出来。通过算法训练有关空气质量的54张图片,进而确定6个等级的RGB平均值,将RGB分别作为图像的三类特征,利用K近邻法判断图像的空气质量后,即可以通过图像处理识别空气质量,给出空气质量好坏的判别。经过计算分析对比,将RGB的值转换成HSV空间的方法会使结果更加精确。 刘一睿 杜建卫 曹佳兴 何天润 崔宸赫 王佳乐关键词:环境问题 K均值聚类 K近邻法 论线性代数证明题教学 被引量:1 2000年 本文强调了线性代数证明题教学在培养学生能力和提高素质方面的重要性 ,并通过例子分析在证明题教学过程中怎样培养学生的各方面能力 . 杜建卫关键词:素质教育 证明题 教学 线性代数 基于小波变换的高斯函数极值点及拐点的判别 被引量:4 2004年 利用小波变换能够表征信号特征的特性 ,选取适当小波函数 ,对 Gauss函数作小波变换 ,根据小波变换零值点和极值点来判别 Gauss函数极值点和拐点 ,根据小波变换的变化情况来判别 Gauss函数的重叠情况 .结果表明是有效的 . 杜建卫关键词:小波变换 高斯函数 极值点 小波函数 中药指纹图谱的识别 被引量:2 2005年 为了提取中药指纹图谱共性的特征,将小波变换与分形维数相结合,用一种基于小波变换的色谱指纹图谱分形表达方法,将色谱采样值转换成小波基分形参量。对中药注射剂痰热清在不同温度、不同仪器下的色谱谱图进行了识别,实验表明,小波基分形参量对谱峰时间漂移有较强的抗干扰能力,使它的分类准确性优于色谱采样值。 郑红 杜建卫关键词:中药指纹图谱 色谱指纹图谱 痰热清 中药注射剂 小波基 谱图 不同品种新疆甘草高效液相色谱指纹图谱研究 被引量:1 2009年 目的:研究甘草甲醇-水提取物中物质组成情况,对不同品种甘草进行HPLC指纹图谱分析。方法:测定了新疆产3个《中国药典》收载品种野生甘草的指纹图谱,对其中甘草苷、甘草酸进行了含量测定;利用SPSS统计软件筛选了可区别品种的特征峰,并据此对3个品种进行了判别分析。结果:对少量样品的初步判别分析取得了较为满意的结果。结论:本法与甘草酸、甘草苷的定量、甘草液相色谱-质谱指纹图谱定性相结合,可直接了解各种甘草品种与化学成分变化的关系。 段天璇 马长华 王文全 杜建卫 陈传彬关键词:甘草 基于二维小波变换的三相流化床气泡边缘检测 被引量:3 2018年 针对三相流化床反应器中的气泡图像的边缘检测问题,提出了一种基于二维小波变换的边缘检测方法,以二次样条函数构造二维小波函数,并应用于三相流化床气泡的边缘检测。实验结果表明,对于清水中的气泡图像,该方法好于传统边缘检测方法。为了更好地检测浑水中的气泡边缘,又提出了一种改进的小波函数构造方法,在应用于三相流化床气泡边缘检测中,无论是清水还是浑水下的气泡图像,都获得了较好的检测结果。 杜建卫关键词:二维小波变换 小波函数 基于小波变换的中药光谱图谱与色谱图谱分类特性研究 被引量:2 2016年 对中药光谱指纹图谱与色谱指纹图谱的分类特性进行了研究,针对同一种药品数据样品的光谱图谱与色谱图谱进行小波分解,得到其高频部分和低频部分,使用k-近邻方法对4组经变换后的数据进行分类。结果表明,无论是原始数据还是经小波变换后的数据,光谱数据分类效果都明显好于色谱数据,同时也可以看出,无论是色谱数据还是光谱数据,原始数据经小波变换后再进行分类,分类正确率都要好于原始数据的分类正确率。 杜建卫关键词:小波变换 K-近邻法