基于K-L展开的断层-节理边坡随机有限元分析

土性参数的空间变异性和断层-节理的耦合作用,将显著影响边坡工程的稳定性分析。基于K-L展开方法模拟土体抗剪强度参数空间变异性,同时通过强度折减法计算节理岩体边坡的稳定性系数,提出了一种考虑土体参数空间变异性的边坡可靠度分析方法。探讨了土性参数的变异性及水平和垂直方向的相关距离对断层-节理边坡随机可靠度的影响。通过与已有研究中均质边坡稳定性对比分析,验证了模型的可行性,并结合现场实际工程进行分析。研究表明：断层-节理裂隙改变了边坡潜在滑移面产状,同时降低边坡的安全系数。边坡失效概率随着土性参数变异系数的增加而增大。忽略土性参数的变异性指标时,会高估边坡的安全系数指标,低估失效概率。土体竖向波动范围显著影响边坡的可靠度,断层-节理对于边坡稳定性的影响远大于土体波动范围。     

多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别

采用当前方法对无人船图像进行识别时,没有对无人船图像进行预处理,导致识别效果差、识别效率低、识别率低。为此,提出多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别方法。首先,以Lambertian模型为基础,构建LTV模型,利用该模型对多变光照归一化,提高整体的识别效果;然后,通过K-L变换原理对无人船图像实行降维处理,在计算繁琐度降低的同时提高所提方法的识别率。最后,利用小波变换法对图像进行积分投影,提取图像中的无人船区域,并对提取后的无人船区域进行梯度增加,丰富局部特征,通过CS-LBP算子提取无人船图像的纹理特征,实现无人船图像模糊纹理光点定位识别。实验对比结果表明,所提方法的识别效果更好、识别效率更高。     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

基于边缘信息检测的BP网络图像压缩新算法

探讨了人工神经网络用于图像压缩的方法,提出了一种基于边缘信息检测的BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、纹理块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数.实验结果证明:本算法在保证重建图像丰富细节的同时,能大大提高图像的压缩比.     

基于EMD和4阶累积量的船舶轴频电场线谱提取

为实现海洋环境电场背景中微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和4阶累积量对角切片功率谱的方法。首先,利用EMD方法的自适应滤波特性将信号进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),按照K-L散度准则进行有效IMF的筛选;然后利用高阶累积量抑制高斯色噪声的性质,计算各有效IMF分量4阶累积量对角切片的功率谱,并进行多子带中的线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,该方法能够实现-15d B下的线谱提取,具有一定的实用价值。     

Kullback-leibler测度在盲目反褶积中的应用

利用Likas等处理图像恢复的变分法来讨论地震记录反演中的盲目反褶积问题.利用Kullback-leibler信息测度获得一个非常有用的统计函数(即变分函数),此函数的极值点就含有所要求的子波及反射系数序列,并且拟订出求此泛数极值点的一套算法.     

基于K-L变换遥感融合影像的道路信息提取

该文应用K-L变换将SPOT-5多光谱与全色遥感影像数据融合,并将预处理后的影像采用基于监督分类的方法进行道路信息提取。试验结果表明:K-L变换法在消除模式特征间的相关性以及突出差异性方面具有很好的效果,基于K-L变换遥感融合影像的道路信息识别效果良好,与实际相符。     

基于K-L变换的汽车电控系统技木状态特征选择与提取的研究

随着汽车电子化程度的日益提高.汽车电控系统的故障诊断方法和理论受到了越来越广泛的关注.基于模式识别技术的汽车电控系统故障诊断方法具有非常广阔的应用前景.但是对具体的事件进行模式采集时,有可能造成样本在模式空间中的维数很大,由此带来数据处理的困难.若可通过K-L变换方法对汽车技术状态的特征参数进行选择和提取,并对选择前后的特征分别用神经网络进行模式识别.不仅能够提高识别的速度,而且能够提高识别的精度.     

Spectrum Feature Retrieval and Comparison of Remote Sensing Images Using Improved ISODATA Algorithm

Due to the large quantities of data and high relativity of the spectra of remote sensing images, K-L transformation is used to eliminate the relativity. An improved ISODATA (Interative Self-Organizing Data Analysis Technique A) algorithm is used to extract the spectrum features of the images. The computation is greatly reduced and the dynamic arguments are realized. The comparison of features between two images is carried out, and good results are achieved in simulation.     

Kullback-leibler测度在盲目反褶积中的应用

利用Likas等处理图像恢复的变分法来讨论地震记录反演中的盲目反褶积问题.利用Kullback-leibler信息测度获得一个非常有用的统计函数(即变分函数),此函数的极值点就含有所要求的子波及反射系数序列,并且拟订出求此泛数极值点的一套算法.