基于SVD原理的PCA特征频率提取算法及其应用

针对实测转子位移信号存在噪声污染的问题,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法。首先,从理论上推导了PCA与SVD的内在联系,即PCA产生的协方差矩阵特征值等于SVD产生的矩阵奇异值的平方,且PCA产生的特征向量等于SVD产生的左奇异向量;然后,基于上述结论,提出一种基于SVD原理的PCA特征频率提取算法,并通过仿真信号验证了算法的有效性;最后,将该算法应用于大型滑动轴承试验台主轴的轴心轨迹提纯,得到的轴心轨迹清晰、集中,可成功识别转子的不对中及碰磨故障。     

主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.     

完全判别信息Fisherfaces人脸识别算法

针对传统Fisherfaces算法存在丢失部分样本信息的问题,提出一种改进的Fisherfaces算法——完全判别信息的Fisherfaces算法(简称CDI_Fisherfaces).首先说明传统Fisherfaces算法的最优判别矩阵是不相关判别(uncorrelated discriminant,简称UD)矩阵,通过施加正交约束条件,得到正交判别(orthogonal discriminant,简称OD)矩阵.然后在这两个判别矩阵的基础上,添加主成分分析(PCA)阶段中总体散度矩阵St未被考虑的非零特征值对应的特征向量,组成新的判别矩阵.这两个新的判别矩阵不仅包含了样本的全部特征,还分别保持了原先判别矩阵的不相关性和正交性.最后通过在ORL和YALE人脸库上实验,发现完全判别信息Fisherfaces算法识别率高于传统的人脸识别算法,说明本文中算法的优越性.     

一种改进的谱聚类算法及其在基因表达谱分析中的应用

聚类分析是从基因表达谱数据中提取生物医学信息的主要方法之一.针对传统谱聚类算法无法确定聚类个数的问题,提出一种改进的谱聚类算法并将其应用于基因表达谱聚类分析.首先用基因表达谱数据构造Laplacian矩阵,经特征值分解后得到相应的特征值和特征向量,用谱隙来描述相邻特征值的差值;然后通过寻找谱隙序列的最大值来确定聚类个数;最后从单位化的特征向量着手实现数据类别的划分.通过模拟数据与癌症数据的实验,证明了该文算法的有效性.     

基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法

提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据...     

一种改进的非负矩阵最大特征值的C-W算法

利用不可约非负矩阵及Collatz-Wielandt函数的性质,给出了一种改进的计算不可约非负矩阵最大特征值的C-W算法,在恰当选择参数的情况下该算法具有很好的收敛速度.     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

一种可实现自动配对的二维频率估计算法

提出一种实现不同维间估计结果自动配对的二维频率估计算法.首先把二维频率估计问题转化成两个矩阵束的特征值问题.根据矩阵束的特征求出两个矩阵束的公共特征向量,并以此为基础同时求出两个矩阵束的特征值.算法估计误差与现有算法相近,但解决了现有算法普遍存在的配对难题.     

关于实对称带状矩阵逆特征值问题的广义Lanczos算法

针对实对称带状矩阵的逆特征值问题,提出了一种新的能适应重特征值逆问题算法-广义Lanczos算法.它是在块Lanczos算法、拟Lanczos算法的基础上的进一步扩张,通过实际计算验证,该算法简单且数值稳定.     

求解矩阵极大特征值问题的保守BFGS算法

基于求解无约束优化问题,本文提出求解大型对称正定矩阵极大特征值问题的保守BFGS算法.所提算法有效地避免了求解大型Hessian矩阵逆的问题.同时,在一些合理的条件下,建立了所提算法的全局收敛性.最后,将所提算法和EIGS(Matlab内部计算矩阵极大特征值的命令)进行了对比测试.数据结果表明,本文所提算法快速、高效、稳定.     

实对称矩阵特征值分解高速并行算法的FPGA实现

针对MUSIC(Multiple Signal Classification,多重信号分类)算法中的信号子空间和噪声子空间分离的硬件实现实时性需要,对矩阵特征值分解的Jacobi算法进行了并行改进,采用脉动阵列结构在FPGA(Field Programmable Gate Array)上高速并行实现了对数据协方差矩阵的特征值分解。采用矢量模式CORDIC算法和旋转模式CORDIC算法实现脉动阵列结构的细胞单元。系统字长选用16 bit定点数,采用硬件描述语言VHDL进行描述,在Altera公司的EP2S60中实现。整个特征值分解模块消耗24 372个FPGA中基本逻辑单元(LE),系统最高工作频率145 MHz,完成一次特征值分解的最低耗时为14.82μs。通过理论分析和实验验证,该实现方法精度高、速度快,大大提高了MUSIC算法的实时性,扩大了MUSIC算法的应用范围。     

基于PCA改进的快速Adaboost算法研究

针对传统的Adaboost算法可能出现在应对较大训练数据集训练时间过长的问题,提出了一种改进的Adaboost算法——PCAdaboost。改进算法利用PCA方法的降维技术,对训练样本特征提取主要成分,去除输入样本特征间的相关性,提高分类精度。同时,从样本阈值搜索角度考虑了特征值等分和特征值空间维数,给出了阈值快速搜索方法。实验结果表明,该算法在UCI数据集上取得较好的效果。     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法

针对液压油缸内泄漏故障诊断中提取时域参数过多以及各参数间相互交叉等问题,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和改进的Levenberg—Marguard（LM）神经网络的诊断方法．首先采用Lu分解法对LM算法中逆矩阵的求解进行优化,以加快网络的收敛速度,然后提取压力信号的8个时域参数作为原始特征,采用PCA法对其进行降维和去相关,提取前2个主成分作为最终特征,输入到改进的LM网络中进行故障模式识别,并将诊断结果与LM算法和GA—BP算法进行仿真对比研究．研究结果表明：基于LMBP算法的故障诊断方法在减少识别误差和提高诊断速度等方面取得显著改善,是一种行之有效的液压油缸内泄漏故障诊断方法．     

基于酉变换的改进GSO波束形成器

针对传统Gram-Schmidt正交化(GSO)波束形成器对干扰的抑制性能比较差的缺点,提出一种基于酉变换的改进GSO算法.该算法对训练数据进行酉变换,估计变换后数据的协方差矩阵并取其实部,待该实矩阵减去噪声分量后采用GSO算法重构变换后的干扰子空间,将经过同样变换后的静态波束加权矢量向该干扰子空间做正交投影得到自适应加权矢量.计算机仿真结果证明,在干噪比(INR)较高时该算法与基于特征值分解的子空间投影算法的性能相近.     

基于改进MSPCA的网络异常检测方法研究

网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进行滤波.该算法克服了传统MSPCA算法参数选择困难和时间复杂度较高的缺点,可以更加有效地分离网络中的异常数据.实验结果表明,与其他的检测算法相比,改进MSPCA的检测算法取得了良好的检测效果.     

关系矩阵的周期性算法分析

提出了求关系矩阵周期的直接算法和改进算法,直接算法是根椐关系矩阵周期的定义得出的,改进算法首先根椐关系矩阵的幂与一般矩阵的幂相比较进行曲初步改进,其次在进一步分析逻辑加规则含义的基础上又再次进行了改进.最后本文给出了在不同算法下求不同维数的关系矩阵周期所需的时间,同时在MATLLAB,中对上述数据进行了数据仿真,结果说明当矩阵维数较大时改进算法比直接算法明显缩短了时间,提高了计算效率.     

基于C4.5算法的敏感图像检测方法

提出一种基于2次C4.5分类的敏感图像检测方法.该方法利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,在HSI空间和YCbCr空间提取颜色特征,进行第1次基于C4.5算法的训练和分类;对分类生成的0,1二值空间进行特征提取,将所有特征分量融合进行基于C4.5算法和2次训练和分类.基于2次训练生成的规则进行敏感图片的检测.实验结果表明,该方法对于敏感图片分类正确率达93.3%以上,与基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比,进一步提高了正确识别率.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.