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Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。 相似文献
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间歇采样转发干扰以及改进的重复转发间歇采样干扰是对线性调频雷达的有效干扰样式,但其形成的假目标幅度较小,能量损失较大。针对这些不足,提出了一种间歇采样累加干扰,该方法通过将数字储频后离散采样信号的幅值进行累加,在获得干扰幅度的同时实现信号的最大相干性。通过理论分析可知,信号脉内周期性变化会对干扰信号产生影响,因此又通过对累加信号幅度较低部分进行幅度倍乘和对间歇采样信号取绝对值后累加,得到2种改进方案:倍乘调整间歇采样累加干扰和绝对值间歇采样累加干扰。最后通过仿真实验,证明了间歇采样累加干扰是对线性调频雷达的一种有效干扰,能够产生较好的欺骗和覆盖干扰效果,并且假目标幅度较大,工程实现简单,节省功率。 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
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高能激光系统中,单晶硅基底反射镜的能量吸收系数是影响系统性能的关键指标。衬底加工质量对镀膜后元件激光能量吸收系数影响显著。通过测试不同衬底粗糙度、划痕密度的单晶硅反射元件,分析衬底表面典型加工特征(粗糙度、划痕)对激光能量吸收系数的影响规律,认为粗糙度与吸收系数正相关,粗糙度均方根从0.668nm降低至0.345nm会使吸收系数降低28.0%。少量划痕对吸收系数的直接影响并不明显,吸收系数均值变化在3.1%以内。但表面划痕会诱发激光损伤,划痕密度较大时会引起后续能量吸收持续增大,辐照400s后,吸收系数较辐照100s时增大18.3%。 相似文献
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为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。 相似文献