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1.
在煤炭工业生产运输过程中可能出现皮带打滑问题影响设备运行,现有的基于传感器的测速方法可能因为贴合问题出现误测.提出一种基于视觉的智能皮带测速方法,针对皮带低纹理特征点不足的问题,通过累积多帧特征点对估计运动模型.同时,实际场景可能出现的视频抖动问题可以通过背景特征点估计出偏差,并进行补偿.另外,图像坐标系下的检测结果可以根据标定得到的摄像机内外参数转换到世界坐标系下皮带运动速度.实验结果验证了方法的有效性和准确性.该方法实现了煤炭运输皮带的智能测速,可用于皮带打滑故障的及时报告.  相似文献   
2.
针对单一算法检索效率不高的问题,提出一种新的基于Surf和改进颜色矩的服装图像检索算法,采用改进的目标颜色矩进行服装图像特征筛选,对目标进行预定位,进而采用Surf算法进行特征点匹配检索出目标图像,仿真结果表明,该算法图像检索时间比单一算法缩短了62.5%,效率提高了166%,比基于单一Surf或者颜色矩的检索算法更具准确性和检索效率,增强了算法的便捷性及实用性.  相似文献   
3.
跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。  相似文献   
4.
在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。  相似文献   
5.
针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性,同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。  相似文献   
6.
主动配电网中的自动化配电终端直接影响到状态估计精度和电网可靠性.通过配电网中量测配置的特点分析结果,采用灵敏度矩阵得到量测估计方差,确定其方差指标,评价指标的贡献系数并按大小排序,根据次序安装新量测设备.结合状态估计方差指标和配电终端投资指标,加权计算得出目标函数,以配电网合格条件为限制,迭代求解最优配置.通过改进配电网算例,分析了"三遥""二遥"两个优化阶段的优化过程和结果,说明算法的可行性.  相似文献   
7.
采用传递矩阵法研究了不同边界条件下薄壁截锥壳的高阶振动特性.基于Love壳体理论建立薄壁截锥壳振动微分方程,根据薄壁截锥壳子段间的状态向量,通过传递矩阵法得出整体传递矩阵,并用高精度的精细积分法计算固有频率,通过文献和有限元法进行验证,并分析了薄壁截锥壳在不同边界条件下的高阶振动特性.结果表明,不同边界条件下,采用传递矩阵法计算高阶固有频率与有限元法的计算结果基本一致.当轴向半波数增加时,频率明显增大;随着周向波数的增加,频率先减小后增大.固支-固支和简支-简支边界下在m=1和n=7处得到最小频率,固支-自由边界下在m=1和n=6处得到最小频率,三种边界下最小频率值分别为400.1、325.6和226.1 Hz;边界条件约束越多,最低阶固有频率越大.  相似文献   
8.
为提升轴承故障特征提取精度和运行状态评估准确性,提出一种基于小波包散布熵与Meanshift概率密度估计的诊断方法.首先,采用小波包变换对轴承振动信号数据进行升维,通过计算每个子带的散布熵构建特征矩阵;然后,利用PCA对多维矩阵进行可视化降维,采用Meanshift无参估计得到训练样本的概率密度最大位置作为聚类中心;最后,通过计算测试样本散布熵坐标与各聚类中心的欧式距离判定测试样本类别归属.采用CWRU和QPZZ-II轴承实验台不同故障类型和故障程度样本数据对所提方法进行验证,结果表明,得益于小波包完备的理论模型和信号频带分解稀疏性,结合散布熵指标对数据样本良好的鲁棒性,所构造的特征矩阵具有较好的类内聚集性和较大的类间距离,同时,Meanshift以概率密度最大化为目标自适应迭代聚类中心和隶属度,可以有效实现对不同数据样本的分类识别.  相似文献   
9.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。  相似文献   
10.
为提高信息传输的安全性,基于信息熵和混沌编码提出了一种可用于调制方式加密的通信技术。该技术可以根据对实时信道信噪比的估计自适应地选择多种高抗噪性能的调制方式,并利用经过混沌加密的调制跳变提高信号传输的保密性能。通过仿真实验,用时变信道和7 种常用的调制方式,以及混沌的Logistic 映射实现了该技术,并证实了其有效性。  相似文献   
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