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采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法
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作者 杨晓梅 郭朝云 +2 位作者 樊博 罗月婉 肖先勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期138-145,共8页
为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结... 为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 暂态电能质量 扰动检测 奇异分解 奇异梯度 自适应阈 抗噪性
基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取 预览
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作者 张林锋 田慕琴 +3 位作者 宋建成 贺颖 冯君玲 杨祥 《工矿自动化》 北大核心 2019年第1期28-34,共7页
针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类... 针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类可分性准则,选择对不同截割岩壁硬度较为敏感的奇异值作为振动信号的特征量,并利用散度矩阵准则值来解决无法定量衡量各阶奇异值对截割硬度敏感程度的问题。与小波包频带能量法提取的特征向量进行比较,结果表明,对于掘进机水平截割、垂直截割和纵向钻进3种工况下的振动信号,基于奇异值分解法提取的特征向量都具有更好的类可分性。 展开更多
关键词 掘进机 动载荷识别 振动信号 特征量提取 奇异分解 时频矩阵 小波包分解 散度矩阵准则 截割硬度敏感程度
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基于改进的SVD和Prony的谐波检测算法 预览
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作者 应俊 朱云鹏 贺超 《电子技术应用》 2019年第1期46-50,共5页
针对传统的Prony算法在谐波及间谐波检测过程中对噪声敏感,导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Prony的改进算法。基于SVD理论,提出了一种奇异点辅助算法,自适应地选取奇异值分解的... 针对传统的Prony算法在谐波及间谐波检测过程中对噪声敏感,导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Prony的改进算法。基于SVD理论,提出了一种奇异点辅助算法,自适应地选取奇异值分解的有效阶次,从而精确地滤除噪声信号。基于已确定的有效阶次,利用改进的Prony算法对滤除噪声之后的信号进行参数辨识,可以准确地估计出各个谐波及间谐波分量的参数。通过MATLAB仿真分析,表明算法能够准确地提取出电力信号的参数信息,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 谐波检测 奇异分解 奇异点检测 PRONY算法
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基于SVD-EEMD和BP神经网络的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 黄竞楠 王少红 马超 《北京信息科技大学学报:自然科学版》 2019年第2期69-74,共6页
针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障信息的情况,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和BP神经网络的轴承故障诊断方法。... 针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障信息的情况,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和BP神经网络的轴承故障诊断方法。应用SVD对轴承故障信号降噪处理后进行EEMD分解,获得其多个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分解量,使用相关分析提取含有主要故障信息的IMF分量。从选取的IMF分量中提取故障特征参数,并将归一化后的故障特征参数作为BP神经网络输入参数进行轴承故障诊断。实验结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于轴承故障诊断。 展开更多
关键词 奇异分解 集合经验模态分解 BP神经网络 故障诊断
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奇异值分解和EEMD的非线性振动信号降噪方法 预览
5
作者 刘树聃 陈知行 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期37-42,共6页
针对传统方法难以有效将非线性振动信号从复杂强干扰中提取的难题,提出了奇异值分解(SVD)和集合经验模态分解(EEMD)的降噪方法.该方法利用EEMD叠加白噪声预处理的过程,抑制脉冲噪声的影响并克服了EMD模式混叠效应,然后提取信号的趋势项... 针对传统方法难以有效将非线性振动信号从复杂强干扰中提取的难题,提出了奇异值分解(SVD)和集合经验模态分解(EEMD)的降噪方法.该方法利用EEMD叠加白噪声预处理的过程,抑制脉冲噪声的影响并克服了EMD模式混叠效应,然后提取信号的趋势项,克服了信号趋势项对SVD选择奇异值的影响,最后将SVD方法降噪后的信号与趋势项叠加达到降噪目的,实现SVD和EEMD的优势互补,提高降噪效果.对模拟信号和实测非线性振动信号进行了仿真试验研究,结果表明,该方法可以同时有效地抑制非线性振动信号中的白噪声和脉冲噪声,对工程实际信号的进一步分析处理提供有效的预处理手段. 展开更多
关键词 非线性振动信号 奇异分解 集合经验模态分解 降噪
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股票市场数据的低维模拟 预览
6
作者 赵祖鹏 方卫东 《统计学与应用》 2019年第1期149-154,共6页
股票市场的情况是一个国家在经济上发展水平的重要参考,在分析股票市场数据时往往需要处理高维度的变量数据。直接分析这些高维度的变量数据是一件困难的工作,因此在处理这些数据时会使用降低变量维度的模拟方法来减少分析的难度。奇异... 股票市场的情况是一个国家在经济上发展水平的重要参考,在分析股票市场数据时往往需要处理高维度的变量数据。直接分析这些高维度的变量数据是一件困难的工作,因此在处理这些数据时会使用降低变量维度的模拟方法来减少分析的难度。奇异值分解、因子分析和主成分回归是三种最常见的被考虑用来降低变量维度的模拟方法。为了比较这三种方法的模拟效果,本文中使用理论推导和证明的方法,得到三种方法在一定条件下有相同模拟效果的结果。于是可以得出在一定的条件下这三种降低变量维度的模拟方法具有一致性的结论。 展开更多
关键词 降维 奇异分解 因子分解 主成分回归 模拟
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一种基于Tucker分解的等矩形全景图像水印算法
7
作者 杨莹莹 郁梅 +1 位作者 白永强 王扬 《激光杂志》 北大核心 2019年第2期91-97,共7页
随着全景图像的应用与发展,全景图像的版权保护成为了亟待解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于Tucker分解的等矩形全景图像水印算法。首先,根据图像的分辨率求得权重因子以此确定嵌入强度;其次,利用Tucker分解得到等矩形全景图像... 随着全景图像的应用与发展,全景图像的版权保护成为了亟待解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于Tucker分解的等矩形全景图像水印算法。首先,根据图像的分辨率求得权重因子以此确定嵌入强度;其次,利用Tucker分解得到等矩形全景图像的核心张量,并选择核心张量的第一子带作为水印的嵌入区域;最后,将第一子带进行不重叠分块,并对图像块使用奇异值分解(SVD),继而对最大奇异值以量化方式嵌入水印,并根据图像的局部特性以及嵌入强度来自适应地确定量化步长。实验结果表明,未经攻击的含水印图像的平均WSPSNR为40. 318 3 dB且水印提取的平均误码率为0. 11%;对多种投影转换攻击,水印提取的平均误码率低于13. 06%,说明水印具有较好的鲁棒性,并实现了水印的盲提取。 展开更多
关键词 等矩形全景图像 Tucker分解 奇异分解 自适应量化 投影转换
基于EEMD-ICA与SVD的电网谐波检测方法研究 预览
8
作者 张玥 范伟强 +1 位作者 张琦 李珣 《计算机测量与控制》 2019年第3期39-43,共5页
文章将EEMD-ICA技术与SVD相结合,提出基于EEMD-SVD-ICA算法的单通道电网电压谐波分离方法,与现有单通道谐波分离方法相比具有无需源信号先验信息,可分离非平稳信号谐波,算法简单等优点;EEMD方法将单通道信号分解为多路互相正交的本征模... 文章将EEMD-ICA技术与SVD相结合,提出基于EEMD-SVD-ICA算法的单通道电网电压谐波分离方法,与现有单通道谐波分离方法相比具有无需源信号先验信息,可分离非平稳信号谐波,算法简单等优点;EEMD方法将单通道信号分解为多路互相正交的本征模态函数分量(IMFs),然后采用SVD代替PCA方法进行数据降维,再运用基于负熵的固定点独立成分分析(FastICA)方法提取IMFs独立分量,实现单通道电网电压谐波分离;对模拟信号进行谐波分离,验证所提方法在该领域的应用的可行性,仿真结果表明论文所提方法不仅能够分离电网电压的谐波,并且对频率小于50Hz的间谐波也有很好的分离效果。 展开更多
关键词 奇异分解 独立成分分解 总体经验模态分解 盲源分离 谐波
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基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法 预览
9
作者 王奉涛 邓刚 +3 位作者 王洪涛 于晓光 韩清凯 李宏坤 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期368-376,共9页
深度学习以其强大的特征提取能力展现了它在故障诊断领域的绝对优势.为此,提出了一种基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法.首先采用EMD方法分析滚动轴承振动信号,并用得到的IMF构造Hankel矩阵,获得能反映信号特征的奇异值;其次将奇异... 深度学习以其强大的特征提取能力展现了它在故障诊断领域的绝对优势.为此,提出了一种基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法.首先采用EMD方法分析滚动轴承振动信号,并用得到的IMF构造Hankel矩阵,获得能反映信号特征的奇异值;其次将奇异值划分为训练集与测试集样本,建立基于SSAE方法的故障诊断模型;最后训练与测试搭建的深度神经网络,得到诊断准确率.所提方法不需要大量的故障诊断先验知识,无需对信号去噪处理,简化了滚动轴承故障诊断的特征提取过程,具有较高的故障诊断准确率. 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 经验模态分解 自动编码器 奇异分解
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配电网暂时过电压奇异值分解结合支持向量机的识别方法 预览
10
作者 付华 赵天一 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第4期230-235,310共7页
针对配电网暂时过电压的辨识分类问题,提出一种结合时频矩阵奇异值分解和多级支持向量机的配电网暂时过电压辨识方法。利用变分模态分解、Hilbert变换及带通滤波构造配电网暂时过电压零序电压波形的时频矩阵描述其时频特征。通过对时频... 针对配电网暂时过电压的辨识分类问题,提出一种结合时频矩阵奇异值分解和多级支持向量机的配电网暂时过电压辨识方法。利用变分模态分解、Hilbert变换及带通滤波构造配电网暂时过电压零序电压波形的时频矩阵描述其时频特征。通过对时频矩阵进行奇异值分解,提取所获得波形奇异谱的分布参数作为特征向量,结合时域特征量输入多级支持向量机,对配电网暂时过电压进行自动辨识。通过仿真实验和测试,结果表明该识别方法具备训练时间短、识别率高和防干扰能力强的优势,可实现对配电网暂时过电压故障的有效辨识。 展开更多
关键词 配电网故障 暂时过电压 变分模态分解 奇异分解 多级支持向量机 自动辨识
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二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法 预览
11
作者 付强 景博 +3 位作者 何鹏举 王赟 司书浩 刘刚易 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期125-130,共6页
为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合... 为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB~10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能. 展开更多
关键词 二维卷积非负矩阵分解 敏感 混合算法 K均聚类 奇异分解
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基于EEMD-SVD-PE的轨道波磨趋势项提取 预览
12
作者 陈亮 刘宏立 +2 位作者 郑倩 马子骥 李艳福 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期171-177,共7页
钢轨波磨检测是保障行车安全的重要手段,针对复杂钢轨线路波磨数据中的轨道起伏趋势提取问题,提出了一种基于排列组合熵(Permutation Entropy, PE)选取低复杂度奇异值分量重构趋势的EEMD-SVD信号去趋方法.相比已有的经验模式分解去趋算... 钢轨波磨检测是保障行车安全的重要手段,针对复杂钢轨线路波磨数据中的轨道起伏趋势提取问题,提出了一种基于排列组合熵(Permutation Entropy, PE)选取低复杂度奇异值分量重构趋势的EEMD-SVD信号去趋方法.相比已有的经验模式分解去趋算法,该方法考虑到原始IMF可能存在的信号成分混杂问题(如含有白噪声与信号的低频成分),首次提出通过奇异值分解来精确提取隐藏在多维IMF矩阵中的趋势项成分作为奇异值分量.由于协方差矩阵构建的奇异值分量排列时只考虑了能量的分布而未考虑趋势项信号低复杂度、高幅的特点,使用排列组合熵来选出符合趋势项特征的奇异值分量,最后对满足要求的奇异值分量进行重建得到最终的趋势项.为验证本文方法的有效性,分别进行了数字仿真和实际钢轨波磨数据去趋实验.数字仿真实验结果表明该方法整体去趋性能优于低通滤波法、与EMD结合的线性规划法和小波分解法,尤其在多信噪比的仿真实验中,当信噪比较低时,提趋准确率最大提高约30%.同时,实际钢轨波磨数据去趋实验说明本文方法能够适用于钢轨波磨检测. 展开更多
关键词 聚合经验模态分解 奇异分解 排列组合熵 信号去趋
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二维非稳态对流扩散边界控制问题的简化算法 预览
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作者 张国平 罗贤兵 《经济数学》 2019年第1期91-95,共5页
针对二维非稳态对流扩散边界控制问题计算量大的问题,提出了基于降阶模型的最优实时控制方法.利用POD(the Proper Orthogonal Decomposition)和奇异值分解以及Galerkin投影方法得到了具有高精度离散形式的状态空间降阶模型.在所得的降... 针对二维非稳态对流扩散边界控制问题计算量大的问题,提出了基于降阶模型的最优实时控制方法.利用POD(the Proper Orthogonal Decomposition)和奇异值分解以及Galerkin投影方法得到了具有高精度离散形式的状态空间降阶模型.在所得的降阶状态空间模型中,利用离散时间线性二次调节器方法设计出了最优控制器.对流-扩散过程的控制模拟结果说明了所提方法的有效性和准确性. 展开更多
关键词 对流扩散边界控制问题 特征正交分解(POD) 奇异分解 降维模型
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基于GA-SVM的刚性罐道故障诊断 预览
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作者 马天兵 王孝东 +1 位作者 杜菲 王鑫泉 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期170-176,222共8页
针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速... 针对刚性罐道故障类型识别精度低这一难题,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和支持向量机(support vector machine,SVM)的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟2种典型的罐道故障,并采集提升容器振动加速度信号。运用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对振动加速度信号进行分解,选取前4 个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后运用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法计算出每个IMF的奇异值作为故障特征参数,将得到的故障特征参数作为SVM的训练集,通过GA参数寻优方法得到SVM关键参数c 和g 的最优值,并选取新的测试样本检测SVM的诊断效果。实验结果表明:基于GASVM的刚性罐道故障诊断方法的平均分类准确率达到93%。研究结果表明该方法能精确地识别刚性罐道的典型故障类型,为立井提升系统等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方法。 展开更多
关键词 刚性罐道 故障诊断 遗传算法 经验模态分解 奇异分解
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基于SVD降噪法对齿轮点蚀故障特征的试验及分析
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作者 周新涛 崔亚辉 +2 位作者 马娜 刘夏移 李龙龙 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期74-78,82共6页
根据奇异值分解法(SVD)的基本原理,采用数值模拟分析法验证了SVD法在信号处理上具.有良好的降噪效果再利用该法对齿面点蚀故障振动试验数据进行了奇异值和奇异值差分谱计算,得出了真实信号与噪音信号的相空间及真实信号的重构阶数,并对... 根据奇异值分解法(SVD)的基本原理,采用数值模拟分析法验证了SVD法在信号处理上具.有良好的降噪效果再利用该法对齿面点蚀故障振动试验数据进行了奇异值和奇异值差分谱计算,得出了真实信号与噪音信号的相空间及真实信号的重构阶数,并对真实信号进行重构,得出了经降噪后真实振动情况的时域信号。在此基础上,将真实振动加速度信号进行FFT变换,得出了齿轮箱上各测点处的频响特性;最后,分别研究了转速、载荷与齿轮箱振动频响特性之间的变化关系,得出了输出轴的振动特性对转速或载荷的波动情况较为敏感。 展开更多
关键词 奇异分解 齿面点蚀 故障 振动 载荷
量子图像水印技术在电力大数据中的应用 预览
16
作者 谭如超 夏候玮明 +3 位作者 杨济海 王华 周洋 许建军 《电力大数据》 2019年第2期20-26,共7页
为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系... 为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。 展开更多
关键词 电力大数据 量子图像水印 量子变换 奇异分解
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一种基于模运算的小波系数调整水印算法
17
作者 陈青 郭功勋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第2期395-400,共6页
基于小波域的图像数字水印技术是一种相对较新的数据保护认证技术,有着不可见性和鲁棒性均较好的特点,因此在图像数据认证应用领域内引起了广泛的关注.然而基于小波域的数字水印算法具有对缩放和旋转等攻击手段较敏感的缺点,导致其无法... 基于小波域的图像数字水印技术是一种相对较新的数据保护认证技术,有着不可见性和鲁棒性均较好的特点,因此在图像数据认证应用领域内引起了广泛的关注.然而基于小波域的数字水印算法具有对缩放和旋转等攻击手段较敏感的缺点,导致其无法正确提取出水印图像.为了有效的增强水印算法对于缩放和旋转攻击的鲁棒性,并提高图像的质量,本文结合奇异值分解(SVD)及模运算等方法,提出一种改进的SVD小波域图像水印算法.首先根据载体图像携带信息的不同特征,选择像素点动态范围变化较小的平滑区进行二级小波变换.由于奇异值的稳定性、伸缩不变性,旋转不变性等特点,可以弥补小波域水印算法的不足,取二级小波变换的中频子带的小波系数进行奇异值分解,并利用模运算的方法来对奇异值进行修改,实现水印的嵌入,并减小了水印对原图像的扰动.由实验数据可知,本文所提出的算法不仅图像的质量更好,且对JPEG压缩、剪切、旋转等常见的图像攻击手段的鲁棒性均较强. 展开更多
关键词 图像分块 奇异分解 模运算 鲁棒性 抗旋转攻击
面向便携式设备的数字水印检测方法 预览
18
作者 曾台英 余正轩 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第5期277-282,共6页
目的 为了适应便携式数字水印检测时高抗打印拍照扫描及低算法复杂度的要求,提出一种基于ARM系统与基于离散小波变换和矩阵奇异值分解的数字水印算法相结合的便携式数字水印检测方法。方法 在基于ARM便携式系统中,通过图像采集模块读取... 目的 为了适应便携式数字水印检测时高抗打印拍照扫描及低算法复杂度的要求,提出一种基于ARM系统与基于离散小波变换和矩阵奇异值分解的数字水印算法相结合的便携式数字水印检测方法。方法 在基于ARM便携式系统中,通过图像采集模块读取含水印图片信息,利用DWT-SVD数字水印算法进行水印检测,并在LCD上显示检测结果。结果 基于ARM处理器的便携式设备,能够准确地检测出水印信息,提取水印NC值可达到0.7。结论 该方法具有较好的抗打印拍照性能,且计算复杂度低,能够应用于携式数字水印检测设备。 展开更多
关键词 数字水印 便携式设备 离散小波变换 奇异分解
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快速加权核范数最小化的SAR图像去噪算法 预览
19
作者 王彩云 赵焕玥 +2 位作者 王佳宁 李晓飞 黄盼盼 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1504-1508,共5页
提出快速加权核范数最小化(fast weighted nuclear norm minimization,FWNNM)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法。首先采用对数变换将SAR图像的乘性噪声变换为加性噪声,然后利用非局部相似性对变换后的图像进... 提出快速加权核范数最小化(fast weighted nuclear norm minimization,FWNNM)的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像去噪算法。首先采用对数变换将SAR图像的乘性噪声变换为加性噪声,然后利用非局部相似性对变换后的图像进行块匹配,随后根据低秩模型框架,用随机奇异值分解替换加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法中的奇异值分解进行低秩矩阵逼近,再采用梯度直方图保存的方法对图像进行纹理增强,最终实现了对SAR图像快速去噪。在MSTAR数据库上的实验结果表明,与已有方法相比,所提方法在SAR图像去噪和边缘保持方面是有效的,并且比WNNM去噪速度快3倍。 展开更多
关键词 图像去噪 合成孔径雷达 核范数 奇异分解
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基于奇异值分解的快速室内可见光定位算法
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作者 肖志良 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第5期25-29,共5页
为了提高室内可见光定位的稳健性和效率,对定位系统的算法部分进行优化,将定位问题考虑为三维点位拟合问题,利用奇异值分解技术,推导出一个用于确定接收器位置和朝向的闭合表达式。另外,使用智能手机的图像传感器作为接收器,对平面部署... 为了提高室内可见光定位的稳健性和效率,对定位系统的算法部分进行优化,将定位问题考虑为三维点位拟合问题,利用奇异值分解技术,推导出一个用于确定接收器位置和朝向的闭合表达式。另外,使用智能手机的图像传感器作为接收器,对平面部署的35个网格点进行了测试。与常用的LM迭代式定位算法相比,本文算法定位速度更快,大约快30倍;且避免了由于错误的初始猜测而造成定位失败的可能性,在实际环境中实现了厘米级的高精度定位。 展开更多
关键词 可见光定位 奇异分解 拟合问题 图像传感器 接收器
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