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搜索结果: 1-15 共查到工学 SVD相关记录38条 . 查询时间(0.062 秒)
为深入研究煤矿井下串联故障电弧特征及提取方法,分别以电动机和变频器负载为研究对象,开展不同电流条件下的串联型故障电弧实验。采用S变换(ST)对回路电流进行时频域变换,求得S变换矩阵的幅值矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异分解(SVD),得到矩阵的奇异值;对多组奇异值组成的特征向量进行主元分析(PCA),选取累积贡献率高于95%的主元作为故障识别的特征,实现特征向量的降维;最后采用遗传算法(GA)...
为了解决奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及 量化索引调制(quantizationindexmodulation,QIM)均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入 μ律压缩技术, 提出一种新的基于 DWTSVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离 散小波变换(discre...
Medical Image Watermarking (MIW) is a special field of a watermarking due to the requirements of the Digital Imaging and COmmunications in Medicine (DICOM) standard since 1993. All 20 parts of the DIC...
二维核磁共振能从"弛豫-扩散"两个维度上展现流体性质,在识别稠油储层方面具有理论优势,是当前核磁共振测井技术的研究热点.本文深入研究二维核磁共振测井原理,系统分析CPMG-DE脉冲序列测量扩散系数与弛豫时间的方法,结合核磁共振二维谱数理模型,提出一种基于SVD和BRD的正则化反演算法.该算法通过SVD压缩数据,采用带非负约束的Tikhonov正则化方法求解流体"弛豫-扩散"分布,并基于BRD算法迭...
遗传+变异,方能造出优异物种,俄罗斯SVDK狙击步枪就是在这一“公式”下横空出世的。它继承了一代名枪——德拉戈诺夫(SVD)狙击步枪的精髓设计,并在局部加以改进。其中最具亮点的是,它采用了比前辈更为优秀、口径增大的新型狙击步枪弹,有理由相信,它的出炉会延续一代名枪的传奇。
为降低实现高阶矩阵SVD时的硬件复杂度和计算延时,本文改进了CORDIC迭代结构,设计了一种用于SVD的低硬件复杂度、高速CORDIC计算单元.本文以2×2矩阵为例,基于XilinxVirtex6硬件平台设计并实现了使用优化后CORDIC计算单元的SVD模块,在19bit位宽下吞吐率达25.9Gbps.对比Xilinx IP core中同类模块,本文设计节省27.6%寄存器,27.7%查找表,实时...
针对声发射检测齿轮箱轴承故障问题,提出基于奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD) 与Fast Kurtogram算法的故障诊断方法。通过奇异值分解提高信号信噪比;将Fast Kurtogram算法用于故障信号共振解调带通滤波器参数确定,结合能量算子解调包络谱,成功提取齿轮箱轴承内外圈故障特征,有效改善传统共振解调中人工选择滤波器参数的不确定性。通过仿真与实...
磁共振图像的降噪处理一直是医学图像处理中重要的研究领域。图像中存在噪声会降低图像质量从而影响临床诊断。现有K-SVD 算法虽然能达到良好的去噪效果,但却在字典训练中消耗大量时间。本文针对时间消耗问题,提出利用改进的KSVD算法进行医学图像去噪。首先根据已知的字典原子的可稀疏性,提出一种高效、灵活的稀疏字典结构,该字典能够提供高效的前向和伴随算子,并具有紧凑的表示形式,同时可以有效地训练图像信号;然...
频率解算是科氏流量计气体信号处理的首要任务。针对实际应用中气体信号信噪比低、频率波动大的特点,本文提出了一种基于SVD和改进自适应算法的科氏流量计气体信号频率解算方法。首先利用SVD对气体信号降噪并重构原信号,然后应用改进自适应算法处理重构信号,解算出频率。仿真及实验结果表明,本方法可以获得更快的收敛速度和更高的频率跟踪精度。
针对GPS/INS组合导航中因观测异常导致系统状态先验信息矩阵失去对称正定性,及传统等价权函数抗差算法易遇到病态矩阵,引起滤波性能下降的问题,提出一种基于奇异值分解的改进抗差UKF算法.该算法克服了先验协方差矩阵负定性变化,通过判断矩阵病态性实现智能选取抗差策略.最后利用车载实测数据进行验证,所得结果表明,SVD-UKF导航解精度稍优于EKF算法,改进的抗差策略能够极大减弱单独、连续以及混合的观测...
针对奇异值-QR 分解方法存在有效奇异值难以确定的问题, 采用奇异值分解方法分析从区间二型模糊模型抽取的两个激活强度矩阵, 提出了奇异值归一化差值的概念以描述相邻奇异值的变化情况, 从而反映了重要规则和冗余规则在奇异值变化上的本质差异; 进而根据其临界点确定有效奇异值个数, 并利用QR分解得到有效奇异值所对应的重要规则构建简约型区间二型模糊结构. 仿真实例验证了所提出方法的有效性和可行性.
针对现有稀疏表示算法存在字典单一、编码冗余的缺点,从人类视觉感知系统层次处理特性出发,依据神经元侧抑制与竞争机理,构建了基于卷积稀疏编码和K奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)的联合字典。在此基础上提出结合卷积匹配追踪和正交匹配追踪算法对图像进行分层稀疏表示。实验结果表明联合字典能够自适应匹配图像中的边缘、斑块、纹理等特征,与单独的卷积字典和K...
为实现MEMS微结构周期运动过程中平面运动位移测量及其动态特性参数的高分辨力测量,本文针对频闪成像技术获得的微结构运动图像序列,提出一种基于相位相关技术与奇异值分解技术相结合的亚像素测量方法。该方法通过相位相关技术将图像的空间坐标转换为频域坐标的参数空间,然后通过奇异值分解技术处理得到的相关矩阵,最后利用最小二乘法线性拟合,得到物体水平位移的亚像素测量结果。实验结果表明,用该方法测量MEMS微结构...
常规SVD技术去除随机噪声是在时间域进行的,对水平同相轴有较好的去噪效果;但对同相轴是倾斜或弯曲的情况,则要进行局部倾角扫描校正,从而限制了其在实际中的应用。为此,本文研究了局部频率域SVD 压制随机噪声方法,有效克服了时间域局限性。首先对时空域滑动窗口内地震数据进行傅氏变换,并对每个频率切片构建Hankel矩阵,再对Hankel矩阵进行SVD滤波(降秩重构),最后反变换到时间域,得到去除随机噪声...
在图像被大噪声污染或具有较低分辨率时,传统的偏微分方程(PDE)模型的稳态解会产生明显的阶梯效应,恢复图像质量较差。针对此缺点,提出了一种新的基于K-奇异值分解(K-SVD)的PDE图像恢复方法,并应用于毫米波(MMW)图像的恢复。K-SVD是一种图像稀疏表示方法,对图像进行稀疏估计的同时实现去噪,对噪声方差较大的图像具有较好的去噪鲁棒性。首先采用K-SVD对MMW图像进行去噪,对去噪图像再应用全...

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