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针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题,提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩,减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱,并降低图像维度;再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩,将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中,通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证,本方法图像压缩后,图像压缩率更小,图像分辨率和信息熵更高,既有效地减少了图像信息量,能够保留有效关键信息,达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。 相似文献
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北极地区战略地位的提高促进了极区各种应用的快速发展,冰下水声通信成为其中一个热点问题。为了研究冰下单载波水声通信性能,在黄海冰区开展冰下试验。重点分析了内嵌锁相环的多通道判决反馈均衡(Multi-channelDecision Feedback Equalization, M-DFE)技术在冰下水声通信中抗多途时延的能力,研究比较了改进比例归一化最小均方(Improved Proportional normalized Least Mean Square, IPNLMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的均衡性能。试验结果表明IPNLMS和RLS都能克服信道多途效应带来的影响。在牺牲计算复杂度的前提下,RLS具有更好的均衡效果,M-DFE在冰下环境中能够有效消除码间干扰。 相似文献
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针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题,提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试,通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中,采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试,根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性,仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟,获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此,根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果,可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后,将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品,放置在水声管中进行吸声系数测试。同时,把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合,验证了上述测试方法的正确性和有效性。 相似文献
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现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征属性值,未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识,无需训练运算,通过实验验证,其可行、高效,易于工程实现。 相似文献
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