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多传感器集成测量系统的数据对齐方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2009年第9期37卷 103-107页

作者：刘鹏鑫王扬哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

目前多传感器集成测量系统的数据对齐精度完全依赖于对几何参考体的测量精度,对齐的灵活性不高,过程比较复杂,为此文中提出了一种不依靠简单几何体作为基准的自动对齐算法.该算法首先通过计算点集曲率来辅助选取3对近似对应点,求解坐标... 详细信息

目前多传感器集成测量系统的数据对齐精度完全依赖于对几何参考体的测量精度,对齐的灵活性不高,过程比较复杂,为此文中提出了一种不依靠简单几何体作为基准的自动对齐算法.该算法首先通过计算点集曲率来辅助选取3对近似对应点,求解坐标变换矩阵实现初始对齐;然后对非接触扫描点云进行三角剖分,以接触式测量所获点集向对应三角片的投影寻找对应点,之后进行坐标变换迭代求解,从而实现了不存在对应点的点集之间的对齐;最后用包围盒求交法实现了数据的融合.实验结果表明,本算法对初始位置要求不高,在改善对齐精度的同时减少了对齐过程中的人工干预.文中数据对齐的最小二乘误差最大为0.045μm,最小为0.025μm.

关键词：逆向工程多传感器集成测量系统迭代最近点数据对齐

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半捷联惯性测量系统多路采集数据对齐方法

传感技术学报 2015年第9期28卷 1373-1378页

作者：刘秀锋李杰刘一鸣杜瑾刘俊陈伟中北大学电子测试技术国防科技重点实验室太原030051 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室太原030051 山西北方惠丰机电有限公司科研设计二所山西长治046012

半捷联惯性测量系统能实时精确测量弹体的各种飞行参数,为常规弹药精确制导提供可能,半捷联惯性测量系统包含两块采集数据的采存模块,当系统运行时,由于两个采存模块采集不同步以及取点不统一导致采集的数据不是实时同步,从而无法对系... 详细信息

半捷联惯性测量系统能实时精确测量弹体的各种飞行参数,为常规弹药精确制导提供可能,半捷联惯性测量系统包含两块采集数据的采存模块,当系统运行时,由于两个采存模块采集不同步以及取点不统一导致采集的数据不是实时同步,从而无法对系统测得的数据进行解算,本文提出一个实时对齐方法,利用数据相关性,求出差的平方和的最小值即为最接近的值,实现数据对齐,为后续精确解算奠定基础。

关键词：半捷联采集数据惯性测量数据对齐

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基于关联控制参数的火箭遥测数据对齐方法

航天控制 2018年第5期36卷 25-29,36页

作者：鄢青青肖锋彭宗尧周翔西昌卫星发射中心西昌615000

针对火箭遥测数据分析判读中的数据对齐问题,探讨了一种基于关联控制参数的数据分段并进行选择性均匀插值的数据对齐方法。实验结果表明,该方法具备可行性且显著降低了关键时刻错位带来的对齐误差,提高了对比分析的直观性,对火箭遥测数... 详细信息

针对火箭遥测数据分析判读中的数据对齐问题,探讨了一种基于关联控制参数的数据分段并进行选择性均匀插值的数据对齐方法。实验结果表明,该方法具备可行性且显著降低了关键时刻错位带来的对齐误差,提高了对比分析的直观性,对火箭遥测数据的预处理有一定的参考价值。

关键词：数据对齐分段插值关联控制参数

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管道内外检测数据对齐方法及实例应用

油气储运 2022年第2期41卷 153-158页

作者：祝明姜晓红李晓晖李春晖杨静刘承磊中油管道检测技术有限责任公司油气管道输送安全国家工程研究中心

为充分挖掘管道内外检测数据的有用信息,以管道内检测数据为基准,将其与外检测数据对齐,形成以位置信息为基准的内外检测对齐数据库,进而明确影响管道安全运行的主要因素。依托某天然气管道工程,利用内外检测数据对齐方法实现了数据对齐... 详细信息

为充分挖掘管道内外检测数据的有用信息,以管道内检测数据为基准,将其与外检测数据对齐,形成以位置信息为基准的内外检测对齐数据库,进而明确影响管道安全运行的主要因素。依托某天然气管道工程,利用内外检测数据对齐方法实现了数据对齐,并对管道腐蚀趋势进行综合分析与开挖验证,结果表明:该管道阴极保护状态良好,土壤电阻率和交/直流杂散电流使外防腐层破损点处形成腐蚀的可能性小;开挖验证证实在管道外壁存在金属损失处和管道外防腐层有破损处均未发现腐蚀行为。内外检测数据实现对齐有利于研究外部环境对管道安全的影响,进而完善管道完整性评价体系。

关键词：管道内外检测数据对齐对齐模式完整性评价

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冲压零件的多视数据对齐方法

模具工业 2005年第9期31卷 3-6页

作者：马丽霞李建赵军燕山大学河北秦皇岛066004

基于多视数据产生的原因及数据采集方法不同,给出了解决多视数据对齐的系统方法。在深入分析冲压零件结构特点的基础上,采用柔性数据测量方法实现高精度多视数据对齐。根据三基准点对齐原理,采用合理的工程对齐方法,通过矩阵变换达到冲... 详细信息

基于多视数据产生的原因及数据采集方法不同,给出了解决多视数据对齐的系统方法。在深入分析冲压零件结构特点的基础上,采用柔性数据测量方法实现高精度多视数据对齐。根据三基准点对齐原理,采用合理的工程对齐方法,通过矩阵变换达到冲压零件多视数据的对齐定位。并从工程实际角度出发,介绍了2种典型的数据对齐方法,提出了一种基于几何特征点对齐的新方法,并给出了一些多视数据对齐应用实例。

关键词：多视数据数据对齐数据采集逆向工程

基于通道组合-数据对齐-多尺度全局CNN的MI-EEG分类

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第3期38卷 102-112页

作者：武岩满建志宋雨李奇长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 长春理工大学中山研究院广东中山528400

由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激,应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义。为实现辅助设备的异步控制,提高模型的鲁棒性,减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性,提出一种基于通道组合(channel c... 详细信息

由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激,应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义。为实现辅助设备的异步控制,提高模型的鲁棒性,减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性,提出一种基于通道组合(channel combination,CC)-数据对齐(euclidean space data alignment,EA)-多尺度全局卷积神经网络(multiscale global convolutional neural network,MGCNN)的运动想象脑电分类方法。通过引入大脑静息状态下的脑电信号,扩展MI-BCI输出指令集;利用CC将22通道脑电数据重构为左右对称通道加中间通道的3通道形式,重构后的数据经过EA方法规范后作为网络输入;构建多尺度卷积模块与全局卷积模块,并行提取脑电信号的局部特征和ERS/ERD全局特征;利用迁移学习提升模型的解码能力。结果表明:该方法在BCI Competition IV 2a数据集上达到了99.28%的平均准确率和0.99的Kappa值,提高了运动想象脑电分类精度,为在线异步运动想象脑机接口的应用与发展作出了贡献。

关键词：运动想象脑机接口通道组合卷积神经网络数据对齐

基于数据对齐的生成性对抗网络轴承剩余寿命预测

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计算机应用与软件 2023年第3期40卷 113-121,141页

作者：陈世红陈荣军广东生态工程职业学院信息工程学院广东广州510520 广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665

针对传统智能数据驱动轴承剩余寿命预测中存在的首次预测时间确定难度大以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于数据对齐的生成性对抗网络轴承剩余寿命预测方法。生成性对抗网络用于了解健康状态数据的分布,依此建立健康指标来确定首次... 详细信息

针对传统智能数据驱动轴承剩余寿命预测中存在的首次预测时间确定难度大以及模型泛化能力差等问题,提出一种基于数据对齐的生成性对抗网络轴承剩余寿命预测方法。生成性对抗网络用于了解健康状态数据的分布,依此建立健康指标来确定首次预测时间。为了弥合不同机器之间的数据分布差异,提出一种数据对齐策略来提取实体不变特征。进一步采用对抗训练,在健康状态和退化数据的学习子空间中实现数据对齐,将提取的广义特征表示用于预测轴承的剩余寿命。在两个轴承退化数据集上进行了对比实验,验证了该方法的有效性。

关键词：剩余使用寿命预测滚动轴承深度学习对抗训练数据对齐

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基于FPGA的参数化多路数据对齐器设计

雷达科学与技术 2016年第3期14卷 297-300页

作者：李坤刘和周中国电子科技集团公司第三十八研究所安徽合肥230088

在现场可编程门阵列器件(FPGA)的高速实时信号处理系统中,多路数据对齐器是常用的电路设计。介绍了一种运用硬件描述语言参数化方式设计的多通道数据对齐方法,首先缓存各路数据,然后依据数据特征检测同步标志信号并寄存地址,对齐后同步... 详细信息

在现场可编程门阵列器件(FPGA)的高速实时信号处理系统中,多路数据对齐器是常用的电路设计。介绍了一种运用硬件描述语言参数化方式设计的多通道数据对齐方法,首先缓存各路数据,然后依据数据特征检测同步标志信号并寄存地址,对齐后同步读出。将多路对齐逻辑隔离开来,通过设置不同的同步标志检测电路可以适应多种应用,结构简单、可扩展性强;最大限度减少数据丢失,保证数据连续性;同时解决了跨时钟域的问题。列举了对齐器的两种应用,并通过仿真验证和器件编程在线校验。

关键词：现场可编程门阵列参数化设计多通道数据对齐

基于机器学习算法的管道内外检测数据对齐方法

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油气储运 2021年第11期40卷 1236-1241页

作者：刘海鹏谷思昱刘庆亮张建坤郝郁武晓彩姜垣良万鹏中油国际管道有限公司

管道外检测数据与内检测数据的对齐是管道完整性管理中的重要一环,其主要任务是将外检测点对齐到内检测中心线上,以充分挖掘内检测和外检测数据的价值。基于某长输管道公司管道完整性管理系统中的外检测数据和内检测数据,从地面标识点... 详细信息

管道外检测数据与内检测数据的对齐是管道完整性管理中的重要一环,其主要任务是将外检测点对齐到内检测中心线上,以充分挖掘内检测和外检测数据的价值。基于某长输管道公司管道完整性管理系统中的外检测数据和内检测数据,从地面标识点与里程桩的关系出发,利用机器学习算法构建内检测点与外检测里程的关系模型,预测内检测点在外检测中的里程,进而增加内检测点与外检测里程映射,实现数据增强;通过地面标识点和里程桩对管道分段,利用线性拉伸算法逐段将外检测点对齐到内检测中心线,从而实现外检测和内检测数据的对齐。结果表明:由机器学习算法构建的内检测点的外检测里程预测模型的平均绝对百分误差小于0.10%,决定系数为99.99%,该模型能够很好地捕捉内检测点与外检测里程的关系,以支撑管道外检测数据与内检测数据的自动对齐。

关键词：管道完整性内检测数据外检测数据数据对齐机器学习