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参数自适应的亮度稳健特征提取变换
1
作者
陈敏
邵振峰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1921-1930,共10页
针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题,提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法。该算法首先确定灰度变换函数的形式,通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参...
针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题,提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法。该算法首先确定灰度变换函数的形式,通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参数,然后利用不同参数值的变换函数对图像进行变换,建立图像的亮度空间;最后,以亮度空间为基础,结合适当的特征提取算子在亮度空间进行图像特征提取以获得亮度稳健的特征。通过实验将PA-IRFET算法与Harris算子相结合进行特征点提取,检测到的特征点个数比IRFET-Harris检测到的特征点个数大幅提高,重复特征点的个数大约提高了20%以上。实验结果表明,提出的算法对图像亮度变化具有较强的鲁棒性。
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关键词
参数自适应亮度稳健特征提取变换
亮度
空间
HARRIS算子
灰度直方图
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职称材料
基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取
被引量：
16
2
作者
丁显
徐进
+1 位作者
滕伟
王伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期99-105,117,共8页
风电机组通常以集群规模化运行,机组结构复杂、振动测点多,所产生的振动数据量大,仅靠人工进行故障诊断具有较大挑战。提出基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取方法,运用尺度空间方法和经验法则对振动信号的傅里叶谱进行自...
风电机组通常以集群规模化运行,机组结构复杂、振动测点多,所产生的振动数据量大,仅靠人工进行故障诊断具有较大挑战。提出基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取方法,运用尺度空间方法和经验法则对振动信号的傅里叶谱进行自动分割,获得不同的滤波频带,据此设计一系列经验小波滤波器对信号进行分解和重构,获得不同频带下的经验模式,进一步采用裕度因子对分解后的经验模式进行排序,选取裕度因子最大的经验模式作为故障敏感模式;该方法能在无需预设任何参数的情况下对振动信号进行分解与故障特征提取,具有自适应性。风电试验台和实测风电齿轮箱故障案例验证了方法的有效性。
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关键词
无
参数
经验小波
变换
裕度因子
自适应
故障
特征提取
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职称材料
题名
参数自适应的亮度稳健特征提取变换
1
作者
陈敏
邵振峰
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1921-1930,共10页
基金
国家973重点基础研究发展计划资助项目(No.2010CB731800)
国家863高技术研究发展计划重点项目(No.2009AA121404)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.201161902020014)
文摘
针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题,提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法。该算法首先确定灰度变换函数的形式,通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参数,然后利用不同参数值的变换函数对图像进行变换,建立图像的亮度空间;最后,以亮度空间为基础,结合适当的特征提取算子在亮度空间进行图像特征提取以获得亮度稳健的特征。通过实验将PA-IRFET算法与Harris算子相结合进行特征点提取,检测到的特征点个数比IRFET-Harris检测到的特征点个数大幅提高,重复特征点的个数大约提高了20%以上。实验结果表明,提出的算法对图像亮度变化具有较强的鲁棒性。
关键词
参数自适应亮度稳健特征提取变换
亮度
空间
HARRIS算子
灰度直方图
Keywords
Parameter Adaptive Illumination Robust Extraction Transform（PA-IRFET）
illumination-space
Harris operator
gray histogram
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取
被引量：
16
2
作者
丁显
徐进
滕伟
王伟
机构
鲁能集团有限公司
华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期99-105,117,共8页
基金
国家自然科学基金(51775186)
鲁能集团有限公司科技项目(528060170002)。
文摘
风电机组通常以集群规模化运行,机组结构复杂、振动测点多,所产生的振动数据量大,仅靠人工进行故障诊断具有较大挑战。提出基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取方法,运用尺度空间方法和经验法则对振动信号的傅里叶谱进行自动分割,获得不同的滤波频带,据此设计一系列经验小波滤波器对信号进行分解和重构,获得不同频带下的经验模式,进一步采用裕度因子对分解后的经验模式进行排序,选取裕度因子最大的经验模式作为故障敏感模式;该方法能在无需预设任何参数的情况下对振动信号进行分解与故障特征提取,具有自适应性。风电试验台和实测风电齿轮箱故障案例验证了方法的有效性。
关键词
无
参数
经验小波
变换
裕度因子
自适应
故障
特征提取
Keywords
parameterless
empirical wavelet transform
margin factor
adaptive
fault feature extraction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
参数自适应的亮度稳健特征提取变换
陈敏
邵振峰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
0
在线阅读
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职称材料
2
基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取
丁显
徐进
滕伟
王伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
16
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