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1.
压缩传感综述   总被引:43,自引:4,他引:39       下载免费PDF全文
李树涛  魏丹 《自动化学报》2009,35(11):1369-1377
在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.  相似文献
2.
频谱无混叠采样和信号完全可重构采样   总被引:5,自引:0,他引:5  
通过对采样定理的分析,指出频谱无混叠采样和信号可完全重构采样并不等同,并给出和证明了实现这两个采样的条件,从而全面地回答了在何种条件下,经典采样定理中的最低采样频率可以等于信号最高频率的二倍.作为最低采样频率问题的最典型例子,本文对正弦信号的采样和重构问题作了进一步的分析,揭示了二倍信号频率的采样导致正弦信号相位信息丢失的原因.本文对如何在应用中正确地确定最低采样频率,提供了有益的参考.  相似文献
3.
由小波变换模极大值重构信号的快速算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.  相似文献
4.
基于联合神经网络的冗余传感器故障诊断和信号重构   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文提出一种基于联合神经网络的传感器故障诊断和信号重构的方法.联合神经网 络的初级神经网络实现冗余信息的压缩,利用冗余信息把故障信息过滤掉,第二级把压缩后 的非故障信息复原,然后通过SPE图来诊断故障.发现故障后利用冗余信息实现信号重构.  相似文献
5.
基于FFT的非均匀重采样值的重构实现技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
文章叙述数字语音信号的基于FFT的非均匀重采样值重构的技术实现问题,并对实际的WAV格式的数字语音文件的重采样值用VC++6.0编写的程序实现了基于FFT的重构;以实验数据结果分析讨论了重构信号的质量,重采样后的数据量与分段长度的关系等问题,实现方法,实现程序及结论不仅对WAV格式的数字语音文件有效,而且也适用于其它格式的数字语音文件和非语音信号的非均匀采样值重构的实现,。  相似文献
6.
基于支持向量回归的非线性多功能传感器信号重构   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘昕  孙金玮  刘丹 《传感技术学报》2006,19(4):1167-1170
在多功能传感器信号重构中,通常采用经验风险最小化准则实现函数回归,在小样本情况下,该方法易导致泛化性差和过拟合问题.本文利用支持向量回归方法实现非线性多功能传感器信号重构,支持向量机是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法,可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能.仿真结果表明经该算法重构后的信号重构误差率在0.4%以下,重构效果较好,验证了该算法的有效性.  相似文献
7.
基于二元多项式拟合法的压力传感器输入信号重构   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了同时解决压力传感器输出特性的非线性和温度漂移问题,提出利用二元多项式根据传感器输出信号及其内部温度来重构被测压力.给出了被测压力重构模型的具体形式,以传感器静态特性标定试验数据为依据,利用最小二乘法求解模型系数矩阵,利用单点最大拟合误差、误差平方和模型阶次三项指标进行模型择优.基于重构模型给出了测量电路检测精度估算方法.本方法在传感器静态特性标定数据范围内得到了便于工程计算的一致表达式,同时解决了传感器的非线性和温度漂移两个主要问题,计算所用数据量大大小于插值法.某型硅谐振压力传感器的应用验证了本方法的合理性和有效性.  相似文献
8.
一维信号的模态分解与重构研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据模态分解法的基本思想,给出了求模态函数的递推和迭代公式,把任意信号分解为不同频的信号。根据各频率的信号的叠加进行信号重构。模块实验表明,利用模态分解法进行了信号分解具有可逆性,信号重构精度高,该方法是进行一维信号分解与重构的有效方法。  相似文献
9.
基于倒谱分析的被动水声目标原始信号重构方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
被动声纳捕捉的水下目标辐射噪声信号可视为由目标动力系统产生的周期性激励信号,以及该激励信号经由本身传输与扩散后的辐射信号与海洋传输信道的传递函数卷积构成。要对水下目标进行分类识别,首先要滤除无用噪声对信号的干扰。本文通过同态分析实现这一目的,首先利用倒谱分析将各噪声分量变为线性相加关系,再利用时间窗整形与滤波器滤波实现信号分量及信道的分离,以便提取信号特征进行分类。实验证明,基于倒谱的信号重构法能够较为准确地复原包含目标传输特性的原始信号,便于对目标进行特征提取与分类识别。  相似文献
10.
基于离散傅里叶变换的姿态算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
岳达  吴第旻  王正志 《计算机仿真》2010,27(7):21-24,47
捷联惯性导航系统已经在航空航天的各个领域中获得了广泛应用.捷联惯性导航系统根据固定在载体上的陀螺仪输出的角度或者角速率信息实时计算载体相对于惯性参考系的姿态变换矩阵.为确保姿态实时计算精度,根据信号处理中信号重构的相关理论,利用角速率信息求解四元数姿态微分方程的离散傅里叶方法,并以典型圆锥运动作为输入条件对算法进行仿真.仿真结果表明,提出方法在高动态角运动环境下的解算精度要优于四阶龙格库塔算法,由圆锥运动引起的俯仰角算法漂移误差也要小于四阶龙格库塔方法.  相似文献
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