基于EMDCLEAN的图像去噪方法.doc

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1、基于EMDCLEAN的图像去噪方法摘要：魍车闹斩松璞附诘闶侗鸱椒醇扑憬诘悴舛戎副辏导致其节点识别效率和识别率低、识别速度慢。为此，基于边缘计算技术设计了新的终端设备远程部署节点智能识别方法。首先采用希尔伯特变换技术，将处于时域的终端设备信号分解为复频域信号的频率和相位，并确定节点关联程度，建立终端设备网络空间模型;然后利用边缘计算技术设计节点参考框架，计算节点子图和最大邻居连通密度测度，从而实现对终端设备远程部署节点的有效识别。实验结果表明：本方法识别终端设备远程部署节点所需的时间更短，且对节点的变化更为敏感，具有较高的识别效率和节点识别率。 关键词：边缘计算技术;终端设备;远程部署节点;节点

2、识别;节点关联程度;连通密度 中图分类号：TP399文献标识码：A ResearchonIntelligentIdentificationofRemote DeploymentNodeofYerminalEquipmentBased onEdgeComputingTechnology LUYuhua，GAOWenjun，ZHANGWei （BeijingZhixinSemiconductorTechnologyCo.，Ltd.，Beijing102200，China） Abstract：Thetraditionalnoderecognitionmethodofterminalequipment

3、doesnotcalculatethenodemeasureindex，whichleadstothelownoderecognitionefficiencyandrecognitionrateandslowrecognitionspeed.Forthisreason，anewintelligentidentificationmethodforremotedeploymentnodesofterminalequipmentisdesignedbasedonedgecomputingtechnology.Firstly，thesignalinthetimedomainisdecomposedin

4、tothefrequencyandphaseofthesignalinthecomplexfrequencydomainbyusingtheHilberttransformtechnology，andthenodecorrelationdegreeisdeterminedtoestablishthenetworkspacemodeloftheterminalequipment.Then，thenodereferenceframeisdesignedbyusingedgecomputingtechnology，andthenodesubplotandthemaximumneighborconne

5、ctivitydensitymeasurearecalculated，soastorealizetheeffectiveidentificationoftheterminalequipmentremotedeploymentnode.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodtakeslesstimetoidentifytheremotedeploymentnodesofterminalequipment，andismoresensitivetothechangesofnodes，andhashigherrecognitionefficiencyandnoderecognitionrate. 第 2 页 共 2 页