基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法

针对合成孔径雷达目标识别问题,提出一种基于多尺度稀疏字典的SAR图像目标识别方法。稀疏字典选择是稀疏表示中的关键问题之一,该方法利用小波多尺度分析构造过完备稀疏字典,将训练样本图像在小波解析域中进行小波多层分解,充分利用小波多尺度分析突出图像局部特征的特点,并和过完备稀疏表示有效结合组成级联字典。通过求解测试样本相应的稀疏系数矢量并根据系数矢量中对应训练样本类别的重构误差判定目标类型。实验结果表明,该方法在识别前无需对SAR图像进行预处理,具有良好的识别效果。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

思维——扫描、输入、翻译科技引领者

思维集团创立于1998年,业务包括设计、 发展及分销高科技之电子产品。集团总部设 在香港。 思维thinking这一扫描、输入、翻译品牌, 在香港及海外,具有极强的品牌盛誉。     

基于DCPM-FGA的隐马氏模型的参数训练

建立了一种将直接比较比例方法与模糊遗传算法结合在一起用于隐马氏模型参数训练的方法。针对不同的码本大小进行了仿真试验。结果表明,在码本较大时该方法效果要好于B W算法和Viterbi算法,码本较小时两种方法性能相近。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

故障诊断中的测试节点优选方法

针对模拟电路故障字典法诊断中测试节点选择问题进行了分析研究。在故障模糊集划分的基础上,根据故障信息量,建立了实时故障树的节点优选方法。实际应用表明,该方法大大了减少测试节点数,提高了诊断的正确性和实时性。