基于改进自适应S变换的电能质量扰动实时检测方法

1

作者 位俊明 吕世轩 +3 位作者 王伟 郑丽君 刘鑫 胡润泽 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第14期40-48,共9页

针对复合电能质量扰动检测算法实时性差、时频分辨率低的问题,提出了一种基于改进自适应S变换(improved adaptive S transform, IAST)的电能质量扰动实时检测方法。构建全局自适应高斯窗作为IAST的核函数,可随检测频率变化自适应调整窗... 针对复合电能质量扰动检测算法实时性差、时频分辨率低的问题,提出了一种基于改进自适应S变换(improved adaptive S transform, IAST)的电能质量扰动实时检测方法。构建全局自适应高斯窗作为IAST的核函数,可随检测频率变化自适应调整窗函数有效窗长及频谱,避免为提高时频分辨率频繁切换窗口参数,降低算法复杂度。以增强信号能量集中度为参数调优目标选取窗口参数,确保对各类扰动的精确时频定位。采用自动阈值法确定实际扰动信号的主频点,并对主频点进行时频变换,进一步提高算法执行效率。仿真和实测结果表明,相比于现有复合电能质量扰动检测算法,该检测方法实时性好、时频分辨能力强、计算复杂度低,适用于复杂电能质量扰动实时准确检测。 展开更多

关键词 电能质量扰动 自适应高斯窗 时频分析 改进S变换

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基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构

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作者 窦文 殷红 彭珍瑞 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期32-38,51,共8页

针对基于经验模态分解的结构响应重构方法需设置较多带通滤波器参数,且对噪声鲁棒性低的问题,提出一种基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构方法。首先根据瑞利熵自适应选择改进多重同步挤压变换的窗口长度和迭代次数,使用最... 针对基于经验模态分解的结构响应重构方法需设置较多带通滤波器参数,且对噪声鲁棒性低的问题,提出一种基于自适应改进多重同步挤压变换的结构响应重构方法。首先根据瑞利熵自适应选择改进多重同步挤压变换的窗口长度和迭代次数,使用最优窗口长度和迭代次数进行时频分析,其次引入Crazy Climber算法提高脊线提取的准确度,通过脊线重建振动响应的各个分量信号。最后使用模态转换矩阵计算未知响应处的响应分量,并根据模态叠加法进行结构响应重构。通过对悬臂梁的数值算例和简支梁的试验验证,以验证方法的有效性。结果表明:所提方法重构的响应时程曲线与真实响应时程曲线吻合良好,与传统基于经验模态分解的结构响应重构方法相比,无须预设参数,且具有较强的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 振动与波 自适应改进多重同步挤压变换 Crazy Climber算法 模态转换矩阵 模态叠加法 响应重构

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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法

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作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页

数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多

关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离

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基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测 被引量：4

4

作者 孙国良 伊力哈木·亚尔买买提 +3 位作者 张宽 吐松江·卡日 李振恩 邸强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期126-134,145,共10页

为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风... 为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多

关键词 风电功率预测 数据清洗 小波变换 改进自适应遗传算法 神经网络

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基于CWT-IDRSN的风机滚动轴承故障诊断 被引量：1

5

作者 巴胤竣 孙文磊 +2 位作者 张克战 常赛科 刘志远 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期166-171,共6页

针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage net... 针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage network,IDRSN)的故障诊断模型。首先,利用CWT将轴承振动信号转换为二维时频图,作为输入样本,用于解决深度残差收缩网络在直接处理振动信号时引起的频域失真问题;其次,设计了一种改进的软阈值函数(improved soft threshold function,ISTF),解决了因软阈值化引起的信号失真,设计了改进的软阈值模块(improved soft threshold block,ISTB)和自适应斜率模块(adaptive slope block,ASB),构建了改进的残差收缩单元(improved residual shrinkage building unit,IRSBU)以实现自适应地确定最佳阈值并进一步调整输出;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集与风机轴承振动数据采集实验台收集的滚动轴承数据集对所提方法进行实验验证。结果证明相较于其他方法,所提的故障诊断方法有更好的泛化性和通用性,分类准确率分别达到了99.75%和99.69%。 展开更多

关键词 连续小波变换 深度残差收缩网络 自适应斜率模块 改进的软阈值函数 故障诊断 深度学习

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基于改进CycleGAN的林火图像烟雾滤除算法研究 被引量：1

6

作者 李海顺 李兴东 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第11期1596-1602,共7页

森林火灾现场的烟雾易遮挡火场要素信息,从而严重干扰火点定位等遥感技术手段的实施。本文提出了一种用于火场非均匀烟雾滤除的改进CycleGAN网络算法。该算法组合小波变换分支与包含Res2Net模块、注意力模块的知识蒸馏分支形成生成器,引... 森林火灾现场的烟雾易遮挡火场要素信息,从而严重干扰火点定位等遥感技术手段的实施。本文提出了一种用于火场非均匀烟雾滤除的改进CycleGAN网络算法。该算法组合小波变换分支与包含Res2Net模块、注意力模块的知识蒸馏分支形成生成器,引入PatchGAN网络作为判别器,同时在CycleGAN基础上增加了感知损失和映射损失函数。该算法实现了火场细节的恢复,可有效去除林火图像伪影。为了验证模型有效性,基于国际典型数据集NH-HAZE及中尺度点烧试验数据集,对比了该算法与现有去雾算法的效果。结果表明:该算法去雾效果对比现有模型有了显著改进(与第二名相比,PSNR、SSIM值分别至少提高了2.40 dB和2.07 dB,0.02和0.15),能够提升森林火灾遥感监测质量,可以为森林火灾消防决策提供更丰富、有价值的火场关键信息。 展开更多

关键词 森林火灾 非均匀烟雾 烟雾滤除 改进CycleGAN网络 小波变换 知识蒸馏

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基于图像自适应对ICC色彩管理机制的改进方案(英文) 被引量：7

7

作者 蔡圣燕 刘真 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z2期125-128,共4页

对 ICC色彩管理机制进行了分析,提出了一套 ICC色彩管理机制的改进方案。改进后的机制不仅能减小设备特性文件的尺寸和数量,而且自动选择渲染目的和分色参数,并采用一种新的色域映射方法。机制改进的目的在于提高色彩管理的灵活性和自... 对 ICC色彩管理机制进行了分析,提出了一套 ICC色彩管理机制的改进方案。改进后的机制不仅能减小设备特性文件的尺寸和数量,而且自动选择渲染目的和分色参数,并采用一种新的色域映射方法。机制改进的目的在于提高色彩管理的灵活性和自动化程度,提高图像复制的保真度,使色彩管理的实施更简便。 展开更多

关键词 色彩管理 改进 渲染目的 自适应 色域转换

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基于改进谱聚类算法的低压户变关系识别 被引量：3

8

作者 李方硕 刘丽娜 +3 位作者 程志炯 申杰 周一飞 熊思宇 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第10期128-134,共7页

台区辨识的准确性对配电网的安全稳定运行起着关键作用,其结果直接影响配电网线损计算的精度与配电网的综合保护。传统的台区识别算法对工频过零序列直接进行聚类分析,无法满足“非凸”序列的准确识别。基于此,文章提出一种适用于输入... 台区辨识的准确性对配电网的安全稳定运行起着关键作用,其结果直接影响配电网线损计算的精度与配电网的综合保护。传统的台区识别算法对工频过零序列直接进行聚类分析,无法满足“非凸”序列的准确识别。基于此,文章提出一种适用于输入任意过零序列的改进谱聚类算法。该算法以最大化相似度矩阵(weight matrix,WM)的方差作为自适应粒子群算法的目标函数,再自适应选取WM参数阈值将WM变为稀疏矩阵,从而将传统谱聚类算法的特征值计算问题简化为求取规范拉普拉斯矩阵的正交零空间问题,实现无类标签数据的精确聚类和快速计算。通过仿真软件获得的样本数据,其识别准确度可达99.11%,优于传统聚类算法的效果,处理实测数据时仍能达到98.71%的识别准确度。 展开更多

关键词 台区识别 改进谱聚类 自适应粒子群 最大化方差 零空间

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二维直方图图形统计分析的分割方法 被引量：2

9

作者 冷璐 黎明 张家树 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期156-158,共3页

一维阈值分割方法对噪声污染的图像很难达到理想的分割效果。二维直方图的分割方法结合了灰度和空间信息使分割精度提高,但计算复杂度急剧增加,并且传统二维直方图的方法对噪声和边缘像素的处理不够准确。改进了二维直方图的构造方法,... 一维阈值分割方法对噪声污染的图像很难达到理想的分割效果。二维直方图的分割方法结合了灰度和空间信息使分割精度提高,但计算复杂度急剧增加,并且传统二维直方图的方法对噪声和边缘像素的处理不够准确。改进了二维直方图的构造方法,采用自适应滤波器平滑噪声的同时更高效地保持了图像边缘和高频细节信息。运用改进的Hough变换对二维直方图进行图形统计分析,并搜索二维直方图的平面分割线,将二维直方图划分为不同的分割区域。实验结果表明改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。 展开更多

关键词 二维直方图 自适应滤波 改进HOUGH变换 图形统计分析 分割线

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基于组合的尿沉渣粘连细胞分割算法的研究与实现 被引量：1

10

作者 张石 吴春俐 祁金龙 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第12期241-243,261,共4页

在尿沉渣图像中经常会出现细胞重叠和粘连的现象。将粘连的细胞分离是尿沉渣自动检测系统中一项重要而困难的任务。针对这一情况,提出一种基于组合思想的分割算法。该算法首先利用改进的自适应阈值分割算法结合形态学处理对细胞进行定... 在尿沉渣图像中经常会出现细胞重叠和粘连的现象。将粘连的细胞分离是尿沉渣自动检测系统中一项重要而困难的任务。针对这一情况,提出一种基于组合思想的分割算法。该算法首先利用改进的自适应阈值分割算法结合形态学处理对细胞进行定位得到子图像,然后再利用基于距离变换的分水岭算法对子图像进行粘连细胞分离。实验结果证明,该算法能准确、稳定地分割尿沉渣粘连细胞。同时,该算法明显地提高了尿沉渣自动检测系统的性能。 展开更多

关键词 尿沉渣 改进的自适应阈值分割 形态学 距离变换 分水岭

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基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法 被引量：4

11

作者 邓星 达飞鹏 杨乔生 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期260-264,共5页

为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径... 为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率. 展开更多

关键词 三维人脸识别 自动预处理技术 改进的meshSIFT特征 自适应人脸切割 多任务稀疏表示分类

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一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法 被引量：11

12

作者 刘炳良 《红外技术》 CSCD 北大核心 2014年第3期196-199,204,共5页

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中... 采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 水果图像 颗粒噪声 小波域双边滤波算法 改进自适应双边滤波算法 改进加权中值滤波算法

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LFM信号的分数阶傅里叶域自适应滤波算法研究 被引量：4

13

作者 安澄全 郝冬艳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第1期54-59,共6页

对于线性调频信号(LFM)的滤波,采用处理平稳信号的方法对其滤波往往得不到很好的效果。本文利用了线性调频信号在分数阶傅里叶变换域上具有很好的时频聚焦性的特点,来实现信号在分数阶傅里叶域的自适应滤波,自适应滤波算法采用改进的步... 对于线性调频信号(LFM)的滤波,采用处理平稳信号的方法对其滤波往往得不到很好的效果。本文利用了线性调频信号在分数阶傅里叶变换域上具有很好的时频聚焦性的特点,来实现信号在分数阶傅里叶域的自适应滤波,自适应滤波算法采用改进的步长LMS方法,对传统的LMS算法做出了改进,算法中步长处理中引入了一个限制因子,可以较好地解决算法收敛速度和稳态失调量之间的矛盾。仿真结果表明,此算法在处理分数阶域的LFM信号滤波比传统的LMS算法有较好的滤波效果。 展开更多

关键词 线性调频信号 分数阶傅里叶变换域 自适应滤波算法 改进步长 限制因子

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基于小波域热红外降质图像滤波增强方法研究 被引量：4

14

作者 张燕 《红外技术》 CSCD 北大核心 2014年第5期355-359,共5页

随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展,大大拓宽了热红外图像的应用领域。提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法。该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象,首先对... 随着现代网络传输和视频通信技术的快速发展,大大拓宽了热红外图像的应用领域。提出了一种基于小波变换的热红外将质图像滤波增强方法。该方法以受到不同强度高斯白噪声和脉冲噪声构成的混合噪声模型的热红外降质图像为研究对象,首先对其进行二维小波变换,从而获得高频和低频小波分解系数;鉴于低频小波分解系数包含图像大部分信息,基本不受噪声干扰的特点,引入直方图均衡化法进行增强处理,以改善图像低频信息的对比度;根据各方向的小波高频分解系数中噪声的分布特征,对经典数学形态学滤波算法进行研究,分别设计出几类多尺度多方向的结构元素,实现对各高频小波分解系数中噪声的三级串联滤波处理,在此基础上进行自适应同态滤波增强,以最大限度改善滤波后图像质量。最后进行小波分解系数重构。实验结果表明,该算法对于热红外将质图像的处理效果优于单纯进行经典数学形态学滤波和已有的改进数学形态学滤波,为该类降质图像的滤波增强处理提供了一条可供借鉴的思路。 展开更多

关键词 热红外图像 混合噪声 小波变换 直方图均衡化 自适应同态滤波 改进数学形态学滤波

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基于改进Census变换的鲁棒立体匹配算法 被引量：2

15

作者 乔景慧 韩玉明 张啸涵 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期694-700,共7页

针对局部立体匹配算法对噪声与光照变化敏感及在弱纹理区域匹配效果不佳的情况,提出一种基于改进Census变换与自适应参数引导滤波的立体匹配算法。该算法融合HSV通道值计算代价,对噪声与光照变化有较好的鲁棒性;在支持窗口内分别使用欧... 针对局部立体匹配算法对噪声与光照变化敏感及在弱纹理区域匹配效果不佳的情况,提出一种基于改进Census变换与自适应参数引导滤波的立体匹配算法。该算法融合HSV通道值计算代价,对噪声与光照变化有较好的鲁棒性;在支持窗口内分别使用欧式距离加权与颜色加权获得Census变换参考值;集成AD与Census代价提高了单像素匹配代价的稳定性,降低了原Census变换对中心像素的依赖程度。在代价聚合过程中使用峰度系数对正则化参数进行自适应处理,通过视差计算获得视差图。在VS2017平台上对Middlebury数据库提供的图像对进行匹配实验,该算法在标准图像、加噪声图像及光照变化图像的各区域平均误匹配率分别是7.80%、10.72%和9.89%。结果表明:该算法可以降低误匹配率,同时能更好地适应噪声与光照变化。 展开更多

关键词 计量学 立体匹配 图像处理 改进Census变换 代价计算 自适应参数 误匹配率

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小波变换和改进谐波法的感应电动机转速辨识 被引量：1

16

作者 沈显庆 王成元 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2011年第1期25-30,共6页

针对感应电动机无速度传感器开环、闭环控制依赖数学模型的问题,建立了由自适应神经网络与小波变换构成的数字低通滤波器,并给出定子磁场定向改进转子槽谐波辨识转速的方法.利用小波变换辨识定子磁链,数字低通滤波器消除谐波信号、白噪... 针对感应电动机无速度传感器开环、闭环控制依赖数学模型的问题,建立了由自适应神经网络与小波变换构成的数字低通滤波器,并给出定子磁场定向改进转子槽谐波辨识转速的方法.利用小波变换辨识定子磁链,数字低通滤波器消除谐波信号、白噪声、频率变化等干扰因素的影响,保证准确提取转子槽谐波电压.仿真实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,可在强噪声下进行信号检测,有效提高转速的辨识精度,使转速可以在很宽的范围内进行调整,并可改善其动态性能和低速性能. 展开更多

关键词 无速度传感器 改进转子槽谐波法 定子磁链 小波变换 转速辨识 自适应神经网络 数字低通滤波器 调速性能

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基于自适应分层的文物点云数据压缩算法 被引量：9

17

作者 裴书玉 杜宁 +1 位作者 王莉 张春亢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3500-3503,3507,共5页

三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是:首先通过基... 三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持,但扫描所得海量点云包含大量冗余数据,给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题,提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是:首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层;然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据,采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩,保留对模型特征贡献较大的特征点。实验结果表明,通过形状误差控制分层厚度,能在平缓部位减少层数以提高效率的同时不至于使复杂部位因分层过厚而损失重要特征,改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于使平缓部位出现孔洞,从而保证了模型重建的精度。 展开更多

关键词 自适应分层 倒角距离变换 改进的弦高差法 点云数据压缩

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一种空时自适应处理的降维矩阵改进算法 被引量：4

18

作者 张贝贝 严家明 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期37-41,共5页

针对现有空时自适应处理(STAP)难以同时兼顾数据采样与性能,提出了一种STAP的降维矩阵改进算法,并给出了这种矩阵的具体构成。该算法的降维矩阵选取结合了局域联合处理方法(JDL)在主波束周围选取辅助通道性能稳定和广义相邻多波束法(GMB... 针对现有空时自适应处理(STAP)难以同时兼顾数据采样与性能,提出了一种STAP的降维矩阵改进算法,并给出了这种矩阵的具体构成。该算法的降维矩阵选取结合了局域联合处理方法(JDL)在主波束周围选取辅助通道性能稳定和广义相邻多波束法(GMB)辅助通道对准主波束选取针对性强的特点。仿真实验表明了该算法相比JDL和GMB方法在性能有所提升的同时也兼顾降低了数据采样要求。 展开更多

关键词 机载雷达 STAP 杂波降维 改善因子

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本科教育质量提升视角下高校新生教育审视 被引量：15

19

作者 赵丽雯 曹美兰 《江苏高教》 CSSCI 北大核心 2021年第7期98-102,共5页

本科教育质量提升是高校质量建设的重点和关键。高校新生教育作为本科教育的重要组成部分,其质量提升也是本科教育质量提升的基础。从目前来看,高校新生教育面临教育目标定位偏差、教育责任边界模糊、教育实现形式单一、新生教育针对性... 本科教育质量提升是高校质量建设的重点和关键。高校新生教育作为本科教育的重要组成部分,其质量提升也是本科教育质量提升的基础。从目前来看,高校新生教育面临教育目标定位偏差、教育责任边界模糊、教育实现形式单一、新生教育针对性作用载体泛化、教育外部适应滞后等问题。推动高校新生教育质量提升也就成为实现高校学生身份阶段转换、营造浓郁学术育人环境、做实本科教育基本环节、实现本科教育质量提升的应然选择。新生教育作为破解本科教育质量提升问题的关键之举和应时之选,要坚持阶段性和关键性相结合,强化服务学生的新生教育育人功能;协同性和重点性相结合,形成联动共治的新生教育基本机制;针对性和特色性相结合,丰富精准施策的新生教育实现载体;守成性和发展性相结合,推动适应时代的新生教育改革创新。 展开更多

关键词 本科教育 质量提升 高校新生教育 角色转换 发展适应

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基于小波变换和IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法 被引量：20

20

作者 李争 徐若思 +2 位作者 曹欣 罗晓瑞 孙鹤旭 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期883-890,共8页

光伏发电功率的精准预测对提升电网规划和调度能力具有重要意义。文章提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法。首先,建立光伏功率与气象因素关系,确定输入信号,对光伏电站异常数据进行清除与重补;其次,采用小波分解法分... 光伏发电功率的精准预测对提升电网规划和调度能力具有重要意义。文章提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的光伏功率短期预测方法。首先,建立光伏功率与气象因素关系,确定输入信号,对光伏电站异常数据进行清除与重补;其次,采用小波分解法分别提取辐照强度、相对湿度、温度的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优;最后,构建各序列的WT-IAGA-BP模型,根据不同天气类型划分光伏功率短期预测结果。经过仿真验证,与GA-BP,IAGA-BP,WT-GA-BP方法对比,表明该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。 展开更多

关键词 光伏功率预测 气象因素 小波变换 改进自适应遗传算法

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