针对现有谐波检测方法提取精度易受噪声影响的问题,提出1种基于迭代辛几何模态分解结合总体最小二乘-旋转不变技术估计信号参数TLS-ESPRIT(total least squares and estimation of signal parameters with rotation invariant technique...针对现有谐波检测方法提取精度易受噪声影响的问题,提出1种基于迭代辛几何模态分解结合总体最小二乘-旋转不变技术估计信号参数TLS-ESPRIT(total least squares and estimation of signal parameters with rotation invariant technique)的谐波检测方法。首先,通过构造谐波信号的轨迹矩阵并结合矩阵变换获取初始辛几何分量;其次,基于动态时间规整将相似度高的初始辛几何分量线性组合并剔除残余分量;然后,通过计算归一化平均绝对误差获得相互独立的各次谐波分量;最后,采用TLS-ESPRIT算法得到各次谐波与间谐波分量的参数。通过仿真与实测数据分析,验证了所提方法在噪声环境下进行谐波与间谐波分析的优越性。展开更多
针对蛇形搜救机器人在复杂颠簸的搜救场景中连续获取的单帧图像之间旋转变化剧烈的特点,提出一种结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征检测算子和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing,LSH)特征关联算法来完成蛇形搜救机...针对蛇形搜救机器人在复杂颠簸的搜救场景中连续获取的单帧图像之间旋转变化剧烈的特点,提出一种结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征检测算子和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing,LSH)特征关联算法来完成蛇形搜救机器人的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)。该方法具有尺度不变性和旋转不变性,可有效解决特征点的检测与匹配问题。实验平台采用自主研制的具有高清摄像头的蛇形搜救机器人,分别对不同步态、不同场景进行实验验证,结果表明,与传统视觉SLAM相比,该算法计算量小,时效性强,适用于复杂环境下蛇形搜救机器人的工作。展开更多
将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电...将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数...对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。展开更多
文摘针对现有谐波检测方法提取精度易受噪声影响的问题,提出1种基于迭代辛几何模态分解结合总体最小二乘-旋转不变技术估计信号参数TLS-ESPRIT(total least squares and estimation of signal parameters with rotation invariant technique)的谐波检测方法。首先,通过构造谐波信号的轨迹矩阵并结合矩阵变换获取初始辛几何分量;其次,基于动态时间规整将相似度高的初始辛几何分量线性组合并剔除残余分量;然后,通过计算归一化平均绝对误差获得相互独立的各次谐波分量;最后,采用TLS-ESPRIT算法得到各次谐波与间谐波分量的参数。通过仿真与实测数据分析,验证了所提方法在噪声环境下进行谐波与间谐波分析的优越性。
文摘异源图像配准中,由于图像的成像机理差异,图像像素强度关联和旋转畸变是不可避免的两大问题,针对图像像素强度关联问题,提出了基于辐射不变特征变换(radiation-variation insensitive feature transform,RIFT)的图像配准算法,对图像间像素关联差异小的图像对配准有良好的精度,但对旋转畸变图像会产生较多错误匹配。对于旋转畸变问题,传统的ORB(oriented fast and rotated brief)算法,对旋转图像的配准有一定的稳定性,但对于强度变化不明显的图像对,特征点检测质量较低,配准精度不理想。因此本文将相位一致性(phase consistency,PC)融合进ORB算法,利用相位信息代替传统的图像强度信息,再构造旋转不变性BRIEF特征描述子,对图像像素强度变化和旋转畸变均具有鲁棒性。用图像像素强度关联不明显的红外图像和可见光图像进行配准实验,本文算法针对不同旋转幅度的图像的配准精度较高,RMSE稳定在1.7~2.1,优于RIFT算法,在特征点检测数量、配准精度和效率等性能上均有良好性能。
文摘针对蛇形搜救机器人在复杂颠簸的搜救场景中连续获取的单帧图像之间旋转变化剧烈的特点,提出一种结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征检测算子和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing,LSH)特征关联算法来完成蛇形搜救机器人的同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)。该方法具有尺度不变性和旋转不变性,可有效解决特征点的检测与匹配问题。实验平台采用自主研制的具有高清摄像头的蛇形搜救机器人,分别对不同步态、不同场景进行实验验证,结果表明,与传统视觉SLAM相比,该算法计算量小,时效性强,适用于复杂环境下蛇形搜救机器人的工作。
文摘将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。
文摘对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。
