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为减少浮选气泡合并、破碎等变化对泡沫表面流动特征提取的影响,提出了一种非下采样剪切波变换(Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST)域红外目标分割及改进加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Features,SURF)匹配的泡沫表面流速检测方法。首先,对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解,在多尺度域构建图割能量函数的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割;然后,对分割后的背景区域进行SURF特征点检测,通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向,采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符;最后,对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配,根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。实验结果表明,本文方法能有效分割出合并、破碎的气泡,具有较高的分割精度,提升了SURF算法的匹配精度,流速检测受气泡合并、破碎的影响小,检测精度和效率较现有方法有一定提升,能准确地表征不同工况下泡沫表面的流动特性,为后续的工况识别奠定基础。 相似文献
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提出了一种TR-UWB系统中抑制离散功率谱分量的方法。通过在发射脉冲信号加入随机相位抖动,这种方法可以抑制和消除TR-UWB系统发射信号功率谱中的离散分量,同时其实现简单且无需对接收机结构进行修改,与其他离散谱抑制方法相比具有优势。理论分析和计算机仿真表明所提出的方法可以有效地平滑TR-UWB信号的功率谱并且不会影响原系统的误比特率性能。在FCC规定的辐射掩模下,通过抑制离散谱分量可以将实例中的TR-UWB信号发射功率提高约14.5 dB。 相似文献
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随着人口老龄化的到来,为了避免发生意外事故,对老人日常活动行为进行识别和监测的安全监护系统的需求不断增长.传统的基于摄像头拍摄或者穿戴式传感器的活动状态监测系统存在着隐私保护和使用不方便等不足.为此,本文设计一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统.该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为,不需要在老人身上佩戴任何设备,尺寸小易于安装,在黑暗环境中可正常工作,且由于采集到的是低分辨率信息,不会造成隐私泄露,对比传统方案具有明显优势.从采集到的温度分布信息中提取特征并采用K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法实现了\ 相似文献
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