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61.
时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。  相似文献   
62.
2.5维C/SiC复合材料单胞模型及刚度预测   总被引:3,自引:3,他引:3  
通过提取2.5维C/SiC复合材料经纱边界曲线,采用鲁棒最小二乘拟合得到了经纱轴向函数表达式,对拟合后的曲线进行合理简化,建立了参数化的2.5维C/SiC复合材料的有限元模型.采用双尺度模型对2.5维C/SiC复合材料进行刚度预测,分别为考虑纤维/基体/孔隙的微观尺度和考虑经纱/纬纱/孔隙的单胞尺度模型,刚度预测的方法采用刚度平均法和能量法.最后讨论了微观尺度的孔隙率对2.5维C/SiC复合材料弹性模量的影响.结果表明,刚度平均法和能量法的计算结果差异较小,考虑微观孔隙率后,计算结果与试验结果吻合得更好.   相似文献   
63.
三维编织复合材料研究进展   总被引:7,自引:2,他引:7  
汪星明  邢誉峰 《航空学报》2010,31(5):914-927
重点回顾了三维编织复合材料各发展阶段的关键性成果,从研究方法和研究方向两个角度,对该领域的重要研究成果和笔者所在课题组的最新研究成果进行了评述。在编织工艺方面,重点介绍了编织物的细观结构和适用领域,指出了细观结构对最大纤维体积分数的影响和当前流行的建模方法,并且将周期性单胞划分方法和纱线截面形状的模拟归纳为参数化建模中的两个关键问题。对力学性能的研究成果进行了综述,在试验方面,重点介绍了编织角的变化对材料各种性能的影响;在理论方面,重点评述了几种多尺度细观力学方法和特征单元法。最后,对有待于进一步研究的问题进行了展望。  相似文献   
64.
石悦  付琨  孙显  林殷  赵文哲 《宇航学报》2012,33(10):1505-1511
 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。  相似文献   
65.
改进多尺度Canny算子在SAR图像边缘提取中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
着重讨论了在原始Canny算子基础上提出的一种改进算法。其主要特点在于将多尺度分析的概念引入到基本Canny算子中,从而改善了Canny算子的检测性能,使其更加适应合成孔径雷达(SAR)图像受噪声影响较大的特点。最后在原始SAR图像基础上,将改进的算法与基本Canny算子及其它几类边缘检测算子作了性能对比实验。实验结果显示了改进Canny算子的良好检测性能。  相似文献   
66.
反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
吴森堂  刘星  张淼 《航天控制》2005,23(2):36-40
提出了一种实用有效的反舰导弹末制导多尺度多传感器数据融合方法。该方法可充分地利用捷联惯导和双星系统信息,对雷达导引头的测量信号进行有效的校正补偿,同时又可根据系统对校正算法实时性与精度的要求,通过合理地调整滤波算法节点数来满足系统的设计要求,从而大大地提高反舰导弹末制导的导引精度。该方法的有效性在某型超音速反舰导弹末制导信号校正仿真中得到验证。  相似文献   
67.
在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。  相似文献   
68.
以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法.方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升训练成为强分类器;对方法进行旋转、尺度、视点的不变性增强;最后将训练好的强分类器模板应用到待识别图像上,进行目标的检测识别.实验结果表明,本方法对带有各种旋转,尺度,以及视点变化的具有复杂边缘空间有形目标具有较好的识别效果.  相似文献   
69.
钟绘 《飞碟探索》2011,(11):48-49
表面上看来,量子效应跟生物有.机体似乎风马牛不相及。量子效应通常只在纳米尺度才看得到,还要加上强力真空、超低温,以及严密监控下的实验室环境。生物有机体则居住在宏观尺度的世界,那里温暖、混乱,什么事情都不能控制。像是这种一个系统里每一部分波动模式都保持一致的量子现象,在喧嚣不已的细胞世界里,维持不了百万分之一秒。  相似文献   
70.
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