检索结果-南通市图书馆

机械制造与自动化 2022年第5期51卷 211-215页

作者：朱鑫达刘超王俊奇刘振江苏大学江苏镇江212013 镇江四联机电有限公司江苏镇江212000

为了快速诊断电液伺服阀的故障,通过采集、区分这类数量繁多阀的各故障类别,提出基于多元统计分析的故障诊断模型。描述双电磁比例方向阀的原理和结构;建立一种基于PCA的决策故障诊断模型;以电流、电压、内漏等数据作为样本输入,以相对... 详细信息

为了快速诊断电液伺服阀的故障,通过采集、区分这类数量繁多阀的各故障类别,提出基于多元统计分析的故障诊断模型。描述双电磁比例方向阀的原理和结构;建立一种基于PCA的决策故障诊断模型;以电流、电压、内漏等数据作为样本输入,以相对应决策结果作为输出;用MUTLAB仿真模拟结果,与以原始PCA算法建立的模型相比,本rpca算法检测精度更高,训练速度较快。

关键词：电液伺服阀多元统计分析故障诊断决策诊断模型 rpca算法

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基于改进的肤色检测算法与改进CNN的人脸识别研究

基于改进的肤色检测算法与改进CNN的人脸识别研究

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作者：曾添重庆师范大学

学位级别：硕士

在图像处理与模式识别等技术中,人脸识别技术一直是一个研究热点。在目前的人脸识别技术中,基于肤色检测和卷积神经网络的人脸识别算法,对人脸识别的研究和应用做出了重大贡献。肤色检测可以起到快速检测肤色信息的作用,所以在人脸识别... 详细信息

在图像处理与模式识别等技术中,人脸识别技术一直是一个研究热点。在目前的人脸识别技术中,基于肤色检测和卷积神经网络的人脸识别算法,对人脸识别的研究和应用做出了重大贡献。肤色检测可以起到快速检测肤色信息的作用,所以在人脸识别中,可以通过它,快速地对处在一些背景下的人脸进行检测,再由识别算法对检测到的人脸进行身份识别。在人脸识别算法中,卷积神经表现出了较大的优势。卷积神经网络可以自动提取图像特征,并且它识别的准确性相对较高。因此将肤色检测和卷积神经网络共同应用在人脸识别中是值得研究的课题。在人脸识别中,表情与姿态是影响人脸识别最主要的干扰因素。人脸识识别主要是依靠提取面部特征,来进行识别。通常在表情与姿态发生变化时,仍然可以在图像上提取到较完整的人脸特征,但如果存在人脸遮挡情况时,实现对较完整的人脸特征的提取是比较困难的。考虑到以上这些干扰因素对人脸识别的影响,本文进行了相关研究,主要工作内容有以下3个方面。(1)对人脸识别,普遍采用的一些算法,进行了相关概念以及其实现方式的阐述,并且对其中的一些算法进行了分析,介绍了这些算法所存在的问题,在这些问题的基础上进行了相关的改进,提出能进一步提高识别效果的人脸识别算法。(2)通过伪彩色算法、BP神经网络与传统肤色检测算法结合,构建出基于伪彩色和BP神经网络改进的肤色检测算法,利用该算实现在灰度图像和彩色图像上,对人脸主要信息区域检测,以提高对无遮挡人脸的识别效率。输入到BP神经网络的数据采用了融合型PCA特征,即LTP-PCA特征,并且对BP神经网络进行优化采用遗传算法与一种改进的拟牛顿算法相结合的方法来实现。由仿真实验结果可以发现,这种改进的肤色检测算法能够比较精确地检测出人脸主要信息区域。(3)提出了一种低秩重构图像的改进rpca算法,并利用该算法进行人脸去噪处理,然后利用PCA方式构造的卷积滤波器与LeNet-5网络结合构造出了PCAL卷积神经网络,最后采用改进rpca算法与PCAL卷积神经网络相结合,提出了一种基于具有去噪预处理机制的卷积神经网络的人脸识别算法。通过与其他卷积神经网络人脸识别算法进行对比,证明了该算在存无遮挡和有遮挡环境下,识别效果是比较好的。

关键词： rpca算法 BP神经网络 LTP-PCA特征肤色检测算法 PCAL卷积神经网络拟牛顿算法伪彩色算法人脸主要信息区域

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双基地FDA-MIMO雷达波形设计和参数估计算法研究

双基地FDA-MIMO雷达波形设计和参数估计算法研究

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作者：赵智昊解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着电磁环境的日益复杂和战场电子对抗技术的持续发展,人们对雷达技术的改进工作也在不断进行。为了提高雷达发射端的自由度,获得更高的波形分集增益和频率分集增益,人们将频率分集阵列(FDA)和多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出FDA-M... 详细信息

随着电磁环境的日益复杂和战场电子对抗技术的持续发展,人们对雷达技术的改进工作也在不断进行。为了提高雷达发射端的自由度,获得更高的波形分集增益和频率分集增益,人们将频率分集阵列(FDA)和多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出FDA-MIMO雷达这一概念。本文主要就以双基地FDA-MIMO雷达为对象,研究了该型雷达的功率聚焦波形设计、角度、速度、距离联合无模糊估计以及冲击噪声下的多参数联合估计算法。论文的主要工作如下:1.针对功率聚焦下的波形设计问题,提出了一种基于最小参数估计克拉美罗界(CRB)的波形设计算法。该算法在雷达的发射天线数、正交基信号数和变频阵元数均不相同的前提下,对两个阵列进行子阵划分,实现雷达的距离-角度解耦合和参数估计旋转不变性(RIP)约束的保证。为了实现雷达功率的聚焦,改善雷达估计性能,提出了一种以参数估计最小CRB为目标的发射阵列、变频阵列和方向图合成矩阵联合优化算法,同时通过快速分层方法降低了算法复杂度。仿真结果表明该算法能将能量更好地聚焦在目标方位和距离处,雷达的估计性能得到了提高。2.针对雷达参数估计中的距离和速度估计模糊问题,提出了双基地FDA-MIMO雷达下的多参数联合无模糊估计算法。首先,推导证明了回波相位不仅与频率增量-目标距离有关,还与频率增量-目标速度有关,从而为距离和速度解模糊打下基础。然后利用旋转不变子空间算法(ESPRIT)实现了目标角度、距离和速度参数的联合估计,并分别提出了距离解模糊算法和速度解模糊算法。最后本文推导了算法的CRB并分析了算法的性能。仿真结果验证了算法能够实现目标角度、距离和速度的联合无模糊估计。3.针对冲击噪声下的多参数联合估计问题,并且部分抑制冲击噪声的参数估计算法在低特征指数冲击噪声环境下效果不佳的问题,提出了基于SVD-rpca和基于QR-rpca的ESPRIT参数估计算法。该算法先分析得出了冲击噪声具有稀疏性,目标信号矩阵具有低秩性。据此引入鲁棒性主成分分析法(rpca)并结合子空间分解类算法,提出了 SVD-rpca算法和相干目标环境下复杂度更高的QR-rpca算法。两种算法均能有效地将低秩目标信号矩阵从受噪声污染的接收数据中提取出来,并获得与导向矢量张成相同的信号子空间,最后利用ESPRIT算法求得目标角度、距离和速度参数。仿真结果表明该算法有效地降低了原rpca算法的复杂度,并在低特征指数的冲击噪声下仍能有效地对目标多参数进行估计。

关键词：双基地FDA-MIMO雷达角度-距离解耦合克拉美罗界发射波形设计角度-距离-速度联合估计距离模糊角度模糊冲击噪声 rpca算法

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