表面肌电信号的自适应激活特征提取算法 被引量：3

1

作者 李钊 马斌 +3 位作者 李海 陈小刚 于朱庭 江海岳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第8期114-118,共5页

为了提高表面肌电(sEMG)—外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性,设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法。该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布,通过一定判别方式对短期EPS与长期... 为了提高表面肌电(sEMG)—外骨骼系统对多使用者多节点系统的通用性,设计了一种人体sEMG信号的自适应激活特征提取(SAFE)算法。该算法通过创建信号极值点空间(EPS)描述了信号一段时间内整体的能量分布,通过一定判别方式对短期EPS与长期EPS的比较计算获取信号激活特征分数,以便确认当前时刻的肌肉激活状态。该方法摒弃了传统的类参数固定阈值算法需要先验知识的缺陷,具备良好的自适应性和泛用性。实验结果表明:所提方法在外骨骼人机交互系统的应用中可以有效提高运动识别准确率。 展开更多

关键词 表面肌电信号 特征提取 自适应激活特征提取算法 外骨骼系统

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基于改进麻雀算法优化变分时域分解的往复机械冲击特征提取方法

2

作者 聂志勇 隋立林 马波 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1502-1511,共10页

往复机械壳体振动信号往往由多个不同的冲击源共同作用产生。针对往复机械壳体振动信号在时域上相互叠加、耦合且振动信号多源冲击时域间隔分布不规则,从而导致信号分解难度大的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化变分时域分解(... 往复机械壳体振动信号往往由多个不同的冲击源共同作用产生。针对往复机械壳体振动信号在时域上相互叠加、耦合且振动信号多源冲击时域间隔分布不规则,从而导致信号分解难度大的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化变分时域分解(VTDD)的往复机械冲击特征自适应提取新方法。首先,采用Circle混沌映射初始化麻雀种群,引入仿生鱼鹰攻击鱼类的模型,改进了发现者位置更新策略,从而避免了搜索算法陷入局部最优;然后,基于ISSA迭代搜索最优适应度值对应的VTDD最优参数组合,完成了多源冲击信号自适应分解,得到了分解子冲击信号的时域中心及能量信息;最后,利用大头瓦磨损故障和气缸余隙不当的实际工程案例数据,将ISSA-VTDD方法和传统的VTDD方法进行了对比分析。研究结果表明:ISSA优化VTDD能高效地搜索出VTDD最优的预设参数组合,精确有效地提取故障冲击特征,迭代次数和适应度分别为11次和5.25;ISSA-VTDD方法对各种复杂工况、不同信号特性都具有良好适应性;与其他同类方法的对比结果表明,ISSA-VTDD方法具有最高的冲击信号重构精度,即分解效果最优。可见ISSA-VTDD方法具有更优越的冲击时域特征提取能力。 展开更多

关键词 往复机械壳体振动信号 改进麻雀搜索算法 变分时域分解 多源冲击信号自适应分解 冲击时域特征提取 迭代次数

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自适应主元提取算法及其在人脸图像特征提取中的应用 被引量：18

3

作者 甘俊英 张有为 毛士艺 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1013-1016,共4页

本文指出了E .Oja将统计主元分析思想用于递推网络与S .Kung自适应主元提取 (APEX)算法在提取特征信息上的共同点和差异 ,证明了该算法的收敛性 .仿真结果验证了该算法的收敛性和稳定性 ,分析了主元数、子图像大小及学习率参数对该算法... 本文指出了E .Oja将统计主元分析思想用于递推网络与S .Kung自适应主元提取 (APEX)算法在提取特征信息上的共同点和差异 ,证明了该算法的收敛性 .仿真结果验证了该算法的收敛性和稳定性 ,分析了主元数、子图像大小及学习率参数对该算法的影响 ,说明了该算法在人脸识别中是一种运算量较小的有效特征提取方法 . 展开更多

关键词 图像特征提取 主元分析 自适应主元提取算法 APEX 人脸识别 收敛性 计算机仿真

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基于适应度地形分析的优化算法调度方法

4

作者 朱晓东 任春晓 +2 位作者 刘晓兰 陈科 余春明 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期32-39,共8页

由于不同的优化问题具有不同的适应度地形,而一种优化算法通常只在某一种适应度地形上有更好的效果,因此,提出了一种基于适应度地形分析的优化算法调度方法(FL-AMAS)。首先,通过提取优化目标函数的局部峰簇数特征来描述优化问题的地形特... 由于不同的优化问题具有不同的适应度地形,而一种优化算法通常只在某一种适应度地形上有更好的效果,因此,提出了一种基于适应度地形分析的优化算法调度方法(FL-AMAS)。首先,通过提取优化目标函数的局部峰簇数特征来描述优化问题的地形特征,根据地形特征选择相应具有优势的算法,利用对算法的调度发挥不同算法的最大优势;其次,根据优化问题对探索性与开发性的平衡要求,选择了具有高开发能力的哈里斯鹰优化算法(HHO)和具有高探索能力的差分进化算法(DE)作为调度使用的算法,根据不同的适应度地形特征来选择更适合的算法。实验结果表明:在基准测试集上,相较于单独使用HHO,FL-AMAS在收敛性能上提升了75%;与DE算法相比,FL-AMAS收敛性能提升了40%。将FL-AMAS与6种先进算法进行比较,在75%的基准测试集上,FL-AMAS的收敛精度均优于这些算法。通过调度其他类型优化算法的结果进行对比,也验证了所提调度方法的有效性和扩展性。 展开更多

关键词 优化算法调度 适应度地形 特征提取 局部峰值点 哈里斯鹰优化算法 差分进化算法

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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法

5

作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页

基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多

关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值

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双自适应小波局部极大模方法及其在信号特征提取中的应用 被引量：2

6

作者 于明月 陈果 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期53-59,82,共8页

将小波分析中的局部极大模方法采用双自适应提升算法进行改进,用于机械故障冲击信号特征的提取,获取了信号时域和频域冲击特征。将该方法应用于滚动轴承微弱冲击特征的提取,并将原始信号直接进行包络分析、原始信号极大模包络分析、经... 将小波分析中的局部极大模方法采用双自适应提升算法进行改进,用于机械故障冲击信号特征的提取,获取了信号时域和频域冲击特征。将该方法应用于滚动轴承微弱冲击特征的提取,并将原始信号直接进行包络分析、原始信号极大模包络分析、经典小波分析方法、第二代小波的细节信号方法进行了对比。结果表明,双自适应局部极大模方法可以更有效的提取信号中的冲击特征,对小波分解层数极不敏感,表现出了很好的鲁棒性。新方法为进一步实施冲击型故障的诊断工作提供新的思路。 展开更多

关键词 双自适应 提升算法 极大模 冲击信号 滚动轴承 特征提取

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基于鲸鱼算法优化特征模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法

7

作者 徐帅 张超 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1440-1449,共10页

针对特征模态分解(FMD)在处理复合故障时参数难以选取的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化FMD的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,基于信号频谱能量和模态分布,设计了一个综合评价指标——自适应加权频域峰度与交叉信息熵的比值... 针对特征模态分解(FMD)在处理复合故障时参数难以选取的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化FMD的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,基于信号频谱能量和模态分布,设计了一个综合评价指标——自适应加权频域峰度与交叉信息熵的比值,并将其作为目标函数,该指标不仅能够精准捕捉信号的故障特征,还能在分解过程中平衡各模态之间的关系;然后,利用WOA对FMD中的两个关键参数(即模态数n和滤波器长度L)进行了自适应优化,以调整到最佳值,确保FMD分解结果既能充分提取故障特征,又能有效抑制噪声干扰;最后,基于内蒙古科技大学机械工程学院的HZXT-DS-003双跨转子滚动轴承试验平台,构建了涵盖多种复合故障模式的轴承数据集,并进行了实验分析。仿真与实验研究结果表明:该方法在噪声抑制方面表现出色,能够有效识别复合故障中相对较弱的故障特征频率,从而显著提升了滚动轴承复合故障诊断的准确性和可靠性;此外,通过将该方法与对比方法进行了多方面的定性和定量对比分析,进一步验证了该方法的优越性。可见基于WOA优化FMD的故障诊断方法可以对滚动轴承复合故障进行有效诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承故障诊断 特征模态分解 鲸鱼优化算法 自适应加权频域峰度与交叉信息熵比值 故障特征提取 噪声干扰抑制

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小波包特征提取算法在信号分析中应用 被引量：2

8

作者 王唯 郑正奇 +1 位作者 王晓华 夏薇 《电子测量技术》 2005年第5期27-28,共2页

小波包算法能把低频和高频分开,比其他算法更容易分析信号的频谱特征。小波包算法卓越的时频分辨率,及其自适应性,有助于目标的准确定位,在对浅层埋地目标的检测中有较好的应用前景。

关键词 三角波 探测系统 小波包算法 特征提取算法 信号分析 应用 时频分辨率 频谱特征 分析信号 自适应性

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基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术 被引量：23

9

作者 曾庆军 王菲 黄国建 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期382-386,共5页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 。 展开更多

关键词 自适应遗传BP算法 连续谱 特征提取 被动声纳目标识别技术

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基于调制线谱特征提取的被动声呐目标识别技术研究 被引量：14

10

作者 王菲 曾庆军 +1 位作者 黄国建 李洪瑞 《舰船科学技术》 北大核心 2002年第2期36-41,共6页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP算法。最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 ,实验结果表明本文设计的被动声呐目标识别系统具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 被动声呐目标识别 调制线谱 特征提取 自适应遗传BP算法

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基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法 被引量：5

11

作者 陈东 赵胜辉 匡镜明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期626-632,共7页

该文提出了基于高阶统计方法改进的自适应多速率话音激活检测算法,该算法可应用于第三代移动通信系统。实验证明:这种算法可以有效检测实际移动通信环境中高斯或非高斯对称分布的背景噪声。

关键词 高阶统计方法 自适应多速率 话音激活检测算法 移动通信系统 背景噪声

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融合切空间度量的判别相似自适应局部线性嵌入算法

12

作者 刘庆强 鲁翩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期29-34,共6页

局部线性嵌入(LLE)算法是一种经典的流形降维算法,具有良好的特征提取能力,在故障诊断领域应用广泛。然而,LLE算法固有的缺陷例如对邻域参数选择敏感、挖掘的结构单一等问题,使得它在实际应用中提取的特征存在判别能力较差的问题。为此... 局部线性嵌入(LLE)算法是一种经典的流形降维算法,具有良好的特征提取能力,在故障诊断领域应用广泛。然而,LLE算法固有的缺陷例如对邻域参数选择敏感、挖掘的结构单一等问题,使得它在实际应用中提取的特征存在判别能力较差的问题。为此,提出判别相似性和切空间自适应邻域的局部线性嵌入(DSTANLLE)算法,并将它用于轴承故障诊断。首先使用融合切空间的新度量方式评估样本之间的局部相似性,其次构造自适应邻域图为每个样本点选择邻居,最后加入判别相似信息以提取数据的判别结构。在2个人工合成数据集和2个轴承故障数据集上的实验结果表明,DSTANLLE算法可以提取数据中区分性显著的特征,且在轴承故障诊断应用中的总体识别精度(OA)最高可达100%。 展开更多

关键词 局部线性嵌入算法 特征提取 降维 切空间度量 自适应邻域 故障诊断

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故障冲击增强与双通道融合的自适应轴承故障诊断

13

作者 刘斌 曹丽君 +3 位作者 武欣雅 段云凤 杨栋辉 谢秀梅 《振动与冲击》 北大核心 2025年第17期313-324,342,共13页

针对传统轴承故障诊断方法中存在的依赖专家经验、特征提取困难、准确率不高等问题,提出一种结合故障冲击增强与双通道融合的自适应神经网络诊断方法。首先,将振动信号通过最大相关峭度解卷积转换为故障冲击增强的信号。其次,将网格搜... 针对传统轴承故障诊断方法中存在的依赖专家经验、特征提取困难、准确率不高等问题,提出一种结合故障冲击增强与双通道融合的自适应神经网络诊断方法。首先,将振动信号通过最大相关峭度解卷积转换为故障冲击增强的信号。其次,将网格搜索算法引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-Transformer-双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)中,双通道CNN-Transformer用来提取信号的局部和全局特征信息,BiLSTM则用来提取双通道特征融合的时序信息,从而自适应识别轴承的故障状态。最后,通过全连接层输出故障分类诊断结果。试验表明,本方法自适应识别多工况轴承故障,展现了较强的鲁棒性与泛化能力。 展开更多

关键词 多工况故障诊断 故障冲击增强 自适应特征提取 网格搜索算法 最大相关峭度解卷积

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基于动态自适应粒子群算法的非侵入式家居负荷分解方法 被引量：55

14

作者 孙毅 张璐 +4 位作者 赵洪磊 刘耀先 李彬 李德智 崔高颖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1819-1826,共8页

非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非... 非侵入式负荷监测可以在保证用户隐私的前提下深入分析用户独立负荷的用电信息,是智能用电技术体系的关键内容。为提高负荷辨识的准确性,提出一种基于动态自适应粒子群算法（dynamic adaptive particle swarm optimization,DAPSO）的非侵入式负荷分解方法。在传统功率特征的基础上,将总谐波失真系数（total harmonic distortion,kTHD）作为负荷新特征引入目标函数,采用DAPSO算法对实测用电数据进行负荷分解。仿真结果表明,在不同噪声背景下,DAPSO算法的负荷辨识率和收敛速度均得到一定提高,从而验证了DAPSO算法对家居负荷分解具有更优的可靠性和鲁棒性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷监测 动态自适应粒子群算法 特征提取 总谐波失真系数

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基于图像处理的机采棉杂质提取算法 被引量：7

15

作者 田昊 王维新 +2 位作者 毕新胜 马本学 王玉刚 《江苏农业科学》 北大核心 2014年第1期366-368,共3页

针对国产采棉机采收含杂率高、杂质分布复杂、难以快速检测等问题,提出了一种基于图像处理的机采棉杂质图像提取算法。该算法在HSI颜色模型、Lab颜色模型下设计试验采集图像,利用中值滤波处理图像,然后对图像进行自适应阈值分割,分割棉... 针对国产采棉机采收含杂率高、杂质分布复杂、难以快速检测等问题,提出了一种基于图像处理的机采棉杂质图像提取算法。该算法在HSI颜色模型、Lab颜色模型下设计试验采集图像,利用中值滤波处理图像,然后对图像进行自适应阈值分割,分割棉花和杂质图像,通过连通域分析绘制棉花轮廓和杂质轮廓,在此基础上计算其像素面积,得到杂质面积百分比。结果表明,该算法可有效分割机采棉中的常见杂质,为机采棉含杂率的快速评估奠定基础。 展开更多

关键词 颜色模型 图像处理 机采棉 杂质 自适应阈值 特征提取 算法

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基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法 被引量：2

16

作者 薛定宇 贾旭 +1 位作者 崔建江 刘晶 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1529-1533,共5页

为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行... 为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性. 展开更多

关键词 静脉识别 遗传算法 特征提取 隐马尔科夫模型 自适应参数

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基于AGA-RS的故障特征参数提取方法研究 被引量：1

17

作者 李华莹 刘建敏 +1 位作者 乔新勇 李晓磊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期257-260,共4页

在故障诊断中,将高维特征空间压缩到低维特征空间可以简化故障分类器设计,提高运算效率。研究了自适应遗传算法(AGA)和粗糙集(RS)理论在特征选择和特征约简中的应用,并针对柴油机燃油喷射系统故障提取了简化特征,建立了神经网络模型。... 在故障诊断中,将高维特征空间压缩到低维特征空间可以简化故障分类器设计,提高运算效率。研究了自适应遗传算法(AGA)和粗糙集(RS)理论在特征选择和特征约简中的应用,并针对柴油机燃油喷射系统故障提取了简化特征,建立了神经网络模型。试验结果表明,基于AGA-RS的故障特征参数提取方法可使故障分类器输入参数同时具有有效性和简约性,提高了神经网络的运算效率。 展开更多

关键词 自适应遗传算法 粗糙集 故障诊断 特征提取

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识别LSB和USB的门限自适应算法 被引量：2

18

作者 方晓青 纪勇 徐佩霞 《应用科学学报》 CAS CSCD 2003年第1期1-4,共4页

基于语音谱的统计特性提出了一种从模拟话音SSB信号中自动识别出LSB或USB调制方式的算法.该算法简单,计算量小,非常适合用DSP来实时实现;门限自适应处理使得该算法鲁棒性较好.仿真结果表明该算法在低信噪比时仍有令人满意的识别效果.

关键词 LSB USB 门限自适应算法 语音谱 RAYLEIGH信道 语音信号识别 单边带调制方式 特征提取

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基于多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测 被引量：15

19

作者 张莹 邓华宣 +2 位作者 王耀南 吴成中 吴琳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期10-19,共10页

提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了... 提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层特征融合模块与新的anchors匹配策略,增加了两个低层次、高分辨率检测头;最后将YOLOv7主干网络中的3个E-ELAN作为输入,将融合层中最底部的E-ELAN和两个拼接模块作为输出,使用自适应加权跳层连接以增加同维度内信息量。在PCB Defect公开数据集上平均精度达到94.9%,检测速度达到45.6 fps;最后在企业现场制作的Self-PCB数据集中,YOLOPCB达到了最高精度76.7%,比YOLOv7检测精度提升了6.8%,能有效提高印制电路板小目标缺陷检测能力。 展开更多

关键词 印制电路板 小目标检测 图像特征提取 多特征融合 自适应加权融合算法

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船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究 被引量：1

20

作者 张军芳 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第12期31-33,共3页

由于船舶行驶过程中产生的噪声会掩盖机舱设备信号,使工作人员的信号监测难度增加,为此提出船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。寻找噪声来源,提取噪声特征,计算得出噪声序列,分析噪声线谱,调制包络谱以及连续谱三者间的相关性,利用An... 由于船舶行驶过程中产生的噪声会掩盖机舱设备信号,使工作人员的信号监测难度增加,为此提出船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。寻找噪声来源,提取噪声特征,计算得出噪声序列,分析噪声线谱,调制包络谱以及连续谱三者间的相关性,利用Ansys软件,建立船舶机舱的缩比模型,获得振动模态点。采用自适应滤波器,将噪声相互消减,实现自适应消噪,完成船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。设计仿真对照实验,检测研究结果,利用计算机程序,模拟实际应用过程。实验结果表明,采用所提出算法能够有效控制信噪比曲线,使其波动保持在稳定范围,减小了混在设备信号当中的噪声,与常规算法相比,对噪声的控制效果更好。 展开更多

关键词 自适应消噪算法 机舱 特征提取 信噪比

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