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101.
基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法 总被引:1,自引:1,他引:0
有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比(SNR)下仍保持90%以上的高精度。 相似文献
102.
103.
针对风洞试验中轨迹测量问题,设计了由3个一维线阵CCD成像单元组成的实时空间位移测量系统。提出了一种基于特征边缘提取的组合特征定位WBT算法,可以有效提高系统精确度和抗振动干扰能力。应用该系统在风洞中测量了覆冰导线的舞动轨迹,完成了导线舞动规律研究。 相似文献
104.
刘佳璐 《空间控制技术与应用》2009,35(5):48-51,60
为了满足月面巡视探测器的自主导航要求.使用一种新的基于尺度不变的特征点提取和匹配算法.首先根据尺度不变特征变换方法从图像中提取关键点作为特征点,然后进行左右双目图像的特征点匹配和视差的恢复.与传统特征算法相比,可以提高对不同光照环境图像匹配的鲁棒性和匹配精度.在模拟试验场的双目视觉图像匹配中,仿真实验取得较好的效果. 相似文献
105.
106.
转子故障的连续小波尺度谱特征提取新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
引入图像分析方法,提出了直接从转子故障信号连续小波尺度谱中提取图像纹理特征的新方法.首先,通过转子故障模拟实验台采集了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动等典型故障信号;然后,分析了故障信号尺度谱的差别及所提取出的数字特征对故障的敏感性;最后用结构自适应集成神经网络进行了智能诊断实验,结果表明了本文所提出的尺度谱数字特征对转子故障诊断的有效性. 相似文献
107.
流体力学深度学习建模技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。 相似文献
108.
基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络(DAGNN)的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明:相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。 相似文献
109.
以飞机维修保障中的经验知识积累和重用为目的,针对故障案例知识由于缺乏结构化、规范化描述,导致共享与重用困难的问题,对飞机故障案例的知识表达与信息抽取方法进行了研究.首先,根据飞机故障领域的特殊性以及知识共享和重用的实际需求,建立了飞机故障案例知识的本体模型;其次,利用中文分词工具以及文本工程通用框架(GATE),研究了对故障案例信息文档的语义标注以及基于规则的信息抽取技术;最后,利用Jena推理机挖掘出隐性信息,并实现在信息抽取过程中,通过不断发现新知识,主动扩展知识库.在此基础上开发了信息抽取原型系统,实现了从多种不同类型的文档信息中抽取出结构化故障案例信息,并利用数据库进行存储和管理,提高了故障案例知识的重用性,验证了研究方法的可行性. 相似文献
110.
提出了一种特征驱动的可复用需求建模方法(RRM,Reusable RequirementMethod),此方法定义了一个可复用的需求建模过程(RRMP,Reusable Requirement Modeling Process),在领域工程和应用工程两个层面上都提出了相对完整的需求建模方法并将两个阶段有机地融合在一起.将主要研究方向着眼于领域模型的正确建立、合理剪裁和对象化过程,从而得到针对于具体应用的需求模型.在RRMP的过程指导下还将设计一个需求定制与应用开发平台(RAP,Requirement customing Application developing Platform).RAP平台立足于需求获取阶段,以用户易理解的图形化方式灵活直观地与用户进行需求交互,根据用户定制的需求自动生成具体应用的标准需求开发文档和开发过程中所产生的统一建模语言(UML,Unified Modeling Language),并最终开发出用户所需的领域内特定应用的原型系统.RAP平台主要包含3个部分:图形化需求定制工具,需求开发文档生成工具和目标应用开发工具. 相似文献