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变尺度特征提取与HSMM模型在柴油机状态识别中的应用
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作者 黄强 张晓 丁志华 《小型内燃机与摩托车》 CAS 北大核心 2009年第6期80-82,共3页
正确识别机械设备从正常到故障之间的演化过程,对掌握设备运行状态和预防故障发生具有重要意义。本文以柴油发电机组的气门漏气状态研究为例,建立了基于变尺度特征提取与隐式半马尔科夫模型(HSMM)的状态识别方法。变尺度小波包特征提取... 正确识别机械设备从正常到故障之间的演化过程,对掌握设备运行状态和预防故障发生具有重要意义。本文以柴油发电机组的气门漏气状态研究为例,建立了基于变尺度特征提取与隐式半马尔科夫模型(HSMM)的状态识别方法。变尺度小波包特征提取方法能有针对性地提取蕴含更多状态信息的振动信号特征,隐式半马尔科夫模型是一个强大的状态识别与故障预测工具,二者的有效结合能在较大程度上提高设备状态识别准确率。 展开更多
关键词 柴油发电机组 状态识别 尺度特征提取 隐式半马尔科夫模型
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铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法 被引量:4
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作者 朱力强 许力之 +2 位作者 赵文钰 王耀东 朱兴红 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期215-226,共12页
准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multip... 准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明:提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^(-1),优于同类型的骨干网络,且能满足铁路场景的行人实时监测需求。 展开更多
关键词 铁路周界入侵检测 目标检测算法 特征提取网络 尺度特征感知 神经网络
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基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取 被引量:26
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作者 杨大为 赵永东 +2 位作者 冯辅周 江鹏程 丁闯 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1683-1691,共9页
针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VM... 针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构。多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势。采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取。行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障。 展开更多
关键词 行星速箱 故障特征提取 分模态分解 尺度熵偏均值
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基于SIFT特征点提取的ICP配准算法 被引量:4
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作者 钱博 宋玺钰 《沈阳理工大学学报》 CAS 2024年第3期48-54,共7页
为解决传统迭代最近点(ICP)算法对点云配准的起始点对选择不佳而导致配准时间长、效率低的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取的ICP点云配准算法(ST-ICP)。首先使用SIFT算法进行原始点云与目标点云的SIFT特征点提取,根... 为解决传统迭代最近点(ICP)算法对点云配准的起始点对选择不佳而导致配准时间长、效率低的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取的ICP点云配准算法(ST-ICP)。首先使用SIFT算法进行原始点云与目标点云的SIFT特征点提取,根据提取特征点完成快速点特征直方图(FPFH)特征运算,通过采样一致性初始配准算法(SAC-IA)搜索对应点对、求解变换矩阵,再进一步运用ICP算法进行点云精细配准。实验结果表明:与ICP算法相比较,ST-ICP算法的配准误差在迭代次数为5次时减小了1.019 cm,迭代次数为10次时减小了0.443 cm;在配准误差达到10^(-2) cm级别时,ST-ICP算法所用时间比传统ICP算法减少了12.829 s。ST-ICP算法优化了对应点对的选择,提升了配准精度和配准效率。 展开更多
关键词 点云配准 迭代最近点算法 尺度不特征 特征 快速点特征直方图
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基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法 被引量:1
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作者 詹曙 钱钰 方芳 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第6期1066-1069,共4页
人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点 ,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤。小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用。文章利用二进小波变换多尺度... 人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点 ,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤。小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用。文章利用二进小波变换多尺度的特性 ,结合一些常规的边缘提取算法 ,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果 。 展开更多
关键词 特征提取 人脸图象 小波 尺度 边缘信息 边缘提取算法
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基于IA-VMD的浮环密封声发射信号降噪与特征提取 被引量:2
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作者 张帅 丁俊华 +1 位作者 丁雪兴 力宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期222-229,共8页
针对航空发动机浮环密封运行时,声发射信号易受外界噪声干扰,且特征信号难以提取的问题,提出一种基于免疫算法(immune algorithm, IA)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的声发射信号处理方法。首先应用免疫算法对变... 针对航空发动机浮环密封运行时,声发射信号易受外界噪声干扰,且特征信号难以提取的问题,提出一种基于免疫算法(immune algorithm, IA)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的声发射信号处理方法。首先应用免疫算法对变分模态分解中的模态数K和惩罚因子α进行优化,采用样本熵为亲和度函数,得到VMD算法中的最佳参数组合。其次,对原始信号进行分解得到若干模态分量(intrinsic mode function, IMF)并计算出各个分量的相对熵,选取差异小的分量进行重构得到降噪信号。仿真信号分析表明,IA-VMD方法可以获得最佳参数,在抗噪声干扰方面具有明显优势。最后,对浮环密封声发射信号降噪并进行特征提取,结果表明,采用IA-VMD方法能够在降噪的同时最大限度保留有效信息,获得表征浮环密封主密封面碰摩状态的声发射信号,为今后浮环密封故障诊断奠定基础。 展开更多
关键词 浮环密封 免疫算法(IA) 分模态分解(VMD) 声发射 特征提取
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MPA-MMD方法在变转速齿轮箱振动信号特征提取中的应用 被引量:2
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作者 张亢 麻云娇 +2 位作者 袁志文 陈向民 田泽宇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期127-135,共9页
变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine p... 变转速工况下齿轮箱振动信号的分量通常具有时频重叠和跨频带特征,分量直接分离非常困难。对此,引入一种新的多通道多分量分解(multichannel multipoint distribution, MMD)方法,并利用新型群体智能优化算法——海洋捕食者算法(marine predators algorithm, MPA)求解MMD方法中的关键优化问题,进而提出了基于MPA优化的MMD(MPA-MMD)方法。MPA-MMD方法将每一个分量表示为一组加权特征向量的线性组合,因为不依赖时间尺度特征,所以特别适合分解具有时频重叠或跨频带特征的复杂信号。通过设置具有分量重叠、跨频带和波动性特征的加噪仿真信号,将MPA-MMD与基于其他优化算法的MMD,以及多通道变分模态分解进行了对比分析,结果表明MPA-MMD在分解效果、收敛性和抑噪性方面的优势;在此基础上,针对变转速工况下齿轮箱振动信号具有分量重叠和跨频带的复杂特征,将MPA-MMD应用于变转速工况下齿轮箱振动信号的特征提取,具有针对性的试验信号分析结果表明,MPA-MMD可直接准确地获得受转速影响的故障分量。 展开更多
关键词 多通道多分量分解(MMD) 优化问题求解 海洋捕食者算法(MPA) 转速工况 齿轮箱 故障特征提取
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基于多尺度注意力机制的无人机小目标检测算法
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作者 冯迎宾 郭枭尊 晏佳华 《兵工学报》 北大核心 2025年第1期12-21,共10页
针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster ... 针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster Block_C2f,EF_C2f),替换YOLOv8网络中的C2f模块,提高网络对小目标特征的提取能力;在特征融合网络中增加P1检测层,并设计一种跨尺度特征融合结构(Bi-Path Aggregation Network,BPAN),融合小目标特征信息;增加一个微小目标检测头,使用SIoU Loss作为边界框损失函数,提升小目标检测精度和网络收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行实验验证。验证结果表明:与YOLOv8s算法相比,新算法在检测精度上提升了6.9%、mAP50提升了9.1%,模型参数量减少了44.6%,检测速度为28帧/s,新算法在小目标检测领域具有一定的实用性。 展开更多
关键词 尺度注意力机制 YOLOv8s算法 特征提取 尺度特征融合 小目标检测
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深水网箱振动信号特征提取及消噪方法研究
9
作者 王娜娜 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期181-186,共6页
针对传统变分模态分解在处理深海网箱振动信号时严重依赖于模态阶数和二次惩罚因子的参数选择问题,提出了一种基于狼群优化算法的变分模态分解方法。通过引入狼群优化算法和适应度函数优化分解,克服了变分模态分解在参数设置不当时造成... 针对传统变分模态分解在处理深海网箱振动信号时严重依赖于模态阶数和二次惩罚因子的参数选择问题,提出了一种基于狼群优化算法的变分模态分解方法。通过引入狼群优化算法和适应度函数优化分解,克服了变分模态分解在参数设置不当时造成的模态丢失或混叠的问题,从而实现了无先验知识情况下深水网箱振动信号的降噪及最优特征提取。为了验证提出方法的有效性,首先使用四自由度数值系统验证了提出方法的正确性,然后开展了坐底式深水网箱现场测试,并对实测数据进行结构特征信息提取及信号降噪,结果显示提出方法可以选择最佳的模态参数和惩罚因子实现信号的准确特征提取,验证了该方法在用于坐底式深水网箱结构安全监测时的有效性和实用性。 展开更多
关键词 声学 深水网箱 特征提取 信号降噪 分模态分解 群优化算法
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一种基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:24
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作者 郑圆 胡建中 +2 位作者 贾民平 许飞云 童清俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期195-202,共8页
变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已被应用于机械故障诊断领域,惩罚因子对分解结果具有重要的影响,针对实际应用中使用单一惩罚因子分解多振源干扰的信号不能有效提取故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD的滚动轴... 变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)已被应用于机械故障诊断领域,惩罚因子对分解结果具有重要的影响,针对实际应用中使用单一惩罚因子分解多振源干扰的信号不能有效提取故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法。根据峭度最大值原则确定分解层数K;通过鲸鱼算法优化选择各模态对应的惩罚因子,实现各模态对应最佳惩罚因子的自适应选择,获得信号的最优模态分解;根据峭度准则筛选分解后的模态分量并进行包络解调,提取轴承故障特征。仿真信号和工程数据的分析结果表明,相对于传统VMD、EEMD和快速谱峭度方法,该方法能够有效提升故障特征提取的敏感性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 滚动轴承 分模态分解 鲸鱼算法 特征提取
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基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征的提取 被引量:6
11
作者 赵德尊 李建勇 +1 位作者 程卫东 温伟刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期177-183,190,共8页
变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突... 变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突出性,结合迭代广义解调算法可以将特定时频曲线转换成平行于时间轴的直线这一特点,直接对滚动轴承振动信号中的特定成分进行分析和提取。整个算法由以下四部分组成:对同步测取的故障轴承转速脉冲信号进行处理得到转频曲线,根据转频曲线以及目标轴承的故障特征系数确定迭代广义解调算法需要的相位函数;其次,对故障轴承信号进行包络分析获取包络信号;根据计算的相位函数对故障轴承包络信号进行迭代广义解调;对解调信号进行频谱分析,通过分析频谱中独立峰的位置对滚动轴承的健康状况进行判断。仿真与实验结果表明,该算法可以消除转速变化对滚动轴承复合故障特征的影响,有效实现复合故障特征的识别和提取。 展开更多
关键词 滚动轴承 复合故障特征提取 转速 迭代广义解调算法
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一种大尺寸遥感图像基于内容检索的纹理特征提取算法
12
作者 曾志明 李峰 +1 位作者 付琨 丁赤飚 《电子科学技术评论》 2005年第3期49-53,57,共6页
大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适... 大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适用于大尺寸图像多区域类别的纹理特征提取,可用于大尺寸遥感图像的基于内容的检索和初分类研究。 展开更多
关键词 遥感图像 大尺寸 特征提取算法 基于内容检索 基于内容的检索 纹理特征 纹理信息 位置相关 分类研究 矩阵法 不变 特征 大图像 多区域 类别 子块 共生 灰度
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基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法
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作者 李奕宏 王燕 《北京印刷学院学报》 2024年第12期29-36,共8页
为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方... 为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法。首先,利用霜冰优化算法(RIME)对滚动轴承信号进行分析,采用样本熵作为适应度函数,计算出最佳分解层数和惩罚因子;然后基于得到的最优分解参数,对轴承信号进行分解得到各模态分量,随后根据中心频率验证有效性,并将其与北方苍鹰优化算法(NGO)优化VMD方法进行对比,随后使用希尔伯特变换获得各模态分量的频谱特性;最后计算各模态分量的特征参数,构成特征量集合,用于识别轴承故障信号。实验结果表明该方法得到的参数合理有效且参数最优,所提出的特征提取方法能有效分解滚动轴承故障信号并构建相应特征量集合。 展开更多
关键词 轴承故障 分模态分解(VMD) 霜冰优化算法(RIME) 希尔伯特边际谱(HHT) 特征提取
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基于MMTD的SIFT特征提取算法 被引量:2
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作者 杨晓琳 周宁宁 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2014年第1期88-93,共6页
尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想。文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进... 尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想。文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验。采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配。实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的。 展开更多
关键词 图像特征提取 尺度不特征换(SIFT) 中介真值程度(MMTD)
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基于深度学习的偏振图像局部特征提取算法研究(特邀) 被引量:3
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作者 李英超 杨帅 +2 位作者 付强 史浩东 邹智慧 《光电技术应用》 2022年第5期62-69,共8页
针对传统探测方式对目标探测不到、看不清、图像轮廓和细节模糊等问题,采用红外与偏振探测相结合方式,通过对红外图像信息和偏振图像信息解算,解决在各种环境下探测不到、看不清的问题。针对目标局部特征提取过程数据量大、提取速度慢... 针对传统探测方式对目标探测不到、看不清、图像轮廓和细节模糊等问题,采用红外与偏振探测相结合方式,通过对红外图像信息和偏振图像信息解算,解决在各种环境下探测不到、看不清的问题。针对目标局部特征提取过程数据量大、提取速度慢等问题,提出了一种改进的深度学习偏振图像局部特征提取SIFT算法。实验结果显示,该算法结合偏振成像和深度学习的优势,实现在简单或复杂背景下目标的特征快速提取,该算法对偏振图像局部特征提取速度快、提取精度高。该算法为目标的分类、识别与跟踪技术奠定理论基础。 展开更多
关键词 偏振图像 局部特征 深度学习 尺度不特征转换(SIFT)算法 神经网络
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基于仿真试验和BOA-VMD的轴箱轴承故障特征提取算法研究 被引量:2
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作者 张东兴 杨岗 +3 位作者 周奥 秦礼目 卫昱乾 闫磊 《机车电传动》 北大核心 2022年第2期105-112,共8页
针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车... 针对城轨列车运行过程中轴箱轴承故障难以发现的问题,提出一种利用蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数进行优化的轴承故障特征提取方法。首先构建基于轴承-车辆刚柔耦合的轴承故障动力学模型,提取轮轨激扰和轴承故障情况下的轴箱振动信号;然后利用蝴蝶优化算法对轴箱振动信号的VMD模态分量数和二次惩罚系数进行寻优,确定最佳参数组合;最后利用已确定的最佳参数对轴承振动信号进行VMD分解,得到不同本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并对最佳模态分量信号进行包络分析,识别到轴承故障时的特征频率。试验分析表明,基于优化参数的VMD分析方法能够有效提取轴承故障特征频率,通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)分析方法对比,可以发现文章提出的分析方法效果更加有效。 展开更多
关键词 列车轴承 故障特征提取 分模态分解 蝴蝶优化算法 故障诊断 仿真
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基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割研究 被引量:2
17
作者 陈智 李明 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第9期130-134,共5页
红外图像由于分辨率过低,导致多目标分割效果较差,为此研究基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割方法。通过子带分解多尺度Retinex算法利用增强处理红外图像;利用Linberg尺度空间理论构建增强处理红外图像的多尺度空间,通过二阶自相... 红外图像由于分辨率过低,导致多目标分割效果较差,为此研究基于多尺度特征提取的红外图像多目标分割方法。通过子带分解多尺度Retinex算法利用增强处理红外图像;利用Linberg尺度空间理论构建增强处理红外图像的多尺度空间,通过二阶自相关矩阵提取红外图像特征点。依据所提取到的特征点,构建红外图像多目标分割聚类的目标函数,采用自适应的进化模糊聚类算法求解红外图像多目标分割聚类问题,实现红外图像多目标分割。实验结果表明,该方法可以有效分割红外图像中的多目标,红外图像分割的信息熵高于5,多目标分割效果较好。 展开更多
关键词 尺度 特征提取 红外图像 多目标分割 子带分解 模糊聚类算法
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基于改进VMD和多尺度排列熵的混合声音事件特征提取 被引量:2
18
作者 刘爽 沈希忠 《应用技术学报》 2022年第2期144-153,共10页
声音事件特征提取的进步可以提升声音识别系统在噪声背景下的识别性能。将最早用于故障诊断领域的变分模态分解(VMD)算法应用于混合声音事件特征提取,利用粒子群算法(PSO)改进VMD算法,并用经验模态分解(EMD)算法作对比。利用VMD算法和EM... 声音事件特征提取的进步可以提升声音识别系统在噪声背景下的识别性能。将最早用于故障诊断领域的变分模态分解(VMD)算法应用于混合声音事件特征提取,利用粒子群算法(PSO)改进VMD算法,并用经验模态分解(EMD)算法作对比。利用VMD算法和EMD算法对带有简单混合声音事件的信号进行分解,得到多个本征模态分量,计算其相关系数,根据相关最大原则合成和拼接各分量重构信号,确定分量所属类型,结合多尺度排列熵(MPE)计算各分量MPE值,成功提取出发动机信号,在处理简单混合声音信号的过程中,VMD算法优于EMD算法的结果。将PSO-VMD算法、VMD算法、EMD算法应用于更复杂的信号分解处理过程,再结合MPE完成对声音信号的特征提取,最后通过对比MPE分布图,可知VMD算法及PSO-VMD算法更优于EMD算法,在分解信号方面更精确,结合MPE提取特征更容易区分。 展开更多
关键词 粒子群算法-分模态分解 分模态分解 经验模态分解 声音事件 特征提取 尺度排列熵
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一种基于小波变换和变尺度圆模板融合的景象匹配算法 被引量:8
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作者 任三孩 常文革 刘向君 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2200-2203,共4页
在SAR匹配导航系统中,由于基准图和实时图尺寸较大,而且二者被获取时成像角度和分辨率等参数不同,使得传统景象匹配算法很难同时满足实时性和鲁棒性要求.我们通过对多种小波函数的对比分析,挑选出了性能最优的一种,并构造图像金字塔,利... 在SAR匹配导航系统中,由于基准图和实时图尺寸较大,而且二者被获取时成像角度和分辨率等参数不同,使得传统景象匹配算法很难同时满足实时性和鲁棒性要求.我们通过对多种小波函数的对比分析,挑选出了性能最优的一种,并构造图像金字塔,利用由粗到细的迭代匹配策略实现了算法的实时性.设计了基准图和实时图的多尺度圆模板,并基于D-S证据理论进行融合,实现算法的鲁棒性.统计试验结果表明,算法在保证匹配时间的前提下可以容忍较大的几何畸变. 展开更多
关键词 景象匹配算法 尺度圆模板 小波 导航
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多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用 被引量:5
20
作者 高伟伟 王广龙 +2 位作者 陈建辉 高凤岐 高爽 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期7-11,共5页
为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测... 为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。 展开更多
关键词 光纤陀螺 自适应滤波 步长LMS算法 尺度小波
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