一种基于傅里叶描述子的轴心轨迹自动识别方法

傅里叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一。文中详细讨论了傅里叶描述子的原理、不变性和实际应用方法;运用人工神经网络分析方法,以傅里叶描述子作为特征向量,对汽轮发电机组轴心轨迹的自动识别进行了探讨;并对3类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真试验,结果表明该方法是有效、可行的。     

基于奇异值分解与KL变换的数字水印算法

数字水印是数字产品保护的一种新技术,近年来已在国内外引起了广泛的关注.本文在结合K-L变换和奇异值分解(SVD)特征的基础上,利用图像信号自身特性,提出了一种多功能水印嵌入算法,仿真实验结果表明,该方法具有较好的透明性与鲁棒性,尤其在抗图像几何操作、有损压缩方面表现出良好的稳健性.     

基于流域变换的聚类分析

提出了一种基于流域变换的多维数据聚类新方法.该方法以密度聚类技术为基础,通过对密度空间进行流域变换,实现多维数据的聚类.通过实验与基本聚类算法的比较,证明本文提出的算法对多维数据有更强的聚类能力.     

纯方位目标跟踪极坐标模型的状态空间变换方法

在纯方位目标跟踪定位研究领域里,采用极坐标模型,可以实现可观测状态和不可观测状态的分离,但非线性的系统方程使算法的具体实现非常困难。利用状态空间的变换,可避免直接计算非线性函数雅可比矩阵的值,减小了计算量,提高了滤波稳定性。     

红外探测系统的非均匀性校正算法研究

多元红外探测器件对于相同入射辐照度的响应不一致,表现为输出图像的非均匀性。本文建立了多元探测器的非均匀性模型,总结了用于消除红外探测系统非均匀性的多种算法,介绍了它们的原理,并分析了它们的优缺点。     

基于扩展卡尔曼滤波的低压配电网漏电流监测

针对传统低压配电网漏电流监测方法中存在的监测误差较大且监测耗时较长等问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的低压配电网漏电流监测方法.采用小波变换方法提取漏电流低频信息,将小波变换离散化处理,降低提取特征的冗余程度,完成低压配电网漏电流高频特征提取;采用一阶泰勒展开式扩展卡尔曼滤波技术,将其转变为线性空间方程,引入前馈控制概念,...     

一种根据电力行业特点改进的云计算资源动态配置资源请求预测方法

布尔二次指数平滑法能对云计算系统的虚拟机资源请求进行预测,但预测结果存在滞后,且长期预测精度低.本文依据电力系统资源请求与用电量相关性、用电量的周期性、每日同期请求的相似性,在传统的布尔二次指数平滑法基础上引入历史同期数据,修正预测结果,提高预测的准确性,提高了电力系统云计算资源池的利用率,降低了系统功耗.     

基于图形空间结构的二维条形码数字水印

论文提出了一种基于图形空间结构的在二维条形码中嵌入数字水印的方法,实验结果表明该方法能做到水印信息的不可见,水印信息的嵌入量能满足实际应用的要求,并且不影响条形码的识读。     

星载合成孔径雷达二维闪烁相位误差校正方法研究

分析了电离层闪烁效应对低频段星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)方位向分辨率的影响, 并基于二维相位屏方法生成了距离向空变的闪烁相位误差.传统的相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus, PGA)方法难以适用于二维空变相位误差校正, 而本文基于闪烁相位误差在距离向具有连续性的特点, 在一定规则基础上将整幅图像划分为若干个子孔径, 对每个子孔径图像利用PGA方法进行相位误差估计, 再将得到的各子孔径相位误差进行插值运算, 从而得到整幅图像的闪烁相位误差.仿真结果表明:相比于传统PGA方法, 子孔径PGA方法可以有效解决二维空变闪烁相位误差对图像方位向分辨率的影响, 校正后的图像得到很好的恢复, 方位向分辨率明显提高.     

分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图 像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。 首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特 征进行降维, 从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在 ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本 文算法的识别率仍能达 到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算 时间。