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题名基于压缩感知的区域离散化矿井目标定位方法
被引量：2
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作者
徐志明
田子建
王文清
刘真真
刘婷
黄蕾
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
北京工业职业技术学院科研处
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第8期67-70,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51674269)
青海省科学技术厅科技支撑计划项目(2014-NS-119)
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文摘
针对电磁波测距定位方法受井下电磁干扰导致定位精度低,指纹定位方法离线构建指纹特征库面临海量离线数据连续测量和存储的问题,提出了基于压缩感知的区域离散化矿井目标定位方法。首先对定位区域划分网格进行离散化处理,离线测量网格处信号强度,构建指纹特征库;然后将在线采样的少量信号强度通过压缩感知得到包含目标位置信息的稀疏位置矩阵,从而估计目标可能存在的位置;最后通过网格质心法对目标精确定位。实验结果表明,该方法提高了定位精度、缩短了定位时间,实现了矿井目标精确定位。
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关键词
井下定位
压缩感知
区域离散化
指纹特征库
网格质心法
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Keywords
underground positioning
compressed sensing
region discretization
fingerprint feature database
grid centroid method
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分类号
TD655
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于神经网络和傅氏变换的指纹自动分类系统
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作者
韩伟红
黄子中
沈清
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机构
国防科技大学计算机科学系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2000年第3期33-38,55,共7页
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文摘
本文介绍了一个基于两种傅氏变换进行图像增强,用概率神经网络进行指纹分类的指纹自动分类系统,又称AFCS(Automatic Fingerprint Classification System)。该系统运用了一种新的图像增强方法及不均匀的特征表示方法,用PNN(Probabilistic Neural Network)进行分类,实现了指纹的自动分类。
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关键词
指纹识别
傅氏变换
神经网络
指纹自动分类
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Keywords
fingerprint Identification FT PNN feature Extract fingerprint database
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分类号
D918.3
[政治法律—法学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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