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81.
电子背散射衍射(electron backscatter diffraction,EBSD)领域引入Hough变换,实现了由计算机自动识别EBSD花样中的菊池带,EBSD技术由此发展成为表征晶体材料取向的一种重要手段。由于Hough变换的速度远远慢于扫描电子显微镜中电子束的移动速度,如何快速实现Hough变换已成为整个EBSD领域亟待解决的关键问题。分别利用中央处理器(central processing unit,CPU)和统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)对EBSD花样做Hough变换,详细比较了两者的耗时和识别结果,测试表明:CPU对EBSD花样菊池带的最快识别速度为1.7×103FPS,同样条件下,CUDA对EBSD花样菊池带的识别速度最快可达1.7×104FPS,远远超过CPU的最快识别速度,且利用CUDA进行Hough变换并没有影响EBSD花样菊池带的识别效果。基于CUDA的Hough变换将成为快速识别EBSD花样菊池带的一个发展趋势。 相似文献
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83.
通过大数据预处理和分析技术,对位移、应变、风速、温度、湿度和索力等桥梁监测数据进行分析。首先使用傅里叶变换和小波变换,分析了不同监测数据类型之间的相关性,之后通过Bi-LSTM多源预测模型验证了相关性分析的结论。结果表明:位移信号与温度信号之间具有负相关性、位移信号与湿度信号具有正相关性,引入相关性强的桥梁监测数据建立多源预测模型能有效提高预测精度。研究结果对桥梁结构健康监测数据的关联分析与挖掘有参考价值,可为桥梁的日常养护、监测运营和应急管理提供决策依据。 相似文献
84.
针对水下声发射源较多,为能准确鉴别敌我声呐发射源问题.利用数字水印技术,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)的良好时频特性,提出了基于分数阶傅里叶变换的声呐水印方法,通过在声呐信号的分数阶傅里叶变换域进行数字水印的嵌入,结合声呐信号在分数阶傅里叶变换的系数特性,选择合适的水印位置.利用嵌入前与嵌入后信号的特性自适应设定水印检测阈值,实现对声呐信号的鉴别.通过仿真分析验证了该方法的可行性,在仿真结果中示出该方法在保证具有较高的分辨力,以及较大的水印容量的同时,水印的鲁棒性较好,检测精度得到了进一步的提高. 相似文献
85.
86.
87.
地质雷达数据变换处理及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于设备条件以及噪声干扰,地质雷达测线数据判读精度受到很大影响。尝试解读数据内在格式,并进一步进行数据变换,增强有效信号,降低干扰;通过绘图模块生成波形图,分析其地质特征。提高了判断精度,减少了工作量,操作更加方便。 相似文献
88.
一种基于边缘颜色的彩色车牌定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决车牌识别中车牌定位问题,根据车牌局域颜色变化、车牌宽高、车牌中字符数及车牌中字符颜色变化等特征,提出了基于边缘颜色的车牌定位算法;通过实验,证明了该算法能够有效地克服光线和天气变化的影响,具有很强的抗干扰性能、定位精度高达98.4%. 相似文献
89.
90.