基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

北斗系统星载原子钟周期性波动的频谱分析校正方法

在建立卫星导航系统星座自主守时时间基准时,必须消除星载原子钟钟差数据中包含的周期性波动,以免将其引入系统时间。针对这一问题,基于国际卫星导航服务组织(International GNSS Service, IGS)提供的北斗系统星载原子钟钟差产品,提出了一种基于频谱分析的星载原子钟周期性波动校正方法。通过比较校正前后钟差数据的频率稳定度性能差异,确认该方法能够消除由环境因素引起的钟差数据周期性波动。北斗系统各类卫星星载原子钟的性能在校正后都得到了提升。地球同步轨道卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升50%左右,中轨道地球卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升23%左右,倾斜地球同步轨道卫星星载原子钟的万秒频率稳定度提升15%左右。经过校正,北斗二号和北斗三号系统中的星载原子钟普遍达到了地面站铯钟的频率稳定度性能,为完全基于星载原子钟的星座自主守时提供了基础。     

基于GA-小波-BP神经网络的装备维修能力评估

针对传统装备维修保障能力评估主观性强、适应性弱的特点,提出了一种以装备维修记录为样本数据的基于误差反向传播（back propagation,BP）前馈神经网络的维修能力评估方法。为消除维修记录属性冗余,选用粗糙集主分量约简算法,对样本属性进行约简,为避免BP神经网络因局部极值导致局部收敛和收敛速度过慢的影响,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的全局搜索能力对神经网络初始权值和阈值进行了优化,为增加网络的学习功能,提高网络训练速率和训练精度,选取小波函数作为隐含层的传递函数,Sigmoid函数为输出层激活函数。研究表明：通过冗余属性约简提高了BP神经网络的性能,利用GA优化BP神经网络权值/阈值和小波函数作为隐含层的传递函数,避免了局部收敛,提高了网络的训练速率和评估的精度,降低了误差。     

基于双光频梳及受激布里渊散射的微波频率测量

提出了一种基于双光频梳和受激布里渊散射的高精度微波频率测量方法,利用两个双平行马赫-曾德尔调制器将待测微波信号和扫描信号调制在两路光频梳上,并分别作为信号光和泵浦光输入色散位移光纤中。利用双光频梳和不断频移的扫描信号,系统可同时实现波分复用和时分复用。同时,在双光频梳和受激布里渊散射的作用下,系统可发生一系列的受激布里渊散射,通过测量各信道输出的光功率实现待测微波频率的测量。为进一步提升测量精度,利用测量得到的光功率值构建幅度比较函数,从而实现频率测量误差修正。通过实验仿真验证了所提方法的有效性,测量误差为±2.5 MHz。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。