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191.
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
192.
193.
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
194.
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
195.
196.
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
197.
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
198.
针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。 相似文献
199.
基于非线性最优化的摄像机标定方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种适用于CCD摄像机交汇测量系统的摄像机内、外参数标定方法。它将包含镜头畸变、光心误差等在内的摄像机内、外参数非线性标定模型转换为一个冗余测量情况下的非线性最优化问题,并通过先验信息设置各种约束条件来缩小最优化问题的收敛域,从而显著提高了标定的精度和稳定性。试验结果表明,在合适的测量几何条件下,采用该方法进行标定的双CCD摄像机交汇测量系统的定位精度可达毫米量级(1σ)。 相似文献
200.
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