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振动信号的特征提取由于受强背景噪声的干扰往往具有很大的困难。在作者提出的时序多相关-经验模式分解方法的基础上,提出了一种相应的改进方法,将其扩展到一般振动信号的特征提取。先对采集到的时间序列作多相关处理,在时序多相关处理时,为了达到克服噪声干扰的目的,取一段采样序列,对其作周期延拓,使得在多相关处理后,噪声仅仅体现在多相关序列的常数项里面。再对得到的多相关数据作经验模式分解,选择满足要求的本征模式函数并作边际谱分析,以达到提取强噪声背景下的特征信号的目的。仿真分析表明了该方法的有效性。最后将它应用到实际某特种车辆振动信号的特征提取中,得到了满意的结果。 相似文献
944.
通过选择激发光荧光技术研究了生长在SiO2中的掺铒纳米硅(nc—Si:Er)的光学性质。当激发光光子能量高于1.519eV时,nc—Si:Er的室温光荧光谱上能够看到两个清晰的发光峰,一个来自nc—Si,峰值位置在1.39eV,标记为Enc-Si;另一个发光来自nc—Si附近的Er离子,峰值位置在0.81eV,标记为EEr,当激发光的光子能量为1.42eV时,尽管该能量高于Enc-Si和EEr的峰值能量,在nc—Si:Er的室温光荧光谱上既看不到Enc-Si的发光蜂,也看不到EEr的发光峰。研究发现,当激发光光子能量与Er离子的一些激发态能量共振时,来自Er离子的荧光峰(EEr)出现共振增强现象,同时来自nc—Si的荧光峰峰值强度则有一定程度的降低。结果表明,nc—Si:Er中的共振增强现象是由于共振激发增强了载流子从nc—Si向临近的Er离子传输过程。 相似文献
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946.
针对含有函数型和多元向量数据的回归模型中变量选择和参数估计问题进行研究,扩展了函数型数据分析和变量选择方法的应用范围。首先,函数型自变量基于函数型主成分基函数空间进行投影;然后,对投影后的函数型自变量(按组)及多元向量自变量采用惩罚变量选择方法,同时估计相应的系数。惩罚项调节参数采用自适应调节参数,损失函数采用中位绝对损失函数,以此为例,通过引入松弛变量将估计算法转化为求解线性规划问题,算法复杂度低。数值模拟结果表明,所提方法对于含函数型自变量回归模型的变量选择和参数估计均具有良好效果。 相似文献
947.
在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。 相似文献
948.
分布式天线组阵是指利用现有的天线资源,使用较低成本实现超大的天线口径。针对分布式天线组阵中,不同口径天线接收信号信噪比差异较大,任意天线是否均可引入天线阵中,加入较低接收信噪比的信号进行组阵合成能否提高最终合成信号的误码率性能等问题,提出了分布式天线组阵的优选准则。该准则依据载频、时延以及相位这三者估计算法的性能及其克拉美罗性能下界,证实当接收信号信噪比低于载频估计的异常值效应门限时,受载频差估计精度急剧恶化的影响,将该信号加入天线阵中进行合成将引起最终合成信号误码率性能的恶化。系统仿真算例验证了结论的正确性,为我国未来深空探测任务提供可靠的保障。 相似文献
949.
为解决现有彩色图像水印算法容错性低及宿主图像与水印图像在嵌入时尺寸匹配问题,并提高算法抵御各种攻击的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像多重水印鲁棒算法。使用Arnold变换对3幅二值水印图像进行置乱,分别对彩色宿主图像的三通道进行BEMD,得到各通道的内蕴模态函数(IMF)和余量信息,选择各通道的第1个IMF(记作IMF1)作为水印嵌入层,对每个通道的IMF1分割成不重叠子块后进行DCT;再将置乱后的二值水印图像依次重复嵌入在各通道子块经过之字形(Zigzag)扫描后的中频系数中,使用逆Zigzag扫描和逆DCT得到各通道嵌入水印信息后的IMF1,并与每个通道其余的IMF及余量重建得到嵌入水印后的彩色图像。水印提取为嵌入过程的逆过程,算法可以实现彩色图像嵌入水印的盲提取。在水印提取过程中对重复嵌入提取到的水印图像使用投票策略,增强了算法的容错性。大量实验结果表明:嵌入水印后的图像峰值信噪比(PSNR)在34 dB以上,水印信息具有较高的不可见性;对嵌入多重水印后的宿主图像进行大尺寸剪切、椒盐噪声等攻击实验,提取到的水印图像与原始图像的归一化系数均在0.96以上,且可达到1,水印信息提取完整清晰可辨。与现有大量彩色图像水印算法相比,所提算法具有较强抵御各种攻击的能力,同时嵌入水印后图像具有较高的不可见性。 相似文献
950.