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构造了双正交尺度函数Lk^j(x)与Lk^j^-(x)的两尺度关系。首先给出了双正交尺度函数Lk^j(x)与Lk^j^-(x)的定义以及几个引理,通过这些得到了双正交尺度函数的两尺度关系式。 相似文献
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94.
针对煤矿副井提升系统安全回路软硬件及上位机中存在的不足进行了优化改造,改进了过卷试验方式,将闸系统紧停信号引入安全回路,并将安全回路各节点状态信号引入RSView32人机界面,实时显示安全回路状态;根据现场检修需要,在上位机增加了复位显示功能及行程偏差大报警信号。实际应用表明,该优化改造可迅速定位故障节点,实现软硬件互查。 相似文献
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为了实现双路电动轮的协调控制,分析了驱动系统的运动方程,建立了电动轮的数学模型,提出了转速和、转速差并联PI的控制策略.最后,利用Matlab进行了系统仿真,仿真结果表明:在恒速控制中,能够加快电动轮转速的上升速度,减小超调量,缩短调节时间;在差速控制中,单路电动轮能够按照预定方案实现平稳的加减速.控制系统具有较强的抗干扰能力.转速和、转速差并联PI控制策略算法简单,运算量小,控制效果好,具有一定的理论和工程应用价值. 相似文献
97.
以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。 相似文献
98.
针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换(DT-CWT)的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机(SVM)进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。 相似文献
99.
目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU(Nanyang Technological University)RGB+D(NTU 60)和NTU RGB+D 120(NTU 120)上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置(跨参与者识别与跨视角识别)中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络(spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN),在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。 相似文献
100.
卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一,目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域,已经扩展到医学、军事等领域,并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分,卷积运算占整个网络70%以上的时间,所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法,并对其复杂度进行分析,总结了这些算法各自的优点和不足,最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。 相似文献