基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法：这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理，因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性，其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性，得出在某些特殊的情况下，基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。     

曲面法线指引下的深度图像修复算法

图像修复大多基于RGB彩色图像进行研究,而随着消费级深度摄像头的普及,深度图像的修复逐渐成为一个需要解决的问题.本文基于深度神经网络的图像修复算法,提出了一种使用曲面法线图像指引深度图像修复的策略.首先对待修复的深度图像计算出残缺的曲面法线图像,通过一个独立的神经网络修复出完整的曲面法线图像,将修复后的曲面法线图像与残...     

支持向量机在射频功率器件建模中的应用

针对现有射频功率器件建模方法的不足,运用支持向量机对射频功率器件进行建模.通过软件仿真对比了支持向量机和神经网络的不同结果,得出支持向量机建立的模型精确度更高,更适合小样本条件下的建模.并且针对实际测试中出现的特殊情况,提出引入领域知识的方法,将散射函数具有的约束条件同支持向量机结合,使得支持向量机具有相关领域知识的支撑.比较了原始和领域知识支持向量机建模的不同结果,得出领域知识支持向量机在该种情况下具有更好的模型精度.     

基于多特征融合及Transformer的人体跌倒动作检测算法

为解决跌倒动作的检测和空间定位问题,本文以YOLOv3目标检测算法为基础,提出了一种全新的用于人跌倒动作识别的检测架构.本算法将视频拆分成一系列的图片序列,并在图片序列中指定关键帧.通过3D卷积神经网络提取视频序列中的时间维度特征,2D卷积神经网络提取关键帧中的空间维度特征,经通道融合机制在不同尺度的预测特征层进行通道...     

基于MATLAB的圆柱齿轮减速器优化设计

优化设计是将最优化理论和计算技术应用于设计领域,为工程设计提供一种重要的设计方法。在对圆柱齿轮减速器优化设计分析的基础上,建立了圆柱齿轮减速器的优化设计数学模型,选取了合理的设计变量,并且确定了合适的约束条件,采用遗传算法来求解该优化设计问题。利用遗传算法优化得到的优化解与罚函数优化得到的优化解进行对比,差别较小。优化结果表明,利用遗传算法进行工程结构中的优化设计,优化方法可靠有效,能够使实际设计效率得到明显的提高。     

基于傅立叶核与径向基核的支持向量机性能之比较

支持向量机（SVMs）是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。由于其基于结构风险最小化的机理,因此相对于其他的经典方法有着更好的泛化特性,其中核函数的选择对支持向量机的性能有着很大的影响。深入地研究了基于傅立叶核函数的支持向量机的特性,得出在某些特殊的情况下,基于傅立叶核函数的支持向量机的性能要好于基于RBF核的支持向量机。最后的仿真对其进行了比较验证。      

基于支持向量机的信号滤波研究

提出了基于支持向量机（SVM）的信号滤波方法．由于利用了SVM泛化能力强、全局最优等特点，因此该方法与传统方法相比，能更有效地抑制随机加性噪声．在时域和频域分别讨论了参数对核函数的影响，通过对基于SVM的函数回归形式的变换，得出了一种能描述滤波原理的表达式．从该表达式中可以看出，核函数的作用相当于低通滤波，而其参数决定了滤波器的截止频率，从而可以通过对核函数参数进行优化，以取得最佳的滤波效果，达到抑制随机加性噪声的目的．仿真结果表明，基于SVM的滤波方法有效地抑制了随机加性噪声，为信号滤波提供了一种以结构风险最小化为理论框架的新手段．     

宽带采样器相位误差及其不确定度研究

提出了基于分立元件电气参数建模的50 GHz宽带采样示波器采样电路的SPICE仿真模型,根据电路结构、分解的采样头的电气细微测量以及器件的多维测量构建了模型的电气参数.由于电气参数直观、物理意义明确,因此该方法比数学建模法简单、精确.在该模型各个参数改变±10%前下,量化各个元件参数的影响,综合出相位误差为7.03°,不确定度为1.34°,得到了二极管梯度因子对相位误差的影响比零偏结电容大的结论.仿真结果表明,与数学建模法相比,基于电气参数的建模方法易于分析相位误差不确定度,并且相位误差减少了45%.所提方法为误差分析及不确定度分析提供了一种以电气参数建模为理论框架的新手段.     

基于目标距离关系和图像光流特征的异常行为检测

提出了一种基于目标距离关系和图像光流特征的异常行为检测新方法。采用三帧差分法从视频序列中提取出运动前景,利用卡尔曼滤波跟踪运动目标,并采用欧式距离计算目标质心间距离。若距离小于设定阈值,认为可能发生异常行为,采用Lucas-Kanade法提取当前帧的光流信息和光流方向直方图描述行为,计算归一化直方图的熵来判断行为的异常。本方法仅对距离小于阈值的图像帧进行光流计算,弥补了光流法计算量大的缺点,满足了系统实时性需求,基于不同场景的实验结果验证了所提方法的有效性。     

图像处理在汽车牌照识别中的应用

随着自动化和交通工程的发展,汽车牌照识别技术成为一个热点。以识别一张汽车牌照的图片为例,阐明了车牌自动识别的原理,处理过程由预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块组成,采用MATLAB编程实现。经过实例证明,所提方法对牌照识别率很高,且识别方式简单易行,可以应用于实际。