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基于声发射原理的阀门内漏检测作为一种动态无损检测方法得到了广泛应用,但是定量检测一直是研究难点。现有的内漏率定量检测模型计算方法因参数不易测定,导致计算困难,精度不高。采用独立分量分析(ICA)方法提取声发射信号特征向量,并与参考样本集的特征向量相比较,相似程度最高的即可作为待测阀门的内漏率。内漏模拟实验分别将常规参数、频谱成分和ICA提取特征作为特征向量进行比较,结果表明ICA提取的特征向量维数为15时,均方根误差可以达到0.01 L/min,能够满足工程检测需要。 相似文献
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目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。 相似文献
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很多优化处理器缓存利用效率的方法依赖于对访问请求序列的特征的探测或识别,例如,预取和绕开等。如何在线有效识别访问请求序列的特征依然是一个开放的问题。通过对典型访问模式的深入分析,发现其堆栈距离频度的分布展示出鲜明的特征。而模拟实验数据表明访问请求序列的特征具有一定的持续性和稳定性,具有检测和预测的可行性。因而提出了一种基于堆栈直方图峰值的在线识别访问模式的机制和方法,空间和时间开销都较小。对SPEC CPU2000/2006的15个程序的实验表明,所提方法均可正确识别测试程序的访问模式。 相似文献
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辐射源个体识别是电子战领域的研究热点。针对时变信道下波形已知的雷达个体分类问题,基于似然比检验提出一种稳健的局部相关检测方法。该方法利用雷达波形中差异度较大的部分生成参考波形,构建假设检验模型进行信号分类,并通过比例因子调节参考波形的差异显著性。仿真实验表明,随着参考波形差异显著性增强,本方法识别性能明显优于直接最大似然比方法,具有较好的抗多径性能。 相似文献
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针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。 相似文献