基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

基于依赖矩阵的Web服务组合故障诊断

为了保证指挥信息系统在动态环境下能够提供持续可靠的组合服务,提出一种利用依赖矩阵对Web服务组合故障原因进行诊断的模型,对依赖矩阵的建立进行了详细说明。然后,基于构造的依赖矩阵,提出改进的贪心算法对失效情况进行探测,并设计了基于二分查找的故障定位算法。实验模拟表明,提出的模型能够利用少量探测就能监测整个服务组合流程的运行情况,并定位找到错误源。     

基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究

为了在语音转换过程中充分提取语音的个人特征信息,同时考虑到语音的稀疏性,文章提出了一种基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可以承载语音信号中的个人特征信息及语音帧之间的相关性,而稀疏卷积非负矩阵分解得到的过完备时频基更能体现语音的细节,可以较好地保存语音中的个人特征信息。利用这一特点,通过稀疏卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的过完备时频基,然后通过时频基的替换实现语音转换。相对于传统方法,该方法能够更好地保存语音个人特征信息和语音帧间相关性,从而可以进一步提高转换语音的质量和相似度。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、卷积非负矩阵分解的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。     

基于模糊的联合概率数据关联简化算法

为解决联合概率数据关联(JPDA)实时性差的问题,提出了基于模糊的联合概率数据关联简化算法。首先结合模糊理论、概率数据关联(PDA)算法,构建模糊矩阵,并根据隶属度大小建立新的确认矩阵,然后采用JPDA算法计算关联概率。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的实时性能得到了较大提升。     

De Vogelaere 映射线性 Jacobi矩阵的图形表示

对于可逆的二维保面积De Vogelaere映射,本文给出了n次迭代的线性Jacobi矩阵元的图形表示及其数学证明。     

调频连续波ISAR目标微多普勒特征分析

分析了调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)的回波信号特性,讨论了脉冲持续时间内目标连续运动引起的多普勒频移对成像的影响,推导出导致一维距离像主瓣展宽和走动的相位因子,并进一步研究了该相位因子对基于调频连续波逆合成孔径雷达的目标微多普勒特征的影响,在此基础上讨论了调频连续波逆合成孔径雷达目标微多普勒特征与脉冲式逆合成孔径雷达目标微多普勒特征的主要区别.最后的仿真试验验证了理论分析的正确性.     

基于齐次坐标的微动建模与微多普勒特征分析

针对目标微动数学模型表达不统一的问题,引入计算机图形学中的齐次坐标表示方法,给出了三维坐标系和旋转变换的齐次变换矩阵描述,推导了自旋、锥旋、进动和章动目标微动模型的通用矩阵表达.并分析了目标回波频移的组成,得到了微多普勒的理论表达式.微动回波Gabor变换时频图与微多普勒理论值的仿真结果表明,通用的矩阵表达可以简明且准确地描述目标的微动.     

IMGS方法与TOR方法之间的比较性定理

给出了一种IMGS方法,在理论上证明了当系数矩阵为不可约的M－矩阵时IMGS方法收敛,且其收敛速度快于基本的TOR迭代法。最后用数值例子验证了所得到的主要结论。     

基于逆动力学分析的履带车辆行驶路面测量方法研究

履带车辆行驶路面多为山地、丘陵等非人工构筑路面。以该类行驶路面为研究对象,利用Kane-Huston方法对履带车辆进行逆动力学分析,给出履带车辆行驶路面的测量原理,在此基础上设计一种间接进行行驶路面测量的方法,并在某车辆试验场预设行驶路面进行实地测量。通过测量结果的计算和比较,证明该方法是切实可行的。     

工程陶瓷表面粗糙度与图像纹理特征关系

为描述陶瓷磨削表面纹理特征与粗糙度的相互关系,实现快速评定和预测陶瓷磨削加工表面粗糙度,运用灰度共生矩阵对表面纹理特征进行提取和分析。根据采样点间距、灰度级随特征值的变化曲线确定灰度共生矩阵影响因素,按4个方向建立灰度共生矩阵并计算所有纹理特征参数均值。通过分析特征参数间相关性,确定4个参数为陶瓷磨削表面纹理主要特征参数。该参数与表面粗糙度的变化规律,可以反映陶瓷磨削表面粗糙度,进而评估磨削加工质量与可靠性。