基于标幺化三阈值事件检测与LDA分类器的工商业负荷辨识方法

非侵入式负荷辨识技术能够低成本的获取用户各类设备使用情况,实现电力负荷的在线监测与分析,对支撑负荷预测、需求响应等应用开展有着重要意义。针对一般工商业用户类型多样、负荷种类繁多、设备运行特性复杂的特点,提出了一种基于标幺化三阈值事件检测与LDA分类器的工商业负荷辨识方案。首先针对不同能耗级别、不同启停特性的设备设计了参数可调的统一负荷事件检测框架,提升了缓变型、分段型、震荡型负荷事件的检出准确度。随后提出了基于多元特征与LDA线性判别的设备类型判断算法,在兼顾边缘端计算效率的同时取得了与随机森林等非线性分类器相同的辨识性能。

基于极化分解的抗角反射器干扰研究

角反射器干扰是舰船应对反舰导弹的一种重要无源干扰形式,为了提高反舰导弹的作战效能,利用目标宽带条件下极化分解比重邻频差异的统计特性,将Krogager极化分解算法用于舰船和角反射器阵列的鉴别。该算法采用双门限的设定,不仅可以判别待识别模式极化分解在频率上的稳定性,而且可以进一步判别在姿态上的稳定性。结果表明角反射器阵列的极化分解比重不仅随频率变化具有稳定性,并且随角反射器个数的变化也具有稳定性,而舰船的极化分解比重随频率的变化具有敏感性,达到较好的鉴别效果。

基于DSP的电子天平称重单元设计

设计一种以DSP微处理器TMS320VC5502为信息处理核心的高精度电子天平称重单元。简述了电子天平的称重测量原理,给出了基于DSP的数据采集电路。采用加权递推平均滤波算法,保证测量的准确度和稳定性;建立了适合于称重数据变化判断的多级阈值判别方法,提高了电子天平的响应速度。实验表明:采用该方法的电子天平称重单元稳定性好、灵敏度高,满足了量程为210 g、精度为0.1 mg的电子天平设计要求,且最大允许误差不大于0.3mg。

基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。

基于正态分布判别函数的航迹关联双门限算法

雷达和电子支援(Electronic Support Measurement,简称ESM)传感器的航迹关联是异类多传感器数据融合研究方面的重要前提。以往对于关联判别函数的选取,多采用χ2分布,这使得在某些实际应用中,通常会出现计算量大,确定门限阈值复杂的问题。基于正态分布关联判别函数的航迹关联双门限算法,在门限阈值的选取上直接采用正态分布中的分位数概念,避免了χ2分布中选取阈值的复杂过程。通过仿真试验,验证了决策规则的第一类风险和第二类风险,表明该方法能有效地判决航迹的关联问题。

一种改进Otsu与人工蜂群优化的图像分割算法

针对图像分割过程中处理图像计算复杂度高、实时性差等特点,提出一种分割二维Otsu图像的新算法。首先,针对传统二维Otsu算法提出一种新的判别函数;其次,将人工蜂群算法进行优化,反向学习策略产生新蜜源;最后将改进的二维Otsu算法与优化后的人工蜂群算法相结合,通过引领蜂、侦察蜂以及跟随蜂之间的信息共享和分工合作寻找到最佳阈值。仿真实验结果表明,所提算法相较于传统二维Otsu分割算法,能够达到理想的分割效果,且分割速度较快。

Fuzzy recognition of missile borne multi-line array infrared detection based on size calculating

In order to improve the infrared detection and discrimination ability of the smart munition to the dynamic armor target under the complex background,the multi-line array infrared detection system is established based on the combination of the single unit infrared detector.The surface dimension features of ground armored targets are identified by size calculating solution algorithm.The signal response value and the value of size calculating are identified by the method of fuzzy recognition to make the fuzzy classification judgment for armored target.According to the characteristics of the target signal,a custom threshold de-noising function is proposed to solve the problem of signal preprocessing.The multi-line array infrared detection can complete the scanning detection in a large area in a short time with the characteristics of smart munition in the steady-state scanning stage.The method solves the disadvantages of wide scanning interval and low detection probability of single unit infrared detection.By reducing the scanning interval,the number of random rendezvous in the infrared feature area of the upper surface is increased,the accuracy of the size calculating is guaranteed.The experiments results show that in the fuzzy recognition method,the size calculating is introduced as the feature operator,which can improve the recognition ability of the ground armor target with different shape size.

高速铁路大半径曲线参数检测方法研究

对于高速铁路,维护曲线的良好状态对于提高旅客舒适度、保障行车安全极为重要。利用轨道检测车实现高速铁路的曲线线型判别和曲线要素检测是线路养护维修工作的前提。本文提出了高速铁路大半径曲线参数检测算法模型,分析影响曲线检测的关键参数,给出其合适阈值,并用现场试验予以验证,最终得到一套可应用于高速铁路大半径曲线检测的方法。

基于门架数据的高速公路拥堵识别研究

有效识别高速公路拥堵情况,能为高速公路的交通管控及建设规划提供有效依据。基于高速公路门架数据,提出了一套基于行程时间阈值的拥堵识别分析方法,提取车辆的行程时间集合,利用聚类算法对路段的不同拥堵等级的行程时间阈值进行标定,从而对高速公路拥堵情况进行判别。在实例分析中,以广州市高速公路网为研究对象,开展了拥堵识别分析。结果表明,广州市高速公路总体运行状态良好,80%的时段路段处于顺畅状态。

便携式心理多道记录仪信息智能采集方法研究

针对现有便携式心理多道记录仪基于皮肤电、心率等生理信号进行信息采集时存在一定的局限性问题,提出一种基于语音信号的智能采集分析方法,采用两级判别法对采集的语音信号进行端点检测,提取出有效的语音片段,并采用改进小波阈值法对提取的语音片段进行降噪处理,采用快速离散傅里叶变换FFT算法对降噪后的语音片段进行时间信号频谱分析,实现了便携式心理多道记录仪信息的智能采集。仿真结果表明,所提方法可实现智能采集便携式心理多道记录仪语音信息,采集的语音信息对心理测试具有一定的积极促进作用,可提高心理测试准确率,使心理测试准确率达到88.2%,具有一定的有效性和优越性。

青藏高原地区近地表冻融状态判别算法研究

青藏高原地区以其独特的气候水文特征被称为"亚洲水塔",这一地区广泛分布的冻土及其冻融过程对地表非绝热加热与水文过程具有重要影响。然而,恶劣和复杂的地理环境为这一区域的地表冻融过程本地观测和遥感监测均带来极大挑战。本文利用AMSR-2传感器遥感数据开展青藏高原地区的近地表冻融判别算法研究,包括判别式算法和季节性阈值算法,并使用4个青藏高原典型地区的土壤温湿度密集观测网数据对算法进行区域适应性优化。研究特别针对季节性阈值算法进行了两点改进:首先考虑到地表发射率的变化对于冻融相态的转变指示更为直接,故采用6.9 GHz水平(H)极化的准发射率替换季节性阈值算法中的原有冻结因子;其次使用一种新的数据归一化方法:标准差归一化方法,用以替代原有的离差归一化方法,并通过阈值设定对判别精度的影响分析改进后的优势。结果证明,冻融判别式算法在升轨时期的整体精度最具优势,其优势在于能够减少夏季地表发射率复杂变化导致的误判,基于标准差归一化方法的季节性阈值算法在降轨时期的整体精度具有优势。通过对不同典型区域的冻融土辐射特征和判别精度的分析,发现地表发射率的变幅(初始液态含水量)大小是影响所有冻融判别算法精度的最关键因素。