桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性     

小波变换在检测粘接件信号特征中的应用

在对金属与非金属粘接件性能检测的分析处理中，应用小波变换的方法对这种非平稳过程的信号进行分析，有效提取了性能检测所需要的特征参数，为提高金属与非金属粘接件性能检测的准确率和效率奠定了基础。     

基于核方法的复杂设备运行状态监测技术

分析了复杂机械设备运行状态监测中遇到的困难，介绍了基于核的特征提取方法和基于支持向量机的模式识别理论，指出：将核方法应用到状态监测中有望解决其中的非线性、不精确性和不确定性问题，为该领域的研究提供了全新且可行的研究途径。     

应用独立分量分析提取机器的状态特征

以大型轧钢机和滚动轴承试验台为研究对象，应用独立分量分析方法分离机器的声音信号，并提取其状态特征，同时指出，对信号进行自相关预处理，可以突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立，因此，采用基于峭度的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分及对应的发声零部件，研究结果表明，根据信号结构选择预处理的方法十分重要，正确的预处理可以使独立分量分析有效地提取机械信号中的特征。     

基于DCT的人脸特征提取

设计一个准确性和鲁棒性均很好的人脸识别系统．该系统利用DCT来提取人脸特征，并且采用归一化技术来提高人脸对几何特征与光照的鲁棒性．并在人脸图像库中对系统进行了测试．实验表明，该系统的识别率和速度要比采用其他识别方法的系统好很多．①     

人脸斜视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同样有效地进行特征点的提取的一些新算法．建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象．最后给出了实验结果     

系统辨识的刀具磨损特征量提取方法

针对刀具磨损智能监控系统中信号预处理和磨损特征提取技术进行研究，提出了基于加工过程自适应模型参数估计的刀具磨损特征量提取方法，通过检测加工状态信号和加工参数，利用切削力模型和最小二乘法实现模型自动跟踪加工过程特性变化，并从估计的模型参数中获取刀具磨损特征量。经实验证明，加工过程切削力模型参数的变化能灵敏地反映刀具磨损特征，且该特征提取不受切削条件变化的影响。     

图像处理技术在大梁装配孔自动检测中的应用

采用一种基于计算机图像处理的方法,对由CCD摄像机采集到的多幅图像,结合图像拼接、阈值分割、特征提取和模式识别等算法进行处理和分析,最终实现了对大梁装配孔质量的自动识别。实践证明了这种方法的快速性与实用性。     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

一种新的彩色图像降维方法

基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支，而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一．如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大，则不利于对图像的快速匹配．本文将图像的色彩直方图作为输入向量，然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维，并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类．实验证明，在处理非线性数据降维时，LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势．