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1.
为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果. 相似文献
2.
3.
《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
4.
为了减小低成本微机电系统(MEMS)陀螺仪输出中的噪声,提出了一种经验模态分解(EMD)的模糊间隔阈值消噪方法。首先通过EMD将信号分解为多个本征模函数(IMF),并且IMF特性将这些IMF分为三类,即噪声主导IMF,混合噪声与信息的IMF,信息主导的IMF;对于混合噪声与信息的IMF,根据不同阈值的特性确定模糊阈值区域,并设置隶属度函数,根据IMF系数对应的隶属度值对IMF进行消噪处理;最后再将经过消噪处理的IMF与分解得到的信息主导的IMF进行重构,得到消噪信号。实验首先对一段模拟的"bump"信号进行消噪分析,然后在MEMS陀螺仪上进行验证,最后对此方法的消噪性能进行了Allan方差分析。实验结果表明,该方法能有效去除MEMS陀螺仪输出的噪声分量。静止状态下信号的信噪比提高了5.47dB,单轴匀速率旋转状态下信号的信噪比提高了2.64dB;陀螺信号的各项误差系数均有所降低。实现了陀螺仪输出中噪声与信号的分离,改善了信号质量,可以有效提取和识别出有用信息。 相似文献
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10.