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为了对旋翼类目标谱间隔特征进行有效提取,基于旋翼类目标回波模型,对旋翼类目标喷气发动机调制(JEM)特征中包含的调制谱间隔特征进行了分析,并对谱间隔提取条件进行了探究.首先从理论上分析旋翼类目标回波中调制谱间隔特征产生的机理,分析影响谱间隔大小的因素;再讨论有效提取谱间隔特征需要满足的条件,最后通过仿真验证了理论分析结论的可靠性.研究结果表明:旋翼类目标调制谱间隔只取决于桨叶数量和转速,采样时间需满足一定条件才能有效提取谱间隔特征,这个条件仅与桨叶数量和转速有关. 相似文献
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针对分类短文本时卷积神经网络(CNN)只提取局部特征和长短时记忆网络(LSTM)学习计算量大、处理时间长且随着短文本文字量增加与上下文的联系会减弱的问题,给出了基于CNN-LSTM混合模型算法.该算法融合CNN对短文本的特征提取能力,降低了文本数据量;利用LSTM的记忆能力,充分学习短文本的全局特征,进而对短文本进行更加有效地分类.实验结果表明,CNN-LSTM混合模型对短文本的分类效果远远好于CNN模型和LSTM模型. 相似文献
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大空间火灾的有效检测对预防火灾、保护人员生命财产安全有着至关重要的作用。基于火焰视频图像的检测结果,对分割出的火焰图像进行静态特征描述和分析,提取出火焰候选区域的多种定量特征描绘子,并从颜色特征、纹理特征和形状特征这三个方面来描述火焰影像区域的静态视觉特性。试验结果表明利用火焰影像的颜色矩特征能够区分一般干扰物体;利用纹理特征能有效排除与火焰像素颜色相近的干扰物体;同时,采用圆形度作为火焰图像区域的形状特征描绘子也能排除常见的干扰模式,从而对火灾事件进行准确而有效的识别,减少识别误报率。 相似文献
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