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基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别 被引量：58
1
作者 王蕴红 谭铁牛 朱勇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第6期649-653,共5页
提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法 .该方法首先利用奇异值分解方法 ,求出脸像矩阵的奇异值及奇异值向量 ,分别利用所求得的奇异值及奇异值向量作为特征矢量进行脸像鉴别 ,分别得出基于奇异值和重建误差的鉴别结果 ,此... 提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法 .该方法首先利用奇异值分解方法 ,求出脸像矩阵的奇异值及奇异值向量 ,分别利用所求得的奇异值及奇异值向量作为特征矢量进行脸像鉴别 ,分别得出基于奇异值和重建误差的鉴别结果 ,此结果以隶属度函数方式表示 .将上述鉴别结果用 L OGISTIC回归方法进行融合 ,得出更为准确的脸像鉴别结果 .该方法克服了“小样本”效应并引入正负样本学习过程 ,提高了正确鉴别率 .利用 ORL人脸数据库进行实验 。 展开更多
关键词 脸像鉴别 奇异值分解 数据融合 图像识别
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青藏高原冬春季积雪异常对中国春夏季降水的影响 被引量：89
2
作者 钱永甫 张艳 郑益群 《干旱气象》 2003年第3期1-7,共7页
利用1956年12月～1998年12月共42a,青藏高原及其附近地区78个积雪观测站的雪深和我国160站月降水的距平资料,分析了其气候特征,并用SVD方法分析了冬春季积雪异常与春夏季我国降水异常的关系。用区域气候模式RegCM2模拟了青藏高原积雪异... 利用1956年12月～1998年12月共42a,青藏高原及其附近地区78个积雪观测站的雪深和我国160站月降水的距平资料,分析了其气候特征,并用SVD方法分析了冬春季积雪异常与春夏季我国降水异常的关系。用区域气候模式RegCM2模拟了青藏高原积雪异常的气候效应并检验了诊断分析的结果。分析表明,雪深异常,尤其是冬季雪深异常是影响中国降水的一个因子。研究证明,高原冬季雪深异常对后期中国区域降水的影响比春季雪深异常的影响更为重要。数值模拟的结果表明,高原雪深和雪盖的正异常推迟了东亚夏季风的爆发日期,减弱了季风强度,造成华南和华北降水减少,而长江和淮河流域降水增加。冬季雪深异常比冬季雪盖异常和春季雪深异常对降水的影响更为显著。机理分析指出,高原及其邻近地区的积雪异常首先通过融雪改变土壤湿度和地表温度,从而改变了地面到大气的热量、水汽和辐射通量。由此所引起的大气环流变化又反过来影响下垫面的特征和通量输送。在湿土壤和大气之间,这样一种长时间的相互作用是造成后期气候变化的关键过程。与干土壤和大气的相互作用过程有本质差别。 展开更多
关键词 青藏高原 积雪异常 中国 降水 数值模拟 奇异值分解 svd
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人脸识别方法综述 被引量：81
3
作者 吴巾一 周德龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3205-3209,共5页
对一系列人脸识别方法进行了综合性描述。首先介绍了人脸识别的概念及其发展历史,指出了人脸识别所面临的主要困难;随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。最后介绍了人脸识别技术在国内外的应用... 对一系列人脸识别方法进行了综合性描述。首先介绍了人脸识别的概念及其发展历史,指出了人脸识别所面临的主要困难;随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了比较详细的阐述。最后介绍了人脸识别技术在国内外的应用状况。 展开更多
关键词 人脸识别 主分量分析 奇异值分解 弹性图匹配 非线性建模 隐马尔可夫模型 图像重建与图像融合
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AWGN信道中非恒包络信号SNR估计算法 被引量：53
4
作者 范海波 陈军 曹志刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第9期1369-1371,共3页
本文提出一种利用信号自相关矩阵的奇异值分解（SVD）对加性高斯白噪声（AWGN）信道下非恒包络信号信噪比的盲估计算法,并作了详细理论分析。通过对该算法进行计算仿真,结果表明:该算法性能稳定,对MPSK、MQAM信号在实际信噪比为 l～20dB... 本文提出一种利用信号自相关矩阵的奇异值分解（SVD）对加性高斯白噪声（AWGN）信道下非恒包络信号信噪比的盲估计算法,并作了详细理论分析。通过对该算法进行计算仿真,结果表明:该算法性能稳定,对MPSK、MQAM信号在实际信噪比为 l～20dB时,估计误差小于 0.5dB。 展开更多
关键词 AWGN信道 SNR 信噪比估计 奇异值分解 svd 非恒包络信号 对加性高斯白噪声
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华北降水年代际、年际变化特征与北半球大气环流的联系 被引量：55
5
作者 徐桂玉 杨修群 孙旭光 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期511-518,共8页
利用美国NCEP再分析月平均资料及我国华北地区2 6个测站月降水资料,采用奇异值分解(SVD)方法,研究了华北降水的年代际和年际变化特征与北半球大气环流的联系.结果表明,首先对降水和大气变量资料作相应时间尺度的分离是非常必要的,否则... 利用美国NCEP再分析月平均资料及我国华北地区2 6个测站月降水资料,采用奇异值分解(SVD)方法,研究了华北降水的年代际和年际变化特征与北半球大气环流的联系.结果表明,首先对降水和大气变量资料作相应时间尺度的分离是非常必要的,否则所得到的SVD结果不能反映年代际变化特征而只能反映年际变化特征;华北降水年代际和年际变化对应的大气环流异常有明显的差异;对应发生在2 0世纪70年代后期华北降水的一次年代际跃变,环流场均存在明显的跃变,而且有一个从地面向对流层上层传播的过程. 展开更多
关键词 华北降水 年代际变化 年际变化 奇异值分解(svd)
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基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断 被引量：61
6
作者 陈恩利 张玺 +1 位作者 申永军 曹轩铭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第23期185-190,共6页
滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD)可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于... 滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术(SVD)可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异值分解 盲信号分离
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北太平洋海温异常对中国东北地区旱涝的影响 被引量：51
7
作者 孙力 安刚 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期346-353,共8页
文中利用 196 1～ 2 0 0 0年中国东北地区 80个测站 4 0a的月降水和同一时期的北太平洋海温资料以及奇异值分解 (SVD)技术 ,分析了北太平洋海温异常对中国东北地区夏季旱涝的影响。结果表明 :东北地区夏季降水与北太平洋海温异常之间存... 文中利用 196 1～ 2 0 0 0年中国东北地区 80个测站 4 0a的月降水和同一时期的北太平洋海温资料以及奇异值分解 (SVD)技术 ,分析了北太平洋海温异常对中国东北地区夏季旱涝的影响。结果表明 :东北地区夏季降水与北太平洋海温异常之间存在着较为密切的联系 ,当前期冬季和春季甚至是前一年夏季赤道中东太平洋海温如果处于异常偏暖 (或偏冷 )状态 ,并且西风漂流区具有较明显的SST负 (或正 )距平分布时 ,则东北大部分地区夏季降水具有整体偏多 (或偏少 )的倾向。当然 。 展开更多
关键词 北太平洋 海温异常 中国 东北地区 旱涝 奇异值分解
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青藏高原上空环流变化与其东侧旱涝异常分析 被引量：46
8
作者 李跃清 《大气科学》 CSCD 北大核心 2000年第4期470-476,共7页
应用奇异值分解 (SVD)技术研究了青藏高原上空 1 0 0hPa高度场与高原东侧地区夏季降水场的时空结构及相互关系。结果表明 :第一模态代表了两场间的主要耦合特征 ,具有高度的时空相关 ;前期 1 0～ 1 2月、 1～ 4月青藏高原上空 1 0 0hPa... 应用奇异值分解 (SVD)技术研究了青藏高原上空 1 0 0hPa高度场与高原东侧地区夏季降水场的时空结构及相互关系。结果表明 :第一模态代表了两场间的主要耦合特征 ,具有高度的时空相关 ;前期 1 0～ 1 2月、 1～ 4月青藏高原上空 1 0 0hPa高度场与高原东侧地区 6～ 8月降水场具有显著的联系 ,前期高度场变化引起后期南亚高压状况异常 ,导致高原东侧地区旱涝灾害 ;高原东侧地区严重干旱 (洪涝 )年 ,其上空 1 0 0hPa高度场为负(正 )距平控制 ;高度场与降水场的这种非同步联系 ,时空相关显著 ,时间间隔长 ,物理意义明确 ,是高原东侧地区夏季旱涝异常的一种预测信号。 展开更多
关键词 奇异值分解 青藏高原 大气环流 夏季旱涝
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采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法 被引量：46
9
作者 郭谋发 徐丽兰 +1 位作者 缪希仁 陈立纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第28期4990-4997,共8页
配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特... 配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。 展开更多
关键词 配电开关 振动信号 特征量提取 时频矩阵 奇异值分解 HHT带通滤波 模糊C均值聚类
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一种确定奇异值分解降噪有效秩阶次的改进方法 被引量：46
10
作者 王建国 李健 刘颖源 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期176-180,共5页
提出了一种基于奇异值差分谱单边极大值的降噪方法,实现了对旋转设备故障信号信噪比的提高。首先通过相空间重构Hankel矩阵的方法对原始振动信号进行处理,再进行奇异值分解,最后采用奇异值差分谱单边极大值原则确定所含的较大峰值降噪... 提出了一种基于奇异值差分谱单边极大值的降噪方法,实现了对旋转设备故障信号信噪比的提高。首先通过相空间重构Hankel矩阵的方法对原始振动信号进行处理,再进行奇异值分解,最后采用奇异值差分谱单边极大值原则确定所含的较大峰值降噪阶数。通过数值仿真和实际轴承故障数据的应用分析,表明了该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征信号提取创造有利条件。 展开更多
关键词 降噪 奇异值分解 HANKEL矩阵 单边极大值原则
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基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法 被引量：35
11
作者 程军圣 于德介 杨宇 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期475-480,共6页
提出了一种基于内禀模态(Intrinsic mode functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法．采用经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法对旋转机械故障振动信号进行分解,... 提出了一种基于内禀模态(Intrinsic mode functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法．采用经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法对旋转机械故障振动信号进行分解,将得到的若干个内禀模态分量自动形成初始特征向量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并进一步根据支持向量机分类器的输出结果来判断旋转机械的工作状态和故障类型．对齿轮振动信号的分析结果表明,即使在小样本情况下,基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型． 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 经验模态分解 内禀模态函数 奇异值分解 支持向量机
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基于奇异值总体最小二乘法的间谐波估计算法 被引量：34
12
作者 沈睿佼 杨洪耕 吴昊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期45-49,共5页
通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singularvaluedecompositiontotalleastsquares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分... 通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singularvaluedecompositiontotalleastsquares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD),采用简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法对分解的右奇异矩阵进行存储计算,得到了较精确的间谐波频率估计结果。仿真结果表明,该算法具有良好的抗噪性能和数值稳定性,在低信噪比情况下可准确提取信号的频率。 展开更多
关键词 间谐波 奇异值分解(svd) 总体最小二乘法 增广矩阵 主奇异值
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基于EMD-SVD和CNN的旋转机械故障诊断 被引量：38
13
作者 张立智 徐卫晓 +1 位作者 井陆阳 谭继文 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1063-1070,1228,共9页
为解决旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)、奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)和深度卷积网络(Convolutional Neural Network,简称CNN... 为解决旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)、奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)和深度卷积网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)相结合的故障诊断方法。首先,通过EMD方法将故障信号分解成若干个固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),构造时域与频域空间状态矩阵;其次,利用SVD方法对空间状态矩阵进行分解得到奇异值数组,构造时域与频域奇异值特征矩阵;最后,将提取的奇异值特征矩阵输入到CNN中进行模式识别。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了很好效果,正确率优于将原始信号直接输入到CNN中等几种对比方法,验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 齿轮箱 故障诊断 经验模态分解 奇异值分解 深度卷积网络
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在协同过滤中结合奇异值分解与最近邻方法 被引量：30
14
作者 孙小华 陈洪 孔繁胜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第9期206-208,共3页
协同过滤是一种减小信息过载的常用方法,但是它有三方面的限制,即准确性、数据稀疏性和可扩展性。提出一种新的协同过滤算法来解决数据稀疏性的问题,利用奇异值分解法的结果来进行邻居选择,然后采用最近邻方法来得到未打分项目的预测值... 协同过滤是一种减小信息过载的常用方法,但是它有三方面的限制,即准确性、数据稀疏性和可扩展性。提出一种新的协同过滤算法来解决数据稀疏性的问题,利用奇异值分解法的结果来进行邻居选择,然后采用最近邻方法来得到未打分项目的预测值。在EachMovie数据库集上的试验结果表明该算法在数据稀疏时算法的准确性超过普通的Pearson算法和奇异值分解算法。 展开更多
关键词 奇异值分解 协同过滤 推荐系统
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基于奇异值分解的电能质量信号去噪 被引量：36
15
作者 胡卫红 舒泓 栾宇光 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期30-33,共4页
提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵,根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率(PCTE)选择奇异值进行扰动信号重建,重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。仿真试验结果表... 提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵,根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率(PCTE)选择奇异值进行扰动信号重建,重建信号即为去除噪声后的电能质量扰动信号。仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高扰动信号的信噪比,保持原始电能质量信号的扰动特征,此算法理论基础完善,易于实现,有良好的发展前景。 展开更多
关键词 去噪 奇异值分解 能量贡献率 电压降落 信号突变点
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基于数据的改进回声状态网络在高炉煤气发生量预测中的应用 被引量：33
16
作者 刘颖 赵珺 +2 位作者 王伟 吴毅平 陈伟昌 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期731-738,共8页
以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自... 以钢铁企业高炉煤气系统这一复杂生产过程为背景,针对高炉煤气发生量的预测问题,提出一种基于数据的网络模型预测方法.鉴于生产数据含噪高的特点,采用经验模态分解将历史数据分解为若干独立的固有模态函数,将小尺度函数经低通滤波器自适应去噪后,再对数据重构以建立预测模型.在建模过程中提出一种改进的回声状态网络,通过奇异值分解求取网络输出权值,克服了线性回归算法出现的病态问题,提高了模型的预测精度.现场实际数据预测结果表明所提出方法的有效性,为制定煤气管网平衡调度方案提供科学的决策支持. 展开更多
关键词 预测模型 回声状态网络 奇异值分解 经验模态分解
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基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法及故障诊断的应用 被引量：31
17
作者 程发斌 汤宝平 钟佑明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期91-94,128,共5页
分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性。利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法。首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异... 分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性。利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法。首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异值分解技术确定出最佳变换尺度a;最后对信号进行滤波消噪处理,从而提取信号中的有用成分。实验结果表明,该方法具有良好的去噪性能,用于故障特征提取是有效的。 展开更多
关键词 MORLET小波 小波滤波器组 小波变换 奇异值分解 故障诊断
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频域奇异值分解(SVD)地震波场去噪 被引量：32
18
作者 沈鸿雁 李庆春 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期185-189,共5页
无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提... 无规则干扰噪声的频谱分带较宽,不存在相干性;但在同一地区地震信号的主频带区间大致相同,尤其是叠后数据,也就是说各地震道有效频带的频谱存在较好的相干性。本文基于这个特点,通过傅里叶变换,在频率域进行SVD变换,并设计滤波因子,提取目标信号的奇异值进行重构频域信号,然后再进行反傅里叶变换,实现地震波场分离与去噪。与传统的带通滤波相比,该方法能彻底压制主频带干扰噪声,保护高、低频有效信号。实际地震数据处理表明,在不破坏原始地质信息的前提下,能较好地提高地震信号的信噪比。 展开更多
关键词 地震数据处理 地震资料去噪 奇异值分解(svd) 频率域
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华北春季降水及其与前期印度洋海温的关系 被引量：28
19
作者 顾伟宗 陈海山 孙照渤 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期484-490,共7页
利用华北17站1951-2002年春季（3-5月）逐月降水资料和NOAA再分析海表温度资料，研究了华北地区春季降水特征及其与海温的关系。得知华北春季降水偏少年出现频次比偏多年频次高，但是年际变化明显，强度没有偏多年严重。华北地区春季降... 利用华北17站1951-2002年春季（3-5月）逐月降水资料和NOAA再分析海表温度资料，研究了华北地区春季降水特征及其与海温的关系。得知华北春季降水偏少年出现频次比偏多年频次高，但是年际变化明显，强度没有偏多年严重。华北地区春季降水有一定的年代际变化和周期性，降水周期在20世纪70年代中期以前为4-6a，在70年代中期以后为6-8a。同时用相关分析方法找出了影响华北地区春季降水的海温关键区为印度洋，发现印度洋在前一年11月到当年1月存在一个相关系数较高海区。用SVD方法证实了前期冬季印度洋海温正是与华北春季降水相关最显著的时段和地区。并用合成分析初步得到印度洋海温异常强迫影响大气环流，并通过遥相关影响华北地区降水。 展开更多
关键词 华北地区春季降水 印度洋海温svd分析 合成分析
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基于视觉引导的工业机器人示教编程系统 被引量：28
20
作者 倪自强 王田苗 刘达 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期562-568,共7页
针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人... 针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。 展开更多
关键词 工业机器人 示教编程 视觉 焊接 奇异值分解(svd)
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