推行“工作预决算” 促进工作有效落实

今年年初以来,四川省达州市通川区人武部开始实行"年度工作预决算"制度,取得了明显成效。他们采取把年度工作任务分解到各部门和工作进度倒排、时间倒推、任务倒逼的办法,明确责任人、明确工作完成时限、     

基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取与识别

针对磁记忆检测中缺陷信号持续时间短且频率范围小的特点,为提取磁记忆信号的有效特征,根据矩阵奇异值的特点,提出一种基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取方法．通过将时频分布矩阵从时间轴和频率轴分别划分为不同局部矩阵,提取出各矩阵的奇异值来构造特征向量．然后,将构造的特征向量作为支持向量机的输入向量对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别．实验结果表明：基于Wigner—Ville分布及局部奇异值分解算法构造的特征向量能有效提取磁记忆信号的特征信息,提高支持向量机的识别精度．     

一种基于非负矩阵分解的语音增强算法

文章提出了一种基于非负矩阵分解的语音增强算法。该算法包括两个阶段,训练阶段和增强阶段。训练阶段通过非负矩阵分解算法对纯净的噪声频谱进行训练,得到噪声字典矩阵,保存其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过非负矩阵分解算法对带噪语音的频谱进行分解,然后联合噪声字典矩阵和推导得到的相应迭代公式对语音字典矩阵和语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。仿真结果表明,文中增强方案在抑制背景噪声,提高信噪比和减少语音失真方面要优于传统的语音增强算法。     

面向无人机海上侦察任务的自适应粒度分解策略研究

无人机海上侦察作战任务自动规划的前提是任务分解,分解策略的通用性和分解粒度的合理性直接影响任务规划的速度和实际效果。对无人机海上侦察任务具有随机性强、复杂度高、动态性明显等特点,提出了一种基于军事领域知识库的无人机海上侦察任务自适应粒度分解策略,构建了无人机海上侦察领域知识图谱和自适应粒度任务分解模型,并以海上编队护航背景下的无人机侦察任务为例,实施了任务分解策略验证,结果表明分解策略较传统任务分解方法具有更佳的稳定性和适应性。     

基于SVD与数学形态学分形维数谱的战场声特征提取

分形维数作为战场声信号的特征,存在特征数量不足,反映信号非线性不充分的问题,提出了一种基于SVD与数学形态学分形维数谱(Singular Value Decomposition And Mathematical Morphological Fractal Dimensions Spec-trum,SVD-MMFDS)的战场声特征提取方法.对声信号构造Hankel矩阵,再进行SVD分解,根据信号频率与奇异值的关系,重构信号分量.将这些重构信号依次线性叠加,每叠加一次信号分量就计算一次分形维数,直至完全恢复原信号;通过这种方法,构成数量多且更能反映信号非线性的分形维数谱.运用半实物仿真实验将SVD与数学形态学分形维数谱的方法,与变分模态分解(VMD)和分形维数结合的方法进行对比,该方法提取的战场声特征具有更好的区分度且特征数量更多,为利用信号非线性来识别战场声目标提供较好的选择.     

固定翼无人机多工况聚类及识别研究

针对固定翼无人机作业过程中多工况的分类以及一般模式识别算法时效性低,准确率不高的问题,提出了"聚类分析-模式识别"相结合的多工况分析技术路线,将工况分析分为离线和在线2个阶段.离线阶段,提出子一种基于分组的密度聚类算法,采用分而治之的聚类思想对无人机历史飞行数据进行聚类分析,并将聚类所得各抽象数据簇视为工况.在线阶段,...     

基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化

移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明：不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明：机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。     

GPS应用中的坐标转换技术

首先介绍两种转换公式,然后介绍求解转换参数的方法和求解线性方程组的数值 解法。     

基于探索性分析法仿真的建模方法研究

针对探索性分析法的主要特点,探讨建立适合探索性分析法仿真的模型问题.提出了通过分解和校准建立多分辨率模型的方法,该方法包括对低分辨率模型的校准、对高分辨率模型的分解以及输入参数的取值方法,很好地解决了模型的实用以及模型的有效性问题,为探索性分析法仿真的应用提供了具体的方法指导.