检索结果-南通市图书馆

机械科学与技术 1992年第4期11卷 41-44页

作者：李哲

基于Tikhonov正则化原理的接地网腐蚀诊断方法

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

高电压技术 2017年第8期43卷 2709-2717页

作者：刘渝根许晓艳杨蕊菁李力行谭思文重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400030

为有效解决接地网腐蚀诊断建模时诊断方程的欠定、病态特性,推导出一种基于Tikhonov正则化原理的总体最小二乘法,并编写了相应的程序。以重庆某110 k V变电站接地网为研究对象进行试验,设置了3组故障来模拟诊断接地网的腐蚀,以重现现场... 详细信息

为有效解决接地网腐蚀诊断建模时诊断方程的欠定、病态特性,推导出一种基于Tikhonov正则化原理的总体最小二乘法,并编写了相应的程序。以重庆某110 k V变电站接地网为研究对象进行试验,设置了3组故障来模拟诊断接地网的腐蚀,以重现现场试验条件。结果表明:无论是针对第(1)组不定故障支路数下的腐蚀诊断,还是第(2)组确定故障支路数下的腐蚀诊断,该方法均能快速诊断成功,并满足工程上10%的误差要求;对于第(3)组6条支路同时故障的情况,在适当调整测试方案后,其诊断效果依然可观。相比于传统的遗传算法,所提方法有效避免了交叉、变异等复杂环节,提高了诊断效率。

关键词：接地网腐蚀诊断欠定特性病态特性 Tikhonov正则化总体最小二乘法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于离散小波包变换的规整化波前解卷积

强激光与粒子束 2008年第3期20卷 377-382页

作者：田雨饶长辉张学军中国科学院光电技术研究所

直接波前解卷积可以有效地克服大气湍流对天文观测的影响,但解卷积问题具有病态特性,必须进行规整化。基于奇异值分解的规整化方法在处理图像边缘等高频部分不够理想;而WVD方法仅适用某些解卷积问题。在提出一种基于小波包变换的新规整... 详细信息

直接波前解卷积可以有效地克服大气湍流对天文观测的影响,但解卷积问题具有病态特性,必须进行规整化。基于奇异值分解的规整化方法在处理图像边缘等高频部分不够理想;而WVD方法仅适用某些解卷积问题。在提出一种基于小波包变换的新规整化方法的基础上,将此方法应用于室内模拟点源实验中,并与基于奇异值分解规整化的维纳逆滤波进行了对比,实验结果表明:该规整化方法可以有效地解决解卷积问题的病态特性,应用该规整化方法所恢复的图像质量明显提高。

关键词：图像复原解卷积小波包病态特性规整化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大尺度IP骨干网络流量矩阵估计方法研究

电子学报 2011年第4期39卷 763-771页

作者：蒋定德王兴伟郭磊许争争陈振华东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室四川成都610054

流量矩阵估计是当前的热点研究问题,它被网络操作员用来进行负载均衡、路由最优化、流量侦测、网络规划等等.然而,流量矩阵估计本身固有的高度病态特性,使得精确地估计流量矩阵成为具有挑战性的研究课题.本文研究大尺度IP骨干网络的流... 详细信息

流量矩阵估计是当前的热点研究问题,它被网络操作员用来进行负载均衡、路由最优化、流量侦测、网络规划等等.然而,流量矩阵估计本身固有的高度病态特性,使得精确地估计流量矩阵成为具有挑战性的研究课题.本文研究大尺度IP骨干网络的流量矩阵估计;基于RBF(Radial Basis Function)神经网络,提出一种新的估计方法TMRI(Traffic Matrix Recurrence Inference).TMRI利用RBF神经网络强大的建模功能来建模流量矩阵估计问题,将这一问题的病态特性克服于RBF神经网络的训练过程中,从而避免复杂的数学建模过程.并在所建立的估计模型基础上,将流量矩阵估计描述为约束条件下的最优化过程,通过迭代寻优,TMRI能进一步克服这一问题的病态特性.仿真结果表明TMRI能精确地估计流量矩阵和追踪它的动态变化,与以前的方法相比,具有更强的抗噪声性能和显著的性能改善.

关键词：流量矩阵估计非平稳流量 RBF神经网络病态特性最优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

波前解卷积方法中的高频噪声抑制

强激光与粒子束 2007年第4期19卷 593-597页

作者：田雨饶长辉张学军中国科学院光电技术研究所

介绍了一种波前解卷积中噪声抑制规整化的新方法,并将此方法应用于室内模拟点源实验中。该方法通过在图像复原算法中增加针对图像高频部分的限制条件来抑制高频噪声,以达到对图像复原问题病态特性的规整化。实验结果表明:该规整化方法... 详细信息

介绍了一种波前解卷积中噪声抑制规整化的新方法,并将此方法应用于室内模拟点源实验中。该方法通过在图像复原算法中增加针对图像高频部分的限制条件来抑制高频噪声,以达到对图像复原问题病态特性的规整化。实验结果表明:该规整化方法可以有效地抑制解卷积过程中高频噪声的影响,恢复出达到理论衍射极限分辨率的图像。对于噪声水平较高的降质图像,通过这种解卷积方法可以有效地提高信噪比。同维纳逆滤波方法相比,该方法可以在有效抑制导致病态的高频噪声的基础上充分保持图像的低频;与基于贝叶斯估计的近视解卷积算法相比,该方法不需要知道噪声水平或噪声类型等先验知识,只是从噪声本质出发,通过抑制降质图像高频部分,有效地解决了病态特性问题。

关键词：图像复原解卷积噪声抑制病态特性规整化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

超宽带MIMO雷达三维增强成像技术

超宽带MIMO雷达三维增强成像技术

作者：赵帝植国防科技大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达成像技术中的阵元呈空间分布,其虚拟孔径特性可以由用少阵元实现等效密集阵列体现。在减少阵元数目,降低雷达系统复杂度的同时,得到与密集排布阵列接近的成像性能。超宽带信号与... 详细信息

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达成像技术中的阵元呈空间分布,其虚拟孔径特性可以由用少阵元实现等效密集阵列体现。在减少阵元数目,降低雷达系统复杂度的同时,得到与密集排布阵列接近的成像性能。超宽带信号与二维MIMO阵列的结合,可以进一步获取探测区域的三维成像结果,从而获得更为丰富的目标空间分布信息。针对人体目标,超宽带雷达信号能为生命迹象监控、成像提供精确测量,其雷达三维成像结果可以区别人体的姿势。MIMO雷达的成像性能受限制于硬件条件和应用需求,同时噪声、杂波以及阵元布局会直接或间接影响成像结果。为了获得分辨率较高的成像结果,本文研究了针对人体目标的雷达成像及增强成像技术。内容包含:超宽带MIMO雷达回波模型分析,人体椭球雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)回波建模,超宽带MIMO雷达成像模型,基于传统解卷积及正则化的超宽带MIMO雷达增强成像方法。首先,研究典型超宽带雷达波形和MIMO雷达的阵列特性,建立雷达回波信号模型,分析回波信号的一维距离像,结合雷达回波模型对实测信号进行了分析,提出基于骨骼节点的人体椭球RCS模型,利用Kinect获取人体目标的骨骼节点作为该模型参数,建立模型,仿真人体雷达回波信号。然后,分析MIMO雷达天线的布局方式造成的影响,并设计一种“口”型均匀采样天线阵列,仿真验证了后向投影(Back projection,BP)成像算法及相干因子(Coherence Factor,CF)加权算法。接着分析了MIMO雷达的目标空间谱和成像分辨指标的关系。建立雷达成像退化模型、点扩展函数(Point Spread Function,PSF)模型。介绍逆问题的基本概念,介绍传统解卷积增强成像方法的优缺点,重点对Lucy-Richardson方法进行推导并对点目标仿真。仿真结果证明,解卷积方法可以提高点目标的分辨率,不过分增加强弱目标间的幅度差异,较CF加权算法更适合对人体雷达图像进行增强,但随着迭代次数增加,会产生病态问题放大噪声,成像结果出现畸变。最后,针对解卷积方法在解决逆问题时存在病态特性,本文对正则化基本原理进行说明,并对典型正则化方法及其参数选取进行推导并分析了优缺点。提出了两种超宽带MIMO雷达正则化增强成像方法,利用人体目标成像结果的视觉可辨识度和定量指标来评判提出算法的有效性,将病态问题转化为一种良态结果,最后选取最优方案。通过仿真实验和实测数据实验和同类别方法对比后,本文提出的方法可以提高图像信噪比,具有更快的收敛速度,损失较少的图像信息,与原始成像结果的图像结构相似度更高,在不同噪声等级下的相对误差较小。

关键词：超宽带信号 MIMO雷达三维成像增强成像人体目标人体椭球体模型雷达成像退化模型解卷积正则化逆问题病态特性

基于混合正则化技术与压缩感知的心电逆问题研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合正则化技术与压缩感知的心电逆问题研究

作者：章杰辉浙江大学

学位级别：硕士

心电功能成像技术(ECGI)在对心脏疾病的临床诊断以及射频导管消融手术的术前指导当中具有巨大应用价值。通过ECGI技术,我们可以精准定位某些心脏疾病的病灶点,从而可以通过射频消融手术,无创地消除病变组织。心电逆问题是EC GI中亟待解... 详细信息

心电功能成像技术(ECGI)在对心脏疾病的临床诊断以及射频导管消融手术的术前指导当中具有巨大应用价值。通过ECGI技术,我们可以精准定位某些心脏疾病的病灶点,从而可以通过射频消融手术,无创地消除病变组织。心电逆问题是EC GI中亟待解决的核心问题。针对心电逆问题中出现的病态特性和奇异性,本文提出了 4种新的心电逆问题算法,分别是CPSO-Tik、LSQR+CPSO-Tik、CS-CGLS及时空差量增补算法。这4种算法都能有效地解决心电逆问题。本文主要贡献如下:(1)对心电逆问题中出现的病态特性和奇异性分别独立地进行研究,提出两种解决心电逆问题的框架,分别是基于心外单面膜模型的心电逆问题和基于心外双面膜的心电逆问题。针对不同的框架提出相应的解决方案和算法。(2)针对心电逆问题中出现的病态特性,在单面膜模型上运用CPSO-Tik和LSQR+CPSO-Tik算法。通过与传统心电逆问题正则化算法Tikhonov、LSQR及LSQR-Tik进行对比,分析了 CPSO-Tik与LSQR+CPSO-Tik算法重构心外膜电位分布的准确性和鲁棒性。实验表明,CPSO-Tik与LSQR+CPSO-Tik算法都能独立地抑制心电逆问题中出现的病态特性,重构出较高质量的心外膜电位,且其性能要普遍优于传统正则化方法。(3)针对心电逆问题中出现的奇异性,本文创新性地引入压缩感知技术,用于解决在双面膜模型上的心电逆问题。本文初步分析了心外膜电位信号的稀疏性,提出用全差分变换作为心外膜电位信号的稀疏域变换。(4)结合压缩感知理论和共轭梯度算法,解决心电逆问题中出现的奇异性。本文提出CS-CGLS与时空差量增补算法,用于解决双面膜模型上的心电逆问题。通过实验发现,CS-CGLS与时空差量增补算法都能独立完成双面膜心电逆问题的计算,且对奇异性有较好的抑制能力。其中,时空差量增补算法表现优异,能较为精准地重构出心电逆问题的解。

关键词：心电逆问题病态特性奇异性粒子群优化算法压缩感知