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利用特征空间主分量分解实现自适应小目标检测算法 被引量：1
1
作者 孙慧 孙凯 侯晴宇 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第3期62-67,共6页
为了实现非平稳复杂背景干扰下的红外小目标检测,在特征选择阶段同时考虑了目标的强度、分布梯度以及与背景之间的阶越特性,并提取对比度、临域标准差以及多孔小波变换高频分量的模值三维特征予以描述.将目标检测过程视为特征空间中的... 为了实现非平稳复杂背景干扰下的红外小目标检测,在特征选择阶段同时考虑了目标的强度、分布梯度以及与背景之间的阶越特性,并提取对比度、临域标准差以及多孔小波变换高频分量的模值三维特征予以描述.将目标检测过程视为特征空间中的两类分类问题,通过主分量分解获取背景的统计聚类参数,将目标像素特征向量视为背景特征聚类之外的异常点,并建立了统计距离作为检测判据.同时,以背景特征向量的多元正态统计分布为假设前提,利用各主分量偏度作为限制进行了用于小目标检测的统计距离阈值的选择,进一步提高了算法的自适应性能.实测试验证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 目标检测 红外 特征描述 主分量分解 自适应检测
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结构动力学有限元模型确认方法研究 被引量：32
2
作者 郭勤涛 张令弥 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期572-578,共7页
随着结构动力学求解问题的复杂化,有限元分析方法越来越起着关键作用。由于许多结构系统本身存在不确定性因素,试验数据存在随机误差,而计算的三类误差也会包含着不确定性误差,如何用有限的试验来修正和检验计算模型,最后得到具有一定... 随着结构动力学求解问题的复杂化,有限元分析方法越来越起着关键作用。由于许多结构系统本身存在不确定性因素,试验数据存在随机误差,而计算的三类误差也会包含着不确定性误差,如何用有限的试验来修正和检验计算模型,最后得到具有一定置信度的有限元模型,即模型确认,在工程领域越来越得到关注。在与模型修正比较的基础上,详细讨论了模型确认的主要研究内容,并结合两个应用实例,讨论模型确认的总体思路与实现方法。 展开更多
关键词 有限元法 模型确认 模型修正 不确定性分析 主分量分解
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以冲击响应谱为响应特征的有限元模型确认 被引量：11
3
作者 郭勤涛 张令弥 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期32-36,共5页
冲击响应谱已经成为冲击问题分析的最有效工具。由于冲击问题的复杂性,如冲击信号一般频带较宽,而且冲击作用时其阻尼较模态实验有较大变化,冲击响应的相位存在很大的随机性等,因此如何得到精度可靠的冲击响应,从而求出其冲击谱;以及如... 冲击响应谱已经成为冲击问题分析的最有效工具。由于冲击问题的复杂性,如冲击信号一般频带较宽,而且冲击作用时其阻尼较模态实验有较大变化,冲击响应的相位存在很大的随机性等,因此如何得到精度可靠的冲击响应,从而求出其冲击谱;以及如何对计算仿真的冲击响应与实际测量的冲击响进行比较和确认,是冲击响应谱仿真计算的两个关键问题。针对上述问题,作者使用子结构模型修正的方法,根据冲击信号的频域特点,对整体复杂结构的各个子结构进行有限元建模和修正,然后用模态叠加法求解冲击信号的时域响应,进而使用改进的递推数字滤波法求得冲击响应谱;选择冲击谱的均方差和时域响应的主分量分解两种确认准则进行计算与实验比较和确认。通过某车架模型受横向冲击的计算和实验分析对研究方法进行了检验。 展开更多
关键词 冲击响应谱 模型修正 模型确认 主分量分解
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水下加筋板振动声辐射的代理模型研究 被引量：8
4
作者 黎胜 杨婧媛 《声学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期659-664,共6页
基于kriging模型建立了水下结构振动声辐射计算的代理模型,可对水下结构的共振频率和声功率级进行预测。还将主分量分解和kriging模型相结合建立了可对整个计算频段内的振动声辐射响应进行预测的代理模型。这些代理模型可以基于样本信... 基于kriging模型建立了水下结构振动声辐射计算的代理模型,可对水下结构的共振频率和声功率级进行预测。还将主分量分解和kriging模型相结合建立了可对整个计算频段内的振动声辐射响应进行预测的代理模型。这些代理模型可以基于样本信息在整个设计空间对水下结构的振动声辐射响应进行实时预测。文中以水下加筋板的振动声辐射为例进行了代理模型的构造和验证。计算结果表明:使用基于kriging方法的代理模型预测水下结构的共振频率及声功率级具有非常高的精度;使用基于主分量分解和kriging模型的代理模型预测整个计算频段内非共振频率处的声功率级响应也具有很好的精度。在水下结构振动声辐射的设计优化中,可以根据需要单独或联合使用这些代理模型。 展开更多
关键词 振动声辐射 代理模型 水下结构 加筋板 KRIGING模型 KRIGING方法 主分量分解 辐射计算
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结合PCA和ICA的脑磁信号消噪研究 被引量：4
5
作者 高莉 黄力宇 丁翠玲 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期939-943,共5页
基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来... 基于二阶统计特性的主分量分解(PCA)和基于高阶统计特性的独立成分分析(ICA)是盲源分离信号处理中两种最为典型的方法.针对多通道脑磁信号的消噪问题,提出一种基于PCA与ICA相结合的信号消噪新算法.首先通过对脑磁信号进行主分量分解来降低信号维数,去掉其中包含的冗余成分,使计算时间缩短到原来的10%;进而利用自适应最大熵独立成分分析算法对降维后的数据进行二次分解,提取出脑磁信号中含有的干扰分量,使信噪比从10 dB提高到80 dB,达到对信号进行消噪的目的. 展开更多
关键词 主分量分解 脑磁图 独立成分分析 干扰
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基于人工神经网络的暴雨预报方法探讨 被引量：31
6
作者 胡江林 涂松柏 冯光柳 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2003年第4期422-428,共7页
探讨了基于人工神经网络模型的暴雨预报方法。该方法仿预报员的暴雨预报思路,在动力模式的降水预报产品、环流形势场和暴雨落区之间通过人工神经网络建立非线性的统计预报模型,该模型的输入是动力模式的降水预报和初始环流形势场的扩展... 探讨了基于人工神经网络模型的暴雨预报方法。该方法仿预报员的暴雨预报思路,在动力模式的降水预报产品、环流形势场和暴雨落区之间通过人工神经网络建立非线性的统计预报模型,该模型的输入是动力模式的降水预报和初始环流形势场的扩展正交分解主成份分量,输出是预报区域的暴雨落区预报。2000年的汛期试验表明该客观预报方法可明显改进数值预报模式的暴雨落区预报,因此可望在业务预报中有较好的应用前景。 展开更多
关键词 人工神经网络 动力模式 环流形势场 扩展正交分解主分量 暴雨预报
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