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海面运动目标的检测与跟踪系统研究 被引量：1
1
作者 李兴红 张聆玲 雷永锋 《导弹与航天运载技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第6期139-143,共5页
海面上运动目标的检测与跟踪技术,涉及图像处理、模式识别及人工智能等领域,并且该技术也被广泛地应用到军事等各个方面。在军事中,为了给制导系统以足够的时间反应,要求在远距离就能检测到运动目标,因此要求图像处理及跟踪系统有较快... 海面上运动目标的检测与跟踪技术,涉及图像处理、模式识别及人工智能等领域,并且该技术也被广泛地应用到军事等各个方面。在军事中,为了给制导系统以足够的时间反应,要求在远距离就能检测到运动目标,因此要求图像处理及跟踪系统有较快的运算速度,本系统在双数字信号处理器(双DSP)控制系统的基础上,利用提升形态小波方法进行图像预处理,通过试验得出其去噪效果最为明显,比原图像的对比度提高37.45倍。利用RANSAC算法对海天线进行检测,同时将GA算法和Otsu算法相结合来提取运动目标特性,通过试验得出其分割方法的效果明显,并且与传统的穷举搜索域值相比,其运算速度提高176.47倍。系统将程序嵌入到双DSP控制系统中,通过实测达到了对运动目标的准确定位及稳定的自动跟踪效果,并且图像处理平台的实际运算能力和数据的吞吐量也满足系统对运动目标图像处理的要求。 展开更多
关键词 运动目标 双DSP 提升形态小波 海天线检测
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基于形态小波和S变换的滚动轴承故障特征提取 被引量：5
2
作者 杨先勇 周晓军 +2 位作者 张文斌 杨富春 林勇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2088-2092,2141,共6页
针对传统小波在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出基于极大提升形态小波(MLMW)分析和S变换的滚动轴承故障特征提取方法.先利用MLMW变换将信号分解到不同形态尺度上,各尺度信号上保留着信号局部极值形态特征,对细节信号进行软阈... 针对传统小波在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出基于极大提升形态小波(MLMW)分析和S变换的滚动轴承故障特征提取方法.先利用MLMW变换将信号分解到不同形态尺度上,各尺度信号上保留着信号局部极值形态特征,对细节信号进行软阈值降噪处理,再从重构信号的具有良好时频聚焦性的S变换谱上提取故障特征.试验结果表明,MLMW既抑制了噪声和谐波分量,又显著强化了故障特征;相比传统小波和包络分析,能清晰地提取非平稳非线性故障特征.由于MLMW采用简单的形态算子和高效的提升方法,计算简单高效,适于故障特征的在线分析. 展开更多
关键词 极大提升形态小波(MLMW) 滚动轴承 特征提取 降噪 S变换
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基于MLMW和CWT灰度矩向量的滚动轴承故障诊断 被引量：2
3
作者 杨先勇 周晓军 +1 位作者 沈路 林勇 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期951-956,共6页
提出了基于极大提升形态小波(MLMW)降噪的CWT灰度矩向量-LSSVM的轴承故障诊断方法。先利用MLMW对信号进行降噪处理,再将降噪信号的CWT灰度图划分为若干区域,计算各分区的灰度矩组成灰度矩向量,将其作为LSSVM的输入进行故障分类。试验结... 提出了基于极大提升形态小波(MLMW)降噪的CWT灰度矩向量-LSSVM的轴承故障诊断方法。先利用MLMW对信号进行降噪处理,再将降噪信号的CWT灰度图划分为若干区域,计算各分区的灰度矩组成灰度矩向量,将其作为LSSVM的输入进行故障分类。试验结果表明:相对于原始信号的灰度图,MLMW降噪后的灰度图特征突出、区分显著,相应的灰度矩向量可有效刻画轴承状态;随着分区数增加,诊断准确率升高;相对于原始灰度矩向量-LSSVM方法和小波降噪的灰度矩向量-LSSVM方法,所提出方法准确率高、泛化性好、所需训练样本少,可准确识别轴承故障类型。 展开更多
关键词 灰度矩向量 最小二乘支持向量机(LSSVM) 极大提升形态小波(MLMW) 滚动轴承
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基于冗余提升形态小波的非对称表面特征提取研究 被引量：1
4
作者 徐瑞芬 《机电工程》 CAS 2012年第8期926-928,965,共4页
针对提升小波提取非对称表面形貌特征时存在平移变动性和较差的方向选择性,将具有平移不变性和良好的方向选择性的冗余提升形态Haar小波应用到非对称表面的特征提取中。开展了该形态小波对具有显著特征的非对称平顶珩磨的缸套内表面进... 针对提升小波提取非对称表面形貌特征时存在平移变动性和较差的方向选择性,将具有平移不变性和良好的方向选择性的冗余提升形态Haar小波应用到非对称表面的特征提取中。开展了该形态小波对具有显著特征的非对称平顶珩磨的缸套内表面进行特征提取的分析;同时结合仿真的方法,研究了该形态Haar小波对一个模拟的具有一定长度沟槽特征的空间表面进行特征提取的效果。研究结果表明,冗余提升形态Haar小波对非对称表面形貌进行形态特征提取时,在各尺度重构的信号沿特征边缘几乎没有变动且无畸变,可实现准确提取。 展开更多
关键词 非对称表面形貌 冗余提升形态小波 特征提取
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