基于希尔伯特-黄变换的船舶声信号特征提取

将希尔伯特-黄变换(HHT)用于船舶声信号特征提取中,利用HHT对实录船舶辐射噪声进行特征提取后,利用神经网络进行分类.研究表明希尔伯特-黄变换方法对于信号的时频特性具有较高的分辨能力,适用于水声非平稳信号的分析.与传统时频分析方法相比具有很强的自适应特性和较好的时频聚集性,时频分辨力高于小波变换.结果表明对于船舶声信号识别,希尔伯特-黄变换方法是一种有效的特征提取方法.     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

基于粗糙集和支持向量机的肿瘤图像识别

设计了一种基于粗糙集与支持向量基的乳腺肿瘤图像识别方法.其基本思想是首先对图片进行降噪预处理,接着提取纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,然后将特征离散归一化处理,再用粗集方法进行特征属性约简,最后利用支持向量基进行识别.结果表明,该方法取得了比较理想的识别效果.     

基于深度信息的自主空中加油技术

在分析自主空中加油技术典型解决方案的基础上,提出了基于三维快速成像激光雷达(3Dflash LIDAR)的自主空中加油技术方案。该方案可以在很大程度上减少或消除自主空中加油对GPS的依赖,为合理利用非相似余度导航定位功能提供可靠的技术支撑。首先根据加、受油机空中加油编队飞行特点,确定了以平尾和垂尾为特征平面的加油机点云深度信息特征提取方案和算法。其次利用拉格朗日乘法求取点云子集的最佳拟合平面的单位法向量,为视觉里程计估算加油机相对受油机位姿变化提供了信息。仿真结果表明,特征提取和位姿估算算法可行。同时为了提高视觉里程计对相对位姿估算的准确性,利用矢量中值滤波、平尾与垂尾相关性来消除测量和数据处理中产生的误差,仿真结果表明:在白噪声信噪比为25dB时,滤波算法可行。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

基于图像的单样本人脸识别研究进展

基于单样本的人脸识别具有重要的应用价值,然而对仅有一个注册样本的人脸图像进行识别是一个具有极大挑战性的问题。对近年来提出的单样本人脸识别的算法进行分类和介绍,以识别率为指标对比了这些算法的实验结果,同时给出了这些实验针对的人脸数据库、数据库的规模和训练/测试样本集的划分;总结了影响单样本人脸识别率的关键因素及各算法的优缺点,分析了一些算法取得较优识别率的原因及未来可能的研究方向。     

基于内容检索的硅藻细胞自动分类

对硅藻细胞分类提出了一种基于内容的分类方法。该方法首先获取带外接圆的目标;然后,对其应用纹理主特征直方图,纹理变化度,纹理角特征3种方法提取出目标的特征向量;最后使用欧氏距离进行相似性度量。实验结果表明,该方法具有较好的分类准确率及召回率。     

雷达辐射源识别技术研究进展

雷达辐射源识别技术是雷达对抗侦察系统中的关键技术之一,是雷达对抗信息处理研究的重要内容。鉴于特征提取和分类识别是雷达辐射源识别的两大关键技术,综述了这两个关键技术的研究进展,从理论上分析了当前研究现状下存在的问题,并对未来的研究进行了展望,为进一步研究雷达辐射源识别技术提供了参考。     

基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法

随着复杂储层地震资料特征筛选的机器学习技术的进步,如何有效地对参与地震属性优选和储层反演的地震样本进行采集和分析,成为目前智能地震预测领域的一个研究热点。目前的方法多着重于模型分类算法的改进,在标签的制作和采集方面不仅耗费大量时间进行人工标注,还存在标签不平衡情况下类内可靠性、类间平衡性不强等问题。为此,提出基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法。首先,基于多数决原则的样本分割(Sample Segmentation Based on Majority Rule, SSMR)寻迹多尺度、多标签三维地震样本,进行采集、自动标注;然后,改进标签洗牌平衡方法(Improved Label Shuffling Balance Method, ILSB),通过“2+1”的样本增广平衡策略进行数据完备处理,改善样本采样不平衡性导致的模型训练偏向性;最后,利用基于最小L₁范数稀疏表示对奇异值分解结果进行强特征提取(Minimum L₁-norm Based Sparse Representation for Feature Extraction, L     

配电网单相接地故障特征分析软件设计

我国35 kV及以下配电网大多采用小电流接地方式,运行方式下发生的故障中单相接地故障占70％～80％.当前已有的单相接地故障诊断软件大多无法适应多种Windows操作系统,并且在功能方面较为单一,未形成完备的系统,不能满足需求.在提取接地故障的小波能量比、小波重构系数方差和暂态功率方向三种暂态特征的基础上,设计一款功能完备的单相接地故障特征分析软件,并且利用Pyinstaller库将软件封装为.exe格式的可执行文件.设计软件具有丰富的人机交互接口,能够完成小波分解、波形展示、故障诊断模型训练以及故障诊断等功能,实现了在各种Windows系统下运行并进行单相接地故障数据分析的功能.