基于多核学习的下肢肌电信号动作识别

为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.     

函数学习的小波再生核支持向量回归模型

受小波理论与再生核Hilbert空间理论的启发，提出了一种新的小波再生核。该小波再生核由不同分辨率的小波基函数生成，并且是一种容许的支持向量核。应用该小波再生核，构造了用于函数学习的最小二乘支持向量回归模型。这种回归模型融合了支持向量机与小波的优点。仿真例子说明了该方法的可行性与有效性。     

Robust background subtraction in traffic video sequence

For intelligent transportation surveillance, a novel background model based on Marr wavelet kernel and a background subtraction technique based on binary discrete wavelet transforms were introduced. The background model kept a sample of intensity values for each pixel in the image and used this sample to estimate the probability density function of the pixel intensity. The density function was estimated using a new Marr wavelet kernel density estimation technique. Since this approach was quite general, the model could approximate any distribution for the pixel intensity without any assumptions about the underlying distribution shape. The background and current frame were transformed in the binary discrete wavelet domain, and background subtraction was performed in each sub-band. After obtaining the foreground, shadow was eliminated by an edge detection method. Experimental results show that the proposed method produces good results with much lower computational complexity and effectively extracts the moving objects with accuracy ratio higher than 90%, indicating that the proposed method is an effective algorithm for intelligent transportation system.     

基于FPGA的多用途提升小波变换核

根据小波变换的框架式结构,提出了一种在FPGA上完全依靠重构来实现不同提升小波变换核的方法。根据变换特性和重构要求,采用了由下至上的结构体设计方法,将每个提升步骤用可编程的参数来表示,以保证每个提升步骤均可重构。给出了提升小波变换核在FPGA上的结构体,在逻辑综合时按不同小波的要求,改变参数可得到不同的结果。仿真实验表明,提升小波变换核的结构体在处理能力和功耗方面都取得了很好的效果,尤其在处理速度上,能满足图像处理实时性要求。     

基于小波子空间集成的人脸识别

基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法2在识别精度方面都优于其他方法。     

基于KPCA的多频极化SAR图像信息压缩和噪声抑制

多频极化SAR图像不同的波段和极化方向上存在着冗余信息和相干斑噪声。为此,提出了一种基于核主分量分析(KPCA)的多频率多极化SAR图像信息压缩和抑噪方法。KPCA通过利用"核技巧",对线性PCA进行了非线性的推广。对NASA/JPL 3个波段的多极化SAR图像实验结果表明,相对于线性PCA,KPCA具有更好的信息提取、压缩和噪声抑制作用。     

基于时频混合矩的小波调制信号识别

小波调制信号是一种特殊的调制信号,该文基于小波调制信号独特的时频特征,利用自适应优化核时频分布方法,探讨基于时频混合矩的多载波调制信号的识别。仿真表明,该方法不仅能将小波调制与OFDM信号进行分类,同时还能对不同调制级的小波调制信号进行分类。     

再生核支持向量机在非线性系统中的应用

为了提高非线性系统辨识的精度,提出用Walsh函数作为空间V0的尺度函数,构造出L2(R)空间的正交规范序列。结合小波多分辨分析,将Hilbert空间分为一系列子空间,并由可分Hilbert空间与L2(R)的等价性,利用内积同构的线性算子,可以把V0子空间的尺度函数折算为Hilbert空间的子空间V0的尺度函数,构造出新的Walsh序列再生核。通过仿真实验,与传统的RBF核函数、高斯核函数等比较,该尺度再生核函数具有更高的辨识精度,较少支持向量数目,充分体现了支持向量机较好的推广性能。     

Implementing wavelet transform with SAW elements

Wavelet transform not only has inherited and developed the partial idea of short-time Fourier transform, but also has overcome the shortcoming that the window of short-time Fourier does not vary with frequency. In order to clearly observe the variation of a signal with time, if this signal is of high frequency, and its period is short, short-time window should be adopted; if this signal is of low frequency, and its period is long, long-time window should be adopted. Therefore, wavelet transfor…     

非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合方法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域融合方法.将源图像经过NSCT变换生成的低通子带系数和带通方向子带系数输入PCNN,将各神经元迭代产生的点火频数构成点火映射图.采用接近度函数描述点火映射图邻域特性的关联程度,根据邻域接近度为融合图像选择相应的子带系数,通过NSCT逆变换得到融合结果.实验分析表明,新的融合方法在很大程度上保留了多聚焦图像的清晰区域和特征信息,具有比经典小波变换、Contourlet变换和常规NSCT方法更好的融合性能.     

基于最小二乘支持向量机对刀具切削状态的识别

基于小波包优良的时频特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对于小样本出色的学习泛化能力,提出了一种研究刀具切削状态的方法.采用最小熵准则对声发射信号进行最佳小波包分解,以各频段的信号能量占总能量的百分比来构造特征向量,输入LS-SVM多类分类器,实现对刀具切削状态的分类识别.实验结果表明,在采用高斯核函数的LS-SVM多分类算法中,选取惩罚因子γ=10,径向基核参数σ2=1时,该分类器能对测试样本进行准确的刀具切削状态识别.     

提高雷达HRRP目标识别和拒判性能的核学习算法

雷达高分辨距离像(HRRP)数据具有明显的多模分布特性．在雷达HRRP识别和拒判中,采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布．针对该问题,将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式,并将该组合形式应用到支持向量域描述(SVDD)中来处理识别和拒判问题．根据对组合系数自由度的不同限制,扩展后的多核支持向量域描述(Multi-kernel SVDD)方法可以分别表述为不同的凸优化形式:二阶锥规划(SOCP)和半正定规划(SDP),它们都可以收敛到全局最优解．新方法采用了更加复杂的核函数形式,能够更加灵活地描述HRRP数据在高维特征空间的多模分布,从而提高雷达HRRP的识别和拒判性能．仿真实验结果显示该方法的损失值仅为单核SVDD的88.6％~93.2％．     

LINUX文件系统实时监控方法

为了保证LINUX操作系统的安全性,通过对其文件系统进行实时监控来阻止恶意程序的入侵.使用内核可加载模块修改LINUX内核,通过修改内核中的系统调用表拦截对文件系统的系统调用;使用PROC文件系统进行内核与用户进程的信息传递;使用用户进程对内核拦截到的文件信息进行处理,实现实时监控.讨论了PROC文件的注册方法,给出了在内核中通过文件句柄获取文件全路径的方法.为了实现对并行文件操作的实时监控,利用等待队列和信号机制给出了一个内核和守护进程进行同步与通信的解决方案.给出了对LINUX文件系统实时监控的一个完整的方法,并为实际编程提供了框架程序.     

Fault diagnosis of power-shift steering transmission based on multiple outputs least squares support vector regression

A method of multiple outputs least squares support vector regression (LS-SVR) was developed and described in detail, with the radial basis function (RBF) as the kernel function. The method was applied to predict the future state of the power-shift steering transmission (PSST). A prediction model of PSST was gotten with multiple outputs LS-SVR. The model performance was greatly influenced by the penalty parameter γ and kernel parameterσ2 which were optimized using cross validation method. The training and prediction of the model were done with spectrometric oil analysis data. The predictive and actual values were compared and a fault in the second PSST was found. The research proved that this method had good accuracy in PSST fault prediction, and any possible problem in PSST could be found through a comparative analysis.     

再生核支持向量机在刀具故障诊断中的应用

提出了一种构造再生核的新方法:用Walsh函数作为空间V0的尺度函数,构造出L2(R)空间的正交规范序列。首先,结合小波多分辨分析,将Hilbert空间分为一系列子空间,并根据可分Hilbert空间与L2(R)的等价性,利用内积同构的线性算子,把V0子空间的尺度函数折算为Hilbert空间的子空间V~0的尺度函数,构造出新的Walsh序列再生核;然后,运用小波包频带能量分解技术提取不同频带内刀具在不同工作状态下的特征向量。通过仿真实验表明,该尺度再生核函数具有更高的辨识精度,较少支持向量数目,充分体现了支持向量机较好的推广性能。     

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

Model identification of hydraulic flight simulator based on improved particle swarm optimization and wavelet analysis

A new model identification method of hydraulic flight simulator adopting improved particle swarm optimization (PSO) and wavelet analysis is proposed for achieving higher identification precision.Input-output data of hydraulic flight simulator were decomposed by wavelet multiresolution to get the information of different frequency bands.The reconstructed input-output data were used to build the model of hydraulic flight simulator with improved particle swarm optimization with mutation (IPSOM) to avoid the premature convergence of traditional optimization techniques effectively.Simulation results show that the proposed method is more precise than traditional system identification methods in operating frequency bands because of the consideration of design index of control system for identification.     

基于小波最小二乘支持向量机模型的系统边际电价预测

系统边际电价的影响因素复杂多变．构建了一种以小波函数作为核函数的最小二乘支持向量机算法模型,并成功预测了系统边际电价．算例仿真结果表明,该模型不仅具有良好的泛化能力,而且能有效地提高电价预测精度．     

Gauss小波变换像空间的再生核函数

针对经常用于边界检测并且使用效果非常好的Gauss小波,给出了其小波变换像空间的再生核具体表达式.并且当固定尺度因子时,利用再生核空间理论,对Gauss小波变换像空间做了具体描述,为进一步研究一般的小波变换像空间提供了理论基础.