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1.
2.
文中将一种后非线性盲分离算法应用于图像解混,该算法不需要额外的附加源信号信息,实现了非线性混合图像的全盲分离.首先,对后非线性混合模型进行微分变换,形成如同线性瞬时混合模型的形式,经论证源信号的微分形式仍保留了源信号的统计特性,达到简化的目的;其次,依据信号的相关特性来建立相应的目标函数及其递推方式,实现盲信号分离目的;最后,通过仿真试验来验证文中算法的有效性、可行性.实验证明,所采用的算法计算量小、收敛速度快、分离指标高,实现了混合图像的全盲分离,扩大了盲分离算法在图像解混技术中的应用范围及影响. 相似文献
3.
4.
5.
时滞混沌神经网络系统是解空间为无穷维系统,可生成多个正向Lyapunov指数,产生具有高度随机性和不可预测性的混沌甚至超混沌序列,这种特性使得时滞混沌神经网络系统特别适用于保密通信中,混沌同步是保密通信中的关键技术。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了一类具有时变延迟和分布式延迟的混沌神经网络系统的同步问题,考虑系统的内部参数不确定性和外部干扰及混合时滞等因素,将系统时滞项加入所设计的控制器中,给出了保证误差系统的全局均方渐近稳定的充分条件和控制律,实现驱动系统和响应系统的同步。与其它方法相比,所设计的含有时滞项的控制器提高了系统误差精度及反应速率。最后,通过仿真实例,验证了所提方法的有效性。 相似文献
6.
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。 相似文献
7.
利用非下采样Contourlet变换(NSCT)平移不变性、多分辨率、多方向的优点,提出一种基于尺度相关与阈值去噪相结合的非下采样Contourlet变换图像去噪方法。首先对噪声图像进行非下采样Contourlet变换,得到各个尺度各个方向子带的系数,然后采用相关系数归一的方法,结合Bayesian自适应阈值来达到更好的去噪效果。仿真实验表明,该方法在提高去噪后图像的峰值信噪比的同时,有效保留了图像的纹理信息,避免伪吉布斯现象,改善了图像的视觉效果。 相似文献
8.
以活性污泥污水处理过程为背景,介绍并比较了BP神经网络与Elman神经网络对于污水处理输出化学需氧量(COD)的预测.实验结果表明,Elman神经网络训练时间要比BP神经网络训练时间长,但是Elman神经网络预测的精确度要比BP神经网络预测的精确度高,Elman神经网络能够更好的预测污水处理的进程. 相似文献
9.
由于压磁应力传感器结构对称性存在着差异,致使传感器输出信号的零点值调节困难,而传统的电路输出交流信号,不便于信号处理。采取对两组检测信号先整流滤波,再进行分压式比较,使得输出信号直接为直流信号。利用所设计的电路进行了实验,通过调节电位器即可实现传感器零点值的准确调节。通过实验验证了电路的性能,也验证了磁测应力传感器的性能。 相似文献
10.
针对OSID在构建描述符时未考虑一个特征点的图像块里存在其他特征点,以及生成直方图描述子匹配速度较慢的问题,提出一种基于OSID的改进二进制描述符。在OSID描述符构建的过程中,扇形个数m的选择是固定的,因此提出当一个特征点的图像块里有多个特征点时,尝试将m的值自适应,丰富描述子所包含的信息,提高算法的正确匹配率;并将OSID最后生成的直方图描述子编码成二进制描述子,使用汉明距离代替欧氏距离进行图像匹配,提高算法的匹配速度。在标准数据集上进行测试,结果表明在复杂的视点变化、图像模糊和JPEG压缩等场景下,改进OSID的匹配精度优于同类描述符以及原算法。 相似文献