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1.
对声纳图像的纹理特性进行了研究,根据相同灰度值的空间分布具有唯一性这个特点,将其作为图像纹理的表征.利用脉冲耦合神经网络(PCNN)简化模型得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的方差,使其转化为一维的特征矢量用于侧扫声纳图像的识别,取得了很高的识别率.随后大量的自然纹理图像样本对该算法加以验证.实验结果表明,该方法提取的图像特征具有旋转不变性,能够获得高识别率,适用于实时的声纳系统.  相似文献   
2.
用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点及二者关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。  相似文献   
3.
为解决时域和频域盲解卷积算法在时延长的情况下计算量大、不适于水声信道的实时计算问题,本文研究了一种基于二阶统计量的时域与频城相结舍的快速盲解卷积算法.该算法首先对接收数据进行分段,段内数据进行分块处理,并给出一个新的在宽带情况下的代价函数表达范式;然后采用自然梯度法调整自适应权矩阵,进行块内数据离线、段闻数据在线更新的自适应滤波,以获得源信号的估计.仿真结果表明,该方法结合了宽带和窄带算法的优点,对于线性豢积混合的接收数据取得了很好的分离效果,且计算量小,更适于在实时信号处理中应用.  相似文献   
4.
研究了为水下机器人声视觉设计的一套三维成像声纳系统的目标识别方法,该声纳可以在一次发射中获取一系列二维切片图像。根据面阵水平、垂直分辨率的不同和图像中目标的切片数量,结合水声环境对水下成像的影响,分析了几种不同目标切片图像的特点,提出一种以直方图中目标能量为特征的识别方法,该方法在算法实现上避免了三维重建的步骤,使识别速度显著提高,在对水池数据和海试数据的分类识别试验中证明其能有效地识别水下目标。  相似文献   
5.
遗传模拟退火算法用于浅海声速反演的仿真研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了浅海声速反演中经验正交函数的参数寻优算法.通过数值仿真分析了模拟退火算法和遗传算法的优缺点,并在此基础上,提出了将二者相联合而得到遗传模拟退火算法,数值算例验证了该算法兼备二者的优点,克服了它们的缺点.以射线理论为基础,应用遗传模拟退火算法,仿真计算了浅海2种声速分布下的声速反演问题,取得了较好的结果.该方法具有不依赖初始条件且解为收敛等特点.  相似文献   
6.
根据水声信号在实际环境下传播存在多途效应而造成反射信号之间产生时延差异的特点,研究了一种基于盲解卷积的水声平稳信道参数估计及声源分离的算法.针对实际的水声信道参数特点,提出了改进的自适应逆滤波器用于源信号的恢复.信道参数的估计是通过引入零均值、方差已知的参考信号,利用时空解相关技术实现的.最后通过仿真分析了时延和信噪比对于自适应滤波器最小均方误差的影响,并给出了源信号的恢复结果,验证了该方法的有效性.  相似文献   
7.
针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.  相似文献   
8.
为解决声纳图像中存在的高斯与脉冲噪声的同时去除问题,在简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Net-work,PCNN)模型的基础上,提出了一种结合了数学形态学与中值滤波的噪声抑制算法.首先利用PCNN输出二值图像确定噪声在图像中的位置,用数学形态学方法保持目标的完整性,然后利用中值滤波方法去除图像的脉冲噪声并对PCNN逐次迭代的输出结果进行调整去除高斯噪声.实验结果证明,方法在保持图像边缘信息的前提下,与其他方法相比获得了更好的去噪效果.  相似文献   
9.
成像声纳采集的水声图像分析是自动水下潜器研究中的一个重要课题,该文提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和分类方法。使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,应用于3类水下物体的分类中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。  相似文献   
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