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在大坝工程变形分析和预测方面,研究了一种基于支持向量度的模糊最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,结合具体实例进行对比分析,结果表明模糊LS-SVM模型的预测精度要高于LSSVM模型,且支持向量机(SVM)的稀疏性也优于LS-SVM模型,可以很好地应用于大坝变形监测分析. 相似文献
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谐波恢复是信号处理中的重要问题,谐波恢复就是在噪声中分析组成信号的各次谐波.噪声分为加性噪声和乘性噪声,本文分析加性噪声和乘性噪声的特点,提出采用高阶统计量的方法抑制噪声,恢复谐波.通过四阶统计量的切片抑制乘性噪声,采用二阶累积量谱抑制加性噪声.仿真结果表明,本方法具有很好的抑制噪声效果. 相似文献
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开发了一种虚拟场景与实时视频之间的合成技术,提出了一种新的基于非定标技术的虚实配准方法,有效地解决了基于标识的三雏注册系统要求摄像机内参在系统运行过程中不能发生改变的限制.详细介绍了系统所采用的基于计算机视觉的标识识别和实时自动摄像机位置、姿态跟踪算法,并给出了系统运行结果,成功地将该技术应用于虚拟规划系统中. 相似文献
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目的 在细粒度图像识别任务中,类内图像姿势方差大,需要找到类内变化小的共性,决定该任务依赖于鉴别性局部的细粒度特征;类间图像局部差异小,需要找到类间更全面的不同,决定该任务还需要多样性局部的粗粒度特征。现有方法主要关注粗细粒度下的局部定位,没有考虑如何选择粗细粒度的特征及如何融合不同粒度的特征。为此,提出一种选择并融合粗细粒度特征的细粒度图像识别方法。方法 设计一个细粒度特征选择模块,通过空间选择和通道选择来突出局部的细粒度鉴别性特征;构建一个粗粒度特征选择模块,基于细粒度模块选择后的局部,挖掘各局部间的语义和位置关系,从而获得为细粒度局部提供补充信息的粗粒度多样性特征;融合这两个模块中提取到的细粒度特征和粗粒度特征,形成互补的粗细粒度表示,以提高细粒度图像识别方法的准确性。结果 在CUB-200-2011(caltech-UCSD birds-200-2011)、Stanford Cars和FGVC-Aircraft(fine-grained visual classification aircraft) 3个公开的标准数据集上进行广泛实验,结果表明,所提方法的识别准确率分别达到90.3%、95.6%和94.8%,明显优于目前主流的细粒度图像识别方法,相较于对比方法中的最好结果,准确率相对提升0.7%、0.5%和1.4%。结论 提出的方法能够提取粗粒度和细粒度两种类型的视觉特征,同时保证特征的鉴别性和多样性,使细粒度图像识别的结果更加精准。 相似文献
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为满足北斗定位导航系统中接收机基带信号处理算法研究的需要,设计了一种运行于软件无线电平台、输出数据全面多样的北斗接收机平台,并对其进行了详细的指标评估和定位验证。该接收机运行于由ARM、FPGA和AD9361组成的软件无线电平台上,利用AD9361射频前端得到北斗B1信号的中频采样数据,通过FPGA和ARM实现北斗卫星的快速捕获、跟踪及位置解算等信号处理流程。利用已知参数的模拟导航信号对接收机进行了性能指标评估,并进行了实际场景的定位实验。实验测试表明,该接收机捕获、跟踪等过程性能表现良好,导航定位精度及动态定位精度较高,可输出标准原始观测量数据,满足一般的北斗接收机基带信号处理及定位算法研究的需要。 相似文献