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21.
图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。 相似文献
22.
从最早的银盐金属板显影技术到胶片时代再到如今的数码科技,当摄影一直在追求真实还原光影世界和忠实记录内心感动时,桂全智却尝试着用数码相机无限放大了"绘"这个动词,为我们呈 相似文献
23.
当抢险救援机器人腕部的全自动快换装置(full-AQHCD)自动锁紧属具接口即下耦合件(LCP)时,要同步精准对接和自动接通下耦合件的液压管路,为此,分别提出了数字量测量条件下和模拟量测量条件下精准对接理论(PDT),分别用于指导产品阶段和样机阶段的生产。产品阶段的精准对接理论是:把全自动快换装置视为被动目标,把下耦合件视为主动目标;通过4个耦合点实现全自动快换装置与下耦合件的连接;通过测量分别建立被动目标坐标系(X_1O_1Y_1)、主动目标坐标系(X_2O_2Y_2)与精准对接坐标系(XOY)之间的位姿关系;将被动目标对接点X_1O_1Y_1坐标变换到XOY坐标,再变换到主动目标对接点X_2O_2Y_2坐标;根据主动目标对接点X_2O_2Y_2坐标对主动目标对接点进行调姿以实现精准对接被动目标对接点;最后固定主动目标对接点。样机阶段的精准对接理论是:把全自动快换装置视为被动目标,把下耦合件视为主动目标;不完工被动目标布线舱,从而暴露出工作舱类似扳手空间的操作空间;通过4个耦合点实现全自动快换装置与下耦合件的连接;另外布置油源,在操作空间中先"对接"液压管路,再"测量、调姿和最后固定"主动目标的液压管路;完工被动目标布线舱。对上述2种条件下理论进行了仿真验证。 相似文献
24.
首先要建立模拟量与数字量被合理分配、灵活应用的测控体制,然后再 开始解决一些目前无法进行远程处理的问题;选择一款有助于实现总体方案的 高可靠性数模设备也是设计之初重点考虑的问题。 相似文献
25.
在大规模、高强度、海上待战的作战模式下,海军导弹武器装备的高效及时补充,对于作战部队战斗力的恢复和持续具有越来越重要的意义。文章根据时效性和经济性原则,围绕保障关系的决策建立辅助决策模型,帮助指挥员快速地、科学地确定保障关系,为制定精确、快捷、高效的保障方案提供辅助决策,具有一定的参考和借鉴意义,并通过实例对模型进行了验证。 相似文献
26.
27.
基于PSO算法的舰载机舰面布放调度方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
基于智能粒子群(PSO)算法对戴高乐航母舰载机舰面布放调度问题的解决方法进行了研究。首先,分析了舰载机舰面布放调度的必备条件,包括设置舰面战位;测量计算舰载机由各个停机战位分别到2个准备战位的近似移动距离;分析了舰载机正常的出动流程;设计了不同数量舰载机的出动时间计算公式等。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,分析PSO算法本身的特点、优点,给出其用于解决舰载机舰面布放调度问题的可行性,并具体分析了解决思路。最后,通过编制程序对该解决方法予以实现。实验结果表明,基于PSO算法的舰载机舰面布放调度问题解决方法是可行的,与实际要求也基本一致。 相似文献
28.
29.
针对卫星导航所需的高精度地球定向参数(EOP)中的UT1-UTC预报问题,提出了基于双差分LS+AR的UT1-UTC参数预报方法。对UT1-UTC观测数据进行跳秒检测、固体地球带谐潮汐项改正,然后对改正后的UT1-UTC数据进行双差分处理,增强数据平稳性;采用最小二乘拟合(LS)与自回归(AR)分析方法对差分处理后的数据进行分析与预报;对预报结果进行逆差分处理与潮汐项改正外推、跳秒恢复,获取高精度的UT1-UTC预报值。通过与国际EOP_PCC预报结果对比表明,UT1-UTC短期预报精度与EOP_PCC较优的预报精度相当,其中1天UT1-UTC预报精度优于0.03ms,优于EOP_PCC预报结果。介绍了北京航天飞行控制中心的UT1-UTC每日例行预报情况。 相似文献
30.
基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断 总被引:8,自引:1,他引:8
针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断. 相似文献