双C50多模同步采集高速目标识别系统

研究了红外多模采集转换的系统模型 ,分析了功能状态。研究了基于并行DSP、数据并行通信芯片和可编程逻辑器件构架的可行性系统实现 ,论证了系统的实时并行处理能力。研究了数字锁相实施玫瑰线扫描同步采集方位转换和红外多帧配准图像模糊分割识别系统实现。实验表明 ,该系统具有 2 5 6× 2 5 6像素场景 ,2 5 6级灰度级实时监测和复杂背景下实时识别目标的能力。     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

COHERENT, REGULAR AND SIMPLE SYSTEMS IN ZERO DECOMPOSITIONS OF PARTIAL DIFFERENTIAL SYSTEMS

1.IntroductionWeareconcernedwithalgebraicdifferentialpolynomials(abbreviatedas'd-pcis)inafinitenumberofdifferentialindeterminatesoveradifferentialfieldofcharacteristic0.Givenafinitesetofsuchd-pcis,wewouldliketostudyd-Zero(),thedifferentialalgebraicsetdefinedbyPoverauniversaldifferentialfield.Wemayaskwhetherd-Zero()isempty,whetherad-pcivanishesond-Zero()(differentialradicalidealmembershipproblem),whatthedimensionofd-Zero()is,howtodecomposed-Zero()intoirreduciblealgebraicdifferentialsets,andso…     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基于铺砌法和几何分解法的复杂曲面网格划分

文章针对复杂曲面主要是裁剪曲面提出了一种便捷的网格生成方法.首先对曲面进行几何分块,把曲面分解成相连多个凸区域,然后对每个凸区域利用铺砌法生成四边形网格,最后对区域边界进行调节,从而生成整个曲面的网格.这种方法避免了复杂曲面特别是裁剪曲面直接网格生成时内部网格的扭曲、畸变.     

广义系统结构稳定状态反馈和极点配置

应用矩阵奇异值分解研究当m相似文献   

基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时,为满足用户动态变化的带宽需求,虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值,一定程度上造成了资源浪费.针对这一问题,提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法,利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测,根据流量预测结果进行拓扑重构,在避免出现乒乓效应的同时节省更...     

基于脑电信号的手指动作识别

分类识别技术在脑-机接口的研究中占有重要地位,本文基于在事件相关脑电图中,存在的运动感觉皮层脑电位下降和事件相关非同步现象,运用了一种基于共空域子空间分解的算法,对左右手指动作时的多通道脑电信号进行了特征提取。最后,根据提取的特征进行了手指动作的识别,在对三个人的脑电数据识别中,平均识别率达到了75.6%。     

基于改进EEMD的卷积神经网络滚动轴承故障诊断

集合经验模态分解(EEMD,ensemble empirical mode decomposition)对信号进行分解,得到的模态函数(IMF,Intrinsic model function)在2端点存在严重的发散现象,如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中,会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机(SVM,support vector machine)和EEMD算法结合进行信号分解,并利用仿真信号进行可靠性分析;其次对SVM(support rector machine)-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量,最后和卷积神经网络结合,构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明,改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题,构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。