基于S变换的时频特征提取与目标识别

目标的时间-频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征,可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题,提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析,得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下,目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论;然后基于这种稳定的时频分布特征,采用最小贴近度的方法进行分类识别。针对不同目标模型的仿真结果表明,该方法的识别率高于其他时频分析方法并且具有很好的鲁棒性。     

具有前缘凹陷特征的气冷涡轮叶型研究

提出了一种具有前缘自锁涡的新型气冷涡轮叶型.对新叶型流场进行了跨声速情况下的详细数值研究.观察了由前缘冷气喷射所形成的冷气旋涡沿叶型表面的变化.将新叶型的冷却效率、能量损失、压力场等与传统气冷涡轮叶型进行了对比.结果表明:新气冷叶型能够把由前缘冷气喷射形成的冷气旋涡锁定在其凹陷部位.冷气与主流的掺混损失减小.因此,前缘冷气喷射孔的列数可以减少.相应地,冷气喷射量可以减少.      

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

基于小波包分析的转子振动信号故障特征提取研究

针对处理转子振动故障时,FFT等传统方法不能很好地分析同一频率下不同类型故障并发的复杂信号的情况,提出采用小波包分析的方法并分离故障特征向量。通过对比FFT与小波包分析方法,可以明显看出小波包分析的先进性和有效性。     

基于EMD的发动机轴承振动冲击故障特征提取

采用经验模式分解方法(EMD),研究了发动机轴承的非平稳振动信号故障特征提取问题.计算机仿真结果证实了该方法的有效性;采用该方法提取了滚动轴承故障振动信号冲击特征,结果表明应用该方法能够准确、有效地获得轴承的冲击损伤特征,并且,经进一步分析,可确定冲击损伤故障失效模式.     

利用瞬时频率提取雷达辐射源特征的新算法

介绍了一种新的雷达辐射源特征提取算法,该算法首先通过伪维纳分布寻找一个随时间变化的最佳窗,基于该窗精确估计信号的瞬时频率,从瞬时频率估计中,可以识别出相位编码信号,然后对于不同的编码类型,利用所估计的瞬时频率,提取瞬时频率的自相关的主瓣峰值和最大旁瓣值的比值作为识别特征.仿真实验证明该算法提取的特征值可有效识别不同体制的雷达信号.     

基于ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

基于局部径向二值模式的三维人脸识别

针对人脸识别中局部特征的提取,提出了局部径向二值模式(LRBP,Local Radial Binary Pattern),并将其用于三维人脸识别.首先,对经过预处理的人脸深度图像进行区域划分;然后用局部径向二值模式提取子区域的特征序列,并将其链接在一起构成三维人脸的特征向量;最后,利用Fisherface方法对三维人脸特征向量进行训练和识别.在中国科学院自动化研究所三维人脸数据库中选取样本,利用LRBP对其进行识别,结果表明该方法在基本不损失识别率的前提下,可以有效提高识别的效率.      

转子系统碰摩约束模型与振动响应分析

针对转静子碰摩的典型力学特征,从碰摩对转子产生附加约束的角度提出了碰摩力学模型,基于该约束模型,分析了转子系统碰摩过程中的共振区间扩展、振幅跃迁与不稳定接触等响应特征与机理.研究了力学特征参数对转子碰摩振动响应的影响,结果表明附加约束刚度提升使得系统共振区间与不稳定接触区间增大,而转静子间摩擦系数升高造成系统共振区间减小与振动响应幅值的降低.建立了具有航空发动机结构特征的碰摩分析模型,仿真结果表明,除碰摩约束造成的共振区间扩展外,具有结构特征的转子碰摩响应还与碰摩位置及模态振型密切相关.碰摩程度较轻时,转子瞬态响应表现出拟周期振动的特点,而碰摩程度严重时,转子运动趋向不稳定,响应特征更接近约束模型.      

基于非参数边缘积分估计的局部特征描述子

为提高图像匹配性能提出了关于局部区域特征描述子的统计模型。该模型是一种基于梯度模值及方向分布的边缘积分函数模型。在离散梯度方向的边缘积分函数与梯度矢量场的模值累积方向直方图相同。采用基于核函数的非参数估计,估计了该函数,应用于尺度不变特征变换(SIFT)描述子。为了提高描述子的旋转不变性、独特性,降低运算复杂度,将特征点周围的局部区域作为圆形,由径向采样网格划分为8个子区域。在每个子区域估计边缘积分函数,特征向量由每个小块8个方向的函数值组成。实验表明,该描述子能够提高旋转变换的检测率(查全率),降低运算复杂度。