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基于特征提取改进与自适应优化的SLAM算法
1
作者 黎强 敖银辉 +1 位作者 唐伟峰 李迎彬 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
针对一些机械式旋转激光雷达SLAM算法在特征提取和地图优化方面的局限性以及对环境变化适应性不足的问题,提出了一种改进算法。首先,在特征提取方面,区别于这些算法基于线的提取策略,采用基于面的提取策略对多条扫描线上的点同时进行曲... 针对一些机械式旋转激光雷达SLAM算法在特征提取和地图优化方面的局限性以及对环境变化适应性不足的问题,提出了一种改进算法。首先,在特征提取方面,区别于这些算法基于线的提取策略,采用基于面的提取策略对多条扫描线上的点同时进行曲率计算,在此基础上设计环境感知自适应调整降采样密度以提高环境适应性。其次,在地图优化阶段,引入了一种改进的残差判断方法,该方法能够根据点到拟合平面的距离自适应调整权重,从而提高平面特征的准确性和鲁棒性。最后,利用多个数据集进行分析,结果表明该方法实时性优于原算法,同时相较于其他算法在相对位姿误差、绝对轨迹误差方面均有所降低。 展开更多
关键词 特征提取 自适应优化 残差判断 激光雷达 SLAM
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基于物理解耦与自适应特征提取的无监督图像去雾
2
作者 闫在爽 贺鹏 《现代电子技术》 北大核心 2025年第17期77-84,共8页
许多图像去雾算法采用无监督学习以提高在真实场景中的泛化能力,然而,现有的无监督去雾算法大多依赖循环生成对抗网络,通过简单的去雾和加雾循环来实现,对生成图像缺乏有效约束,导致去雾效果不理想。此外,这些方法在特征提取时未能充分... 许多图像去雾算法采用无监督学习以提高在真实场景中的泛化能力,然而,现有的无监督去雾算法大多依赖循环生成对抗网络,通过简单的去雾和加雾循环来实现,对生成图像缺乏有效约束,导致去雾效果不理想。此外,这些方法在特征提取时未能充分考虑雾的物理特性,使得恢复的图像纹理细节信息丢失严重。为了解决以上问题,文中提出一种基于物理解耦与自适应特征提取的无监督图像去雾网络(UPDA-Net)。首先,设计物理解耦网络(PDN),通过大气散射模型建立物理约束机制,分离和估计雾化图像中的大气光值与传输图,更准确地还原图像的光照信息,提升去雾过程的物理一致性及图像清晰度;其次,引入自适应特征提取模块(AFEM),结合大气光与传输图的物理特性,在特征空间中应用大气散射模型对相关特征进行近似,合成清晰图像的潜在物理特征,以增强网络模型的特征表达能力,改善恢复图像的细节和纹理质量。实验结果表明,在多个公开真实图像去雾数据集上,该算法在评价指标和视觉效果上均优于近年来的六种主流去雾算法。 展开更多
关键词 图像去雾 大气散射模型 物理解耦 参数估计 自适应特征提取 无监督学习 循环生成对抗网络 图像恢复
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基于自适应特征提取的柴油机传动系振动识别
3
作者 周启迪 王延荣 +3 位作者 李志鹏 许春光 张忠伟 刘玉婷 《内燃机学报》 北大核心 2025年第2期183-191,共9页
柴油机传动系振动信号特征具有强复杂性和干扰性,准确提取信号特征是柴油机振动识别的关键.针对变分模态提取(VME)方法在处理柴油机振动信号存在自适应性不足的问题,研究以重构分解信号与原始信号的相关性为约束条件,以四阶累积量为VME... 柴油机传动系振动信号特征具有强复杂性和干扰性,准确提取信号特征是柴油机振动识别的关键.针对变分模态提取(VME)方法在处理柴油机振动信号存在自适应性不足的问题,研究以重构分解信号与原始信号的相关性为约束条件,以四阶累积量为VME优化的判定指标,提出一种自适应VME(AVME)方法,并通过构建类似柴油机振动特征的模拟信号验证了该方法的准确性和鲁棒性.通过AVME方法对柴油机传动系振动信号进行自适应分解,基于时频分析和阶次谱分析发现柴油机传动系主要振动源为齿轮系啮合激励,对比轴系扭振和柴油机振动结果,轴系扭转共振导致了齿轮系的强啮合冲击,最后提出了通过联轴器和减振器匹配设计进行振动抑制的方案. 展开更多
关键词 柴油机 振动识别 自适应特征提取 变分模态提取
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基于自适应阈值ORB特征提取的果园双目稠密地图构建 被引量：2
4
作者 薛金林 褚阳阳 +2 位作者 宋悦 温瑜 张田煜 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期42-51,59,共11页
针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过... 针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过计算不同光照下图像平均像素求解阈值,对左右目图像提取ORB特征,增加了不同光照条件下的特征点匹配数量;然后根据特征点估计相机位姿完成局部地图跟踪,对跟踪线程产生的关键帧地图点进行BA优化完成局部地图构建。在原有算法基础上添加了基于ZED-stereo型相机双目深度融合的稠密建图模块,对左右目关键帧进行特征匹配获得图像对,利用图像对求解深度信息获取地图点,经过深度优化获取相机位姿,根据相机位姿进行局部点云的构建与拼接,最终对获得的点云地图进行全局BA优化,构建果园三维稠密地图。在KITTI数据集序列上进行测试,本文所改进的ORB-SLAM2算法的绝对轨迹误差更加收敛,轨迹误差标准差在00和07序列分别下降60.5%和62.6%,在其他序列上也有不同程度下降,表明本文算法定位精度较原始算法有所提高。不同光照环境下进行算法性能测试,结果表明本文算法较原始算法能更好地适应不同光照条件,在较强光照、正常光照、偏弱光照和阴雨天气下特征点平均匹配数量增加5.32%、4.53%、8.93%、12.91%。进行果园直线和稠密建图试验,结果表明直线行驶偏航角更加收敛,定位精确度高,关键帧提取数量较原始算法下降2.86%、平均跟踪时间减少39.3%;稠密建图效果好,能够很好地反映机器人位姿和果园真实环境信息,满足果园三维稠密点云地图构建需求,可为果园机器人导航路径规划提供支持。 展开更多
关键词 果园 稠密建图 自适应阈值 特征提取 ORB-SLAM2 双目相机
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基于注意力的蒙古语说话人特征提取方法
5
作者 朱方圆 马志强 +2 位作者 刘志强 宝财吉拉呼 王洪彬 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期66-75,共10页
说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放... 说话人特征提取模型提取到的说话人特征之间区分性低,使得蒙古语声学模型无法学习到区分性信息,导致模型无法适应不同说话人。该文提出一种基于注意力机制的说话人自适应方法,该方法通过引入神经图灵机进行自适应机制,增加记忆模块存放说话人特征,采用注意力机制计算记忆模块中说话人特征与当前语音说话人特征的相似权重矩阵,通过权重矩阵重新组合成说话人特征s-vector,进而提高说话人特征之间的区分性。在IMUT-MCT数据集上,进行说话人特征提取方法的消融实验、对比实验和模型自适应实验。实验结果表明,对比不同说话人特征s-vector、i-vector与d-vector,s-vector比其他两种方法的SER和WER分别降低4.96%和1.08%;在不同的蒙古语声学模型上进行比较,该文提出的方法相对于基线均有性能提升。 展开更多
关键词 说话人特征提取 注意力机制 说话人自适应 语音识别
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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
6
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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改进GRU的钢铁生产能耗特征自适应提取模型
7
作者 张淑芬 李雨欣 +2 位作者 屈昌盛 谷铮 高瑞 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
目的针对传统模型在钢铁生产工序中能耗特征提取不充分的问题,方法提出一种自适应特征提取模型AGRU-Attention。该模型通过引入自适应机制,实现对输入特征权重的动态调整和对GRU(gated recurrent unit,GRU)模型的改进。首先,利用自适应... 目的针对传统模型在钢铁生产工序中能耗特征提取不充分的问题,方法提出一种自适应特征提取模型AGRU-Attention。该模型通过引入自适应机制,实现对输入特征权重的动态调整和对GRU(gated recurrent unit,GRU)模型的改进。首先,利用自适应门控单元(adaptive gate unit,AGU)动态调整特征权重,使模型更准确地关注到能耗预测特征因子;其次,通过门控循环单元层充分提取调整后的能耗特征;最后,利用注意力机制对提取出的特征进行加权处理,并将加权后的特征输入到全连接层进行预测输出。为验证所提模型的自适应能力,使用不同来源和数据量的2个数据集,将本文模型与线性回归、支持向量机、CNN、LSTM模型和文献[19]提出的序列到序列GRU模型进行对比。结果结果表明,AGRU-Attention模型在2个数据集中的预测精度明显优于其他模型。相较于AGRU模型,AGRU-Attention模型在数据集1上的MSE,RMSE,MAE分别降低了99.99%,99.71%,99.67%;在数据集2上的MSE,RMSE,MAE分别降低了98.64%,88.36%,91.27%。这表明AGRU-Attention模型在生产能耗预测中准确性更高。结论所提模型不仅实现了对输入特征权重的自适应调整,准确提取了不同数据集特征,而且通过注意力机制对特征进行加权,显著提升了模型预测的准确性。 展开更多
关键词 自适应特征提取 注意力机制 钢铁生产 能耗数据
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基于多特征提取的语音情感分类
8
作者 张宇哲 郭传杰 +3 位作者 靳淑雅 马驰远 苏煜 陶智勇 《声学技术》 北大核心 2025年第2期261-269,共9页
情感识别是计算机对人类情感感知过程的模拟,具有重要的研究意义和应用价值。传统的语音识别系统通常使用单一的特征提取方法,但这些方法有时会丢失语音情感信号中的重要信息,导致识别错误。因此,文章基于改进的完全集成噪声自适应经验... 情感识别是计算机对人类情感感知过程的模拟,具有重要的研究意义和应用价值。传统的语音识别系统通常使用单一的特征提取方法,但这些方法有时会丢失语音情感信号中的重要信息,导致识别错误。因此,文章基于改进的完全集成噪声自适应经验模式分解,提出了一种组合多特征提取方法来分类无语义情感语音信号。首先,利用基于改进的完全集成噪声自适应经验模式分解将一维情感语音信号分解得到多个内禀模式;然后,提取每个内禀模式的均值、方差、峰度、偏度、能量、中心频率、峰值幅度和排列熵等特征;最后,通过这些特征对愤怒、快乐、悲伤和无情感四种情感进行分类。研究表明,该方法在通过支持向量机8∶2的模型训练后,得到了88.52%的平均识别率,可为情感语音信号的识别工作提供重要参考。 展开更多
关键词 情感语音 自适应经验模态分解 特征提取 支持向量机
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基于双分支特征提取和自适应胶囊网络的DGA域名检测方法 被引量：1
9
作者 杨宏宇 章涛 +2 位作者 张良 成翔 胡泽 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3626-3646,共21页
面向域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)的域名检测方法普遍具有特征提取能力弱、特征信息压缩比高等特点,这导致特征信息丢失、特征结构破坏以及域名检测效果较差等诸多不足.针对上述问题,提出一种基于双分支特征提取和自... 面向域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)的域名检测方法普遍具有特征提取能力弱、特征信息压缩比高等特点,这导致特征信息丢失、特征结构破坏以及域名检测效果较差等诸多不足.针对上述问题,提出一种基于双分支特征提取和自适应胶囊网络的DGA域名检测方法.首先,通过样本清洗和字典构建重构原始样本并生成重构样本集;其次,通过双分支特征提取网络处理重构样本,在其中,利用切片金字塔网络提取域名局部特征,利用Transformer提取域名全局特征,并利用轻量级注意力融合不同层次的域名特征;然后,利用自适应胶囊网络计算域名特征图的重要度系数,将域名文本特征转换为向量域名特征,并通过特征转移计算基于文本特征的域名分类概率;同时,利用多层感知机处理域名统计特征,以此计算基于统计特征的域名分类概率;最后,通过合并得到的两种不同视角的域名分类概率进行域名检测.大量的实验表明,所提方法在DGA域名检测以及DGA域名家族检测分类方面均取得了当前领先的检测效果.在DGA域名检测中,F1分数提升了0.76%-5.57%;在DGA域名家族检测分类中,F1分数(宏平均)提升了1.79%-3.68%. 展开更多
关键词 DGA域名检测 深度学习 双分支特征提取网络 切片金字塔网络 自适应胶囊网络
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自适应加权Savitzky-Golay滤波的轴承早期故障特征提取 被引量：1
10
作者 丁艺 刘韬 王振亚 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第6期58-66,共9页
轴承早期故障特征通常不明显,且受复杂工况和外源振动等因素影响,易被外部噪声干扰。Savitzky-Golay滤波器的高计算效率和固有特征保留能力,非常适用于低信噪比条件下的故障特征提取,但目前参数选取标准鲁棒性不高限制了其工程应用。针... 轴承早期故障特征通常不明显,且受复杂工况和外源振动等因素影响,易被外部噪声干扰。Savitzky-Golay滤波器的高计算效率和固有特征保留能力,非常适用于低信噪比条件下的故障特征提取,但目前参数选取标准鲁棒性不高限制了其工程应用。针对轴承早期故障特征提取问题,文章提出了一种自适应加权Savitzky-Golay滤波的故障提取方法。首先,给出了S-G滤波的参数自适应选择顺序。其次,结合S-G滤波器结构特点,确定了基于窗长的进行自适应权重分配框架。最后,通过实验验证,验证了自适应参数优选和加权处理后的S-G滤波能准确高效地获取低信噪比条件下的轴承早期故障特征。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障特征提取 Savitzky-Golay滤波 参数优化 自适应加权
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：6
11
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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基于ASMVMD和MOMEDA的齿轮特征提取方法 被引量：1
12
作者 唐贵基 曾鹏飞 朱爽 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2174-2184,共11页
针对齿轮信号易被强噪声干扰,导致损伤特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应逐次多元变分模态分解(ASMVMD)和多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的齿轮故障特征提取方法。首先,采用加权黑猩猩优化算法对SMVMD分解参数进行了自适应寻优,以... 针对齿轮信号易被强噪声干扰,导致损伤特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应逐次多元变分模态分解(ASMVMD)和多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)的齿轮故障特征提取方法。首先,采用加权黑猩猩优化算法对SMVMD分解参数进行了自适应寻优,以SMVMD分解后各个通道的所有分量的平均包络谱峰值因子(Ec)之和的相反数作为寻优的适应度函数,确定了最大惩罚因子α和最大分解模态数k的最优值;然后,采用ASMVMD方法对齿轮多通道故障数据进行了自适应分解,根据Ec指标提取了各通道特定分量,并将这些分量相加,进行了信号重构;最后,采用MOMEDA解卷积处理了重构信号,进一步强化了齿轮故障的冲击特性,并利用包络谱分析解卷积信号,提取了齿轮的故障特征频率。研究结果表明:通过仿真信号和模拟实验信号的分析,可知利用ASMVMD-MOMEDA相结合的方法处理得到的信号降噪效果显著,能有效抑制无关干扰成分的影响,从包络谱中可以清晰地看到故障频率的前几阶倍频;与多元经验模态分解(MEMD)-MOMEDA相结合的方法进行对比,发现采用ASMVMD-MOMEDA方法得到的包络谱较MEMD-MOMEDA方法的谱线更加干净,各阶倍频更加明显,进一步证明ASMVMD-MOMEDA方法可以准确提取齿轮故障特征。 展开更多
关键词 齿轮损伤特征 故障特征提取 自适应逐次多元变分模态分解 多点最优最小熵解卷积 多通道 解卷积 包络谱峰值因子 信号重构
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基于自适应多尺度形态梯度变换的滚动轴承故障特征提取 被引量：31
13
作者 李兵 张培林 +2 位作者 刘东升 米双山 任国全 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期104-108,共5页
滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留... 滚动轴承故障信号是一种典型的周期性冲击信号,如何从含有强噪声的振动信号中有效地提取出冲击特征信号是轴承故障诊断的关键。基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态梯度变换(AMMG)方法,能够在有效抑制噪声的同时很好的保留信号的细节。仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,与常用的包络解调分析和近来提出的另一种基于数学形态学的形态闭变换方法相比较,自适应多尺度形态梯度变换具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,并且计算简单、快速,为滚动轴承故障特征提取提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 数学形态学 自适应多尺度形态梯度 滚动轴承 故障诊断 特征提取
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基于FPGA的超声信号自适应滤波与特征提取 被引量：16
14
作者 刘素贞 魏建 +2 位作者 张闯 金亮 杨庆新 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第13期2870-2878,共9页
针对电磁超声特征信号的非线性、非平稳特性,存在传统降噪丢失成分、特征难以提取的问题,该文提出一种用于电磁超声信号的自适应滤波和经验模态分解(EMD)方法相融合的数据处理算法。首先,对超声信号进行稳定性评估,在此基础上采用自适... 针对电磁超声特征信号的非线性、非平稳特性,存在传统降噪丢失成分、特征难以提取的问题,该文提出一种用于电磁超声信号的自适应滤波和经验模态分解(EMD)方法相融合的数据处理算法。首先,对超声信号进行稳定性评估,在此基础上采用自适应滤波对电磁超声信号进行降噪处理,融入EMD的自适应滤波对特有频率噪声更敏感,利用EMD分解出不同时间尺度下波动时频信息及所包含的噪声频率成分,实现表征提取;然后,对EMD降噪后的超声信号进行重构,可消除频率混叠现象,并基于现场可编程门阵列(FPGA)实现了对电磁超声信号的实时降噪和特征提取,为进一步缺陷识别、缺陷评估便携化奠定了基础。最后,分别对带有微裂纹、塑性损伤的铝板进行实验研究,验证了该方法的有效性。该方法具有信噪比高、可实时提取时频信息和有效信息丢失少等特点,能对铝板中缺陷进行有效识别。 展开更多
关键词 超声特征信号 自适应滤波 经验模态分解 特征提取 FPGA
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自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取 被引量：9
15
作者 姜洪开 何正嘉 +1 位作者 段晨东 陈雪峰 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期715-718,739,共5页
针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和... 针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波. 展开更多
关键词 自适应冗余第2代小波 包络解调 特征提取
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基于谐波源特征提取的电力系统动态谐波状态估计自适应方法 被引量：19
16
作者 王艳 臧天磊 +1 位作者 符玲 何正友 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期2612-2619,共8页
通用的动态谐波状态估计卡尔曼滤波模型因状态转移矩阵为单位阵导致预测功能丧失,且测量噪声参数假设为常数,导致模型抗噪性能差。为提高谐波状态估计精度,提出了一种基于谐波源特征提取的动态谐波状态估计模型,该模型通过小波滤波得到... 通用的动态谐波状态估计卡尔曼滤波模型因状态转移矩阵为单位阵导致预测功能丧失,且测量噪声参数假设为常数,导致模型抗噪性能差。为提高谐波状态估计精度,提出了一种基于谐波源特征提取的动态谐波状态估计模型,该模型通过小波滤波得到谐波源波动的特征分量,将慢波动分量用于计算状态转移矩阵,将快波动分量用于计算系统噪声协方差矩阵。为适应谐波测量设备在线应用时的变化噪声环境,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法。通过协方差匹配法判断测量噪声是否变化,当判断测量噪声发生变化时,采用时变噪声估值器估计测量噪声协方差矩阵。在IEEE 13和IEEE 69节点系统进行了仿真,表明所提出的方法与传统卡尔曼滤波方法相比,提高了在变化噪声环境下的状态估计的精度。 展开更多
关键词 动态谐波状态估计 谐波特征提取 自适应卡尔曼滤波
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基于模糊自适应Hough变换的海洋环境特征提取 被引量：9
17
作者 王宏健 王晶 +1 位作者 曲丽萍 刘振业 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期32-37,共6页
针对海洋环境中特征提取难度大、效率低等问题,设计了基于模糊自适应Hough变换的海洋环境特征提取方法。通过建立成像声呐观测模型,对声呐数据进行预处理并剔除野值;将声呐坐标系下的测量数据转化为全局坐标系下,并提取环境的全局特征;... 针对海洋环境中特征提取难度大、效率低等问题,设计了基于模糊自适应Hough变换的海洋环境特征提取方法。通过建立成像声呐观测模型,对声呐数据进行预处理并剔除野值;将声呐坐标系下的测量数据转化为全局坐标系下,并提取环境的全局特征;根据梯度方向信息,模糊化处理声呐数据点,采用极小极大模糊推理评判数据点属于某条直线特征的可能性,自适应选择参与投票的数据点。基于海试数据的试验结果表明:该方法能够从伴有噪声、混响、反射的声呐数据中准确地提取港口环境的线特征,并且模糊自适应Hough变换特征提取的投票数目与计算时间分别为传统Hough变换的32.5%和26.1%,表明模糊自适应Hough变换具有存储空间小、计算效率高、实用性强等优点。 展开更多
关键词 海洋环境 特征提取 模糊推理 自适应 HOUGH变换 成像声呐
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具有工况适应性的管道泄漏信号特征提取 被引量：13
18
作者 林伟国 陈萍 孙剑 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1715-1720,共6页
基于神经网络的管道泄漏检测的关键是特征量的提取。以基于压电式动态压力传感器的管道泄漏信号暂态过程为研究对象,分析了不同工况下首、末站泄漏信号的差异,介绍了基于小波分解的泄漏信号增强方法。提出了把动态压力信号作正负区间划... 基于神经网络的管道泄漏检测的关键是特征量的提取。以基于压电式动态压力传感器的管道泄漏信号暂态过程为研究对象,分析了不同工况下首、末站泄漏信号的差异,介绍了基于小波分解的泄漏信号增强方法。提出了把动态压力信号作正负区间划分、把相邻区间信号累加值差分、相邻区间信号均值差分和相邻区间信号峰值差分作为泄漏信号识别特征的特征量计算方法和相对量化方法,分析了泄漏信号特征量的横向、纵向合理性评判依据,并以此对从实际泄漏信号中提取得到的特征量进行了检验,验证了特征量提取方法的合理性。最后,给出了以首、末站特征量共同作为输入的神经网络管道泄漏诊断模型及其训练、检验结果。长期的管道泄漏实时监测结果表明,所提出的泄漏信号特征提取方法具有较强的工况适应性,为原油输送管道泄漏的鲁棒诊断提供了较好的技术手段。 展开更多
关键词 管道泄漏 特征提取 信号增强 工况适应性 神经网络模型
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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
19
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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基于自适应阈值的距离图像线段特征提取 被引量：5
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作者 满增光 叶文华 +1 位作者 楼佩煌 钱晓明 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2011年第6期483-488,共6页
提出一种从2D激光雷达距离图像中提取线段特征的方法,以满足移动机器人定位和地图创建的需要.该方法包括分割和合并两个阶段.采用IEPF(iterative end point fit)分割算法对输入点集进行递归分割,利用LT(line tracking)分割算法对已分割... 提出一种从2D激光雷达距离图像中提取线段特征的方法,以满足移动机器人定位和地图创建的需要.该方法包括分割和合并两个阶段.采用IEPF(iterative end point fit)分割算法对输入点集进行递归分割,利用LT(line tracking)分割算法对已分割点集的端点进行重新分配.根据两个相邻点集所包含的点数将合并过程分为两种情况考虑,分别采用不同的自适应阈值合并算法对两点集进行合并.对比实验结果表明,该方法能解决线段提取中过分割和过合并问题,对线段端点表示较为精确. 展开更多
关键词 移动机器人 定位 特征提取 2D距离图像 自适应阈值 激光雷达
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