基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．     

基于2D-VMD与CC结合的模态重构算法

为提高重构图像的质量,针对二维变分模态分解( 2D-VMD: Two Dimensional Variational Mode Decomposition) 算法需确定分解尺度K 值和有效固有模态分量的问题,提出了将2D-VMD 结合相关系数( CC: Correlation Coefficient) 的联合算法,并用于图像重构。该方法首先利用2D-VMD 将图像信号分解为不同中心频率的子模态,然后计算分解后的固有模态函数( IMF: Intrinsic Mode Function) 与原始图像函数的CC 值,根据CC 准则确定有效的固有模态分量,最后利用有效的固有模态分量进行重构,实现了图像去噪。仿真结果表明,2D-VMD 和CC 结合可以准确得到分解尺度K 和有效的子模态,具有很高的图像重构精度,提高了图像质量。     

基于EEMD的奇异谱熵在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械振动信号的非平稳、非线性等特点,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)的奇异谱熵信号分析及故障诊断方法.该方法利用EEMD有效抑制模式混叠现象的优点,首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后将各阶IMF分量构成一个特征模式矩阵,并对该特征模式矩阵求奇异谱熵值.奇异谱墒值的大...     

希尔伯特黄改进算法在语音增强中的应用

语音信号在传输过程中常常受到传输系统或周围环境的噪声影响而无法识别说话者的内容。为了尽可能消除语音中的噪声,提高语音的信噪比及清晰度,提出了一种基于奇异值分解的希尔伯特黄消噪算法。该算法对带噪语音信号进行经验模态分解,得到各阶固有模态函数,在对各阶固有模态函数分量分析的基础上,利用软阈值和奇异值算法相结合的方法来达到语音消噪的目的。这种分阶消噪算法可以尽可能的除去噪声,提取出纯净的语音信号。通过大量的仿真结果可以证明:该算法在语音消噪应用具有可行性,而且优于传统语音消噪方法。     

基于奇异值分解的液压缸动态特性分析新方法

针对经验模态分解(EMD)方法、数学形态法和经验模态分解(MM-EMD)方法在处理液压缸油压波动信号时产生模态混叠的缺点,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的液压缸动态特性分析的新方法。首先,在相空间对周期性冲击力作用下的液压缸油压波动信号进行重构,得到合适的特征矩阵;然后将特征矩阵进行奇异值分解,获得奇异值序列和多个可线性叠加的分量信号;最后,根据奇异值分布规律、分量信号特点和油压波动模型,将分量信号进行分类和重组,提取能够反映液压缸动态性能的自由振动分量。试验结果表明,基于奇异值分解的液压缸动态特性分析新方法提取的自由振动分量,能够避免模态混叠,保留了更多的信号细节,为评价液压缸动态性能提供可靠的依据。     

基于经验模态分解的水下目标回波提取

为在噪声中有效提取水下目标回波,提出一种基于经验模态分解的目标回波提取方法,分别对目标回波与噪声进行经验模态分解,得到二者各阶的固有模态信号分量;计算二者各阶的固有模态分量的能量,求取对应各阶的能量差,并与门限相比较,选取大于门限的固有模态分量重构目标回波信号.分析了经验模态分解阶数和选择门限等因素对重构信号精度的影响.仿真结果表明,该方法可精确提取目标回波.采用该方法提取信号的均方误差均低于自适应滤波方法,尤其在低信噪比时.     

特征系统实现算法的虚假模态剔除方法

针对虚假模态影响特征系统实现算法识别结果的问题,提出用奇异值分解结合模态能量水平来剔除特征系统实现算法识别结果中的虚假模态。利用奇异值分解(SVD)方法滤除信号中的部分噪声,减少噪声模态并提高识别结果精度,利用输出矩阵、状态矩阵的特征值和特征向量以及输入分配矩阵计算出识别结果中各阶模态能量矩阵,对其进行奇异值分解得到最大奇异值,将其作为各阶模态对输出能量贡献的衡量指标,称之为模态能量水平,然后由计算模态与噪声模态能量为零的特点剔除识别结果中的虚假模态。通过数值仿真和实例分析验证了方法的有效性。     

基于EMD和SVD的在线手写签名特征提取方法

为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.     

一种新的超声无损检测回波信号的识别方法

由于超声回波信号受到噪声干扰或者到达时间混叠,故超声无损检测信号很难鉴别缺陷的大小.文中提出一种新的超声回波信号到达时间的识别方法.该方法首先把原始采集的回波信号进行经验模态分解,得到若干个固有模态函数,通过确定能量临界值,选择几个固有模态函数重构信号,重构信号的峰值包络表明了各个回波信号的到达时间.由衍射时差法(TOFD)实验信号验证了该方法的可行性及准确性.实验结果表明,可以识别的最小时间间隔为0.1μs,平均误差为80 ns.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。