结合伪随机特征码的多序列跳频通信方法

针对多序列跳频(multi-sequence frequency hopping, MSFH)通信系统在对偶信道存在干扰信号的情况下易引发误码的问题,提出了结合伪随机特征码的MSFH(pseudo-random feature coding MSFH, PRFC-MSFH)通信方法。在信道频率间隔内调制伪随机特征码作为信号来源的特征信息,减少对偶信道受干扰的影响,达到抗干扰目的。建立了PRFC-MSFH发射接收通信模型,根据模型推导了PRFC-MSFH在不同干扰下的误码性能。仿真结果表明, PRFC-MSFH在跟踪干扰条件下较常规跳频约有3~5 dB性能增益,在最坏多音干扰条件下较MSFH有约6~7 dB性能增益,具有较强的综合抗干扰能力。     

机器人三维定位系统中关键技术的研究

深入研究了机器人三维定位系统中的扫描匹配及位置信息空间定位技术,提出了一种基于ICP的高效扫描匹配算法。该算法采用滤波,特征提取及非线性迭代的方法在保持扫描匹配的精确度的同时大幅减少了计算时间,弥补了传统ICP算法效率较低以及可能收敛不到全局最优解的缺陷。然后使用在改进算法的基础上引入倾角传感器的方法解决了传统机器人定位系统中存在的不易获取地面坡度信息以及恢复出的机器人空间位置精度较低的问题。     

神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法

神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价,是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求作出相应动作实现,是老年人认知功能障碍评估的重要部分,有利于痴呆的早预防早干预。文章提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法,基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标,随后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸张、牙刷等目标物体关键点二维坐标提取方法,并以量表中动作要求建立人体姿态估计数学模型。通过实验对神经心理测试的6个动作进行识别,结果表明,所提姿态估计数学模型和交互动作识别方法能够有效检测人体姿态动作指令及人与纸张的交互指令。     

基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法

针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题,提出了一种基于样本扩充与改进领域对抗网络(sample expansion and improved domain adversarial training of neural networks, SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取,并通过Smote算法进行样本扩充,解决机床刀具磨损数据量稀少的问题;其次在领域对抗网络(domain adversarial training of neural networks, DANN)模型特征提取器中加入残差块,进一步提取有效特征信息,解决刀具磨损特征微弱的难题;最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型,实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证,证明该方法能够有效地识别刀具磨损量。     

采用频带能量进行ECoG信号的特征提取

对于典型的采用皮层脑电图的脑-机接口系统,测试者想象左手小手指或舌头运动,提出了采用频带能量的特征提取方法.首先,把频带能量作为特征,进行导联的选择,从64导联中获取特征最明显的11导进行分析;然后采用频带能量进行皮层脑电图信号的特征提取,并利用主分量分析进行降维;最后采用Fisher线性判别分析进行两类意识任务的分类.离线分析结果表明,该方法对测试数据取得了很好的分类准确率.     

一种改进的深度卷积神经网络的精细图像分类

精细图像分类不同于传统的图像分类,由于精细图像自身的类间相似性和类内差异性,传统的基于手工特征和局部特征组合方法已经很难完整地表达精细图像的特征,因此提出了一种基于改进的深度卷积神经网络模型.由于深度卷积神经网络结构参数和神经元数量巨大,训练模型困难,所以采用高斯分布对前6层参数初始化,其中激活函数采用校正之后的Relus-Softplus函数,在花卉图像数据库OXford-102 flowers中TOP1准确率达到85.75%,TOP3准确率达到了94.50%.实验结果表明:该模型在中等规模数据集上比传统方法优势明显,且比未改进的CNN模型识别率高.     

基于自然特征的增强现实注册算法

增强现实标志点注册算法需在场景中叠加各种标志,系统构造复杂.文中在深入研究机器人视觉伺服系统的基础上,提出了利用虚拟视觉伺服技术、基于自然特征的增强现实注册算法.利用特征点和图像矩作为图像特征,推导出了图像特征变化量与虚拟摄像机相对位姿变化量之间的关系矩阵(即图像的雅可比矩阵),实现了基于自然特征的三维注册算法.与混合跟踪注册算法、共面四点注册算法相比,文中方法具有更高的精度.     

支持向量机在视频运动目标分析中的应用

提出一种基于支持向量机的运动目标分类方法. 先将支持向量机引入分析视频运动目标中, 再在视频中筛选出简单有效的组合特征对目标进行分类. 该方法先使用混合Gauss背景模型提取前景运动目标, 获取目标的形状特征和运动特征, 再利用支持向量机对样本数据进行训练, 得到最优决策函数. 实验结果表明, 利用支持向量机和运动目标特征组合的方法进行运动目标分析实用、 有效.     

基于自表示的双图规格化特征选择聚类

特征选择得到的识别特征可以用于聚类分析,提高聚类分析的质量.受数据自表示特性和双图规则化学习的启发,提出了一种新的特征选择聚类算法.利用数据和特征的自表示特性,不仅保留了数据的流形信息,而且保留了特征空间的流形信息.此外,为了充分发挥双图模型的作用和鉴别局部聚类的效果,加入局部判别特征选择聚类,大大提高了聚类的有效性和...     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。