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特征提取是进行模式识别的关键环节,利用稀疏分解将信号表达为具有一定结构特征的原子组合,为提取信号内部特征信息提供了一种有效途径.本文提出基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法,利用改进量子进化算法的并行性和全局搜索能力,使信号在过完备的原子库上实现快速精确的稀疏分解.对过完备的原子库进行量子比特概率幅编码,通过量子比特的交叉进化-变异操作更新原子库,以信号残差与原子的内积作为量子进化目标函数,筛选出最具信号结构特征的原子,凭借稀疏重构实现信号的特征提取.仿真信号和故障轴承振动信号的稀疏特征提取结果表明了所提方法的有效性和优越性. 相似文献
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重心高度是影响汽车操纵稳定性、平顺性和安全性的重要指标.重心高度过大可能引起严重的交通事故.为此,文中提出了一种基于动态制动模型的汽车重心动态测量方法,该方法利用平板式检测台,根据测得的轴重和制动力来估算汽车重心;建立了汽车重心位置动态检测系统,并利用实车实验对文中方法进行,发现该方法的检测值更接近汽车行驶的实际值;采用该方法对3辆不同车型的汽车重心高度进行测量,结果表明,该方法具有较高的测量精度和效率,适用于任何车型的重心测量. 相似文献
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