基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.     

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对 SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

基于蚁群聚类的路面识别分析方法

道路是城市的重要基础设施．路面状况的鉴定与评价直接关系到公路的养护决策,是一项至关重要的工作．本研究将蚁群聚类算法应用于路面识别领域,提出一种基于蚁群聚类优化的路面识别分析方法,将此方法运用于路面识别系统．该系统由数据采集、数据预处理和蚁群聚类优化3个模块组成,其中蚁群聚类主要提取了纵轴方向的3个特征属性,通过不断更新聚类中心产生的信息素矩阵,并通过分类器进行路面分类．实验结果表明：蚁群聚类优化具有全局收敛以及启发式学习等优点,运算效率高,路面识别准确率达到95.3％,验证了此方法的有效性．     

基于特征提取的装备可靠性不确定度量方法

针对当前大型复杂装备可靠性动态变化特性难以量化评估的问题,提出基于特征提取的装备可靠性不确定度量方法,通过提取特征参数,建立运行状态与特征参数之间的逻辑回归模型,改进系统多状态评估方法,识别装备运行过程中的隐患状态,为预防性维修提供决策支持。     

船舶电力系统故障特征提取的小波变换方法

船舶电力系统故障时暂态号中包含丰富的特征息,对故障工况暂态号特征息的有效提取是船舶电力系统故障诊断的核内容之一。基于小波变换理论,利用小波分析和小波包能量熵方法,在Matlab仿真环境下,对船舶电力系统电故障暂态号进行了分析和特征息提取。结果表明两种方法都有效地提取了故障特征息,其中小波分析方法有特征向量与故障之间的映射关系简单明了的特点,小波包能量熵方法提取的特征向量与故障之间是一种非性的映射关系,适用于与其他智能故障诊断方法结合。说明特征提取可以为故障的识别与诊断提供基础。     

基于舰船噪声小波包重构子带权重系数的确定方法

文章采用了一种基于小波包分解与能量特征提取的时频域综合分析方法。使用小波包来对舰船噪声进行分解,求取小波包子带系数能量百分比构建子带能量的特征向量,以此作为权重系数,对分解的舰船噪声的各个子带进行加权重构,并将重构信号与原始信号进行时频域比较分析。通过对大量的舰船的实录噪声进行分解重构实验表明,使用此方法重构后的噪声较原始信号特征更为明显,有更强的类别可分性。     

火灾视频探测中火焰识别算法研究

为将火焰与大部分干扰源加以区别,对火灾视频探测技术中的火焰识别算法进行研究.针对经过目标分割后的图像,提取图像的面积变化、圆形度、边缘尖角等特征,再经过计算,将满足火焰特征的目标判别为火焰.经过测试,所采用的火焰识别算法可以准确识别火焰的存在,并能有效区分干扰源.     

无人驾驶汽车行车环境下鲁棒性声学特征提取算法（双语出版）

无人驾驶汽车在行车过程中，需要通过视觉感知和听觉感知来构建当前周围环境模型，声学事件检测是听觉感知系统构建模型的核心所在。行车环境下声学事件检测系统面临着复杂而强烈的噪声挑战，尤其是行车过程中的风噪。声学事件检测中，常用的声学特征梅尔频率倒谱系数（MFCC）对噪声干扰十分敏感，为了解决这一问题，提出一种谐波梅尔频率倒谱系数（HMFCC）的鲁棒性声学特征提取算法，用于声学事件的目标分类。该算法通过声学信号的谐波模型与MFCC算法相结合，提取目标声学信号中的共振峰频率，改进传统Mel滤波器组，从而增强HMFCC中目标声学信号的中高频分量。研究结果表明：在不同的风噪环境下，基于HMFCC声学特征的检测结果具有较高的精准率和召回率，且在低噪和强噪环境下HMFCC和MFCC之间分类效果差异明显；低噪环境下，几种声学事件的HMFCC特征分类的平均精准率和召回率分别达到82.66%、84.15%，而基于MFCC特征分类检测的平均精准率和召回率只有73.93%、74.61%；随着风噪增强，MFCC特征分类精度严重下降，平均精准率和召回率仅为54.15%、44.95%，HMFCC特征在强噪环境下的平均精准率和召回率为72.16%、69.87%。行车环境下，HMFCC特征不仅可以提高分类的准确率，而且表现出对噪声不敏感的特性。     

基于改进的BP神经网络的车牌识别研究

车牌识别作为目标自动识别技术之一应用非常广泛,本文研究了字符特征提取方法,利用神经网络的方法构建一种改进的BP神经识别网络,最后此基础上对识别系统进行了改进优化,实验结果表明系统具有良好的鲁棒性,系统满足实时车牌识别的要求。     

基于辐射噪声能量分布的舰船目标分类算法

有效的特征提取技术是水中目标识别的基础.为提高基于舰船辐射噪声的水中目标识别准确率,选用小波变换完成信号预处理和滤波,并在信号变换后的多尺度子空间上提取信号特征参数,归一化处理后构建分类特征向量,最后用支持向量机算法进行训练和测试.仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析方法和支持向量机算法对舰船辐射噪声信号进行分类识别,特征提取算法有效,分类速度较快.