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近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题:第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率(mAP)相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性和非高斯性,并且故障特征往往淹没于系统噪声之中而难于识别的问题,
提出了以多种群差分进化(multiple population differential evolution, MPDE) 算法来改进集合经验模式分解( ensemble empirical
mode decomposition, EEMD) 的 MPDE-EEMD 消噪方法,并与自适应共振解调技术( adaptive resonance demodulation technique,
ARDT)相结合实现故障特征提取。 首先,为了解决 EEMD 中加入参数依靠人工选择且难以准确获取的问题,建立极值点分布
特性评价函数,利用 MPDE 来寻优获取最佳白噪声幅值,实现 EEMD 自适应分解。 然后,采用峭度与相关性相结合的准则对分
解后的 IMF 分量进行自动筛选,将满足条件的有效信号进行重构,实现对原始振动信号的降噪处理。 最后,采用 ARDT 自动确
定对消噪信号进行带通滤波的带宽和中心频率,再通过包络解调提取出滤波信号的特征频率。 将轴承仿真故障信号与实际故
障信号用于算法的验证,结果表明 MPDE-EEMD+ARDT 能有效提取出轴承故障特征。 相似文献
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行星齿轮箱振动信号传递路径具有时变性,各振动分量间相互耦合和调制,拾取的信号往往比较复杂。此外,行星轴承早期故障对应的振动信号微弱,常湮没于背景噪声和较强的齿轮啮合振动信号中,使得行星轴承故障特征提取较为困难。为此,笔者提出一种基于倒谱预白化(cepstral pre?whitening,简称CPW)和谱相关密度(spectral correlation density,简称SCD)的行星轴承内圈故障特征提取方法。首先,采用CPW削弱具有严格周期特性振动分量的能量幅值,增强轴承故障分量的冲击幅值;其次,基于谱峭度算法获取与轴承故障冲击相关的谱峭度最大值时对应的解调频带参数,并获得带通滤波后复包络信号,进而消除解调频带外成分的干扰;最后,基于轴承故障的随机滑动特性,结合SCD提取行星轴承故障振动分量,进而包络谱分析提取出行星轴承故障特征。利用行星轴承内圈故障实测数据验证了方法的有效性。 相似文献
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作为此前四川省高职高专中首个获得政府批准的中外合作办学机构,同时也是四川省首家颁发中外双文凭的办学机构,成都工业学院中加合作项目经过数年来的发展已建立起了一支稳定的教学团队,培养了一批具有创新精神的中青年教师,积累了大量宝贵的教学经验。从中加班办学模式入手,详细阐述了该专业如何以大纲为中心,组织和利用教学资源,并据此开展教学活动。 相似文献
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40.
快速频率细化ZOOM软件的开发研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍在一套由TMS320C25-D型高速数据处理板和80386微机组成信号分析(DSP)系统上,充分利用TMS320C25芯片的高速FFT运算能力与微机的灵活编程和大容量内存,所开发出的FFT和相位补偿为基础的快速频率细化ZOOM软件及其工作原理 相似文献