K-L散度相关论文
为改善识别技术中存在的部分缺陷,提高识别木材的能力,减少木材原料的浪费,提出了高光谱图像纹理增强方法提高木材识别能力的研究.......
近年来,智能手机安全性的问题越来越受人们关注,用户识别认证在保证智能手机安全方面扮演着重要的角色。随着对便携式设备安全性要......
目的:针对滚动轴承故障信号易受噪声干扰,使故障频率难以识别,而传统奇异值分解方法存在主观性强、降噪效果不显著的问题,提出一种......
作为一种数据采集型网络,无线传感器网络有效地提高了人们获取客观物理信息的能力,已成为智慧生活的重要一环.然而,无线传感器网络......
在旅游方案和配餐推荐等一些特定领域,传统的项目(item)推荐系统已经无法满足用户的需求,包推荐(package recommendation)组合式推......
当前，网络和多媒体技术迅猛发展，多媒体信息急剧增长，网络多媒体数据中数据重复现象很常见，尤其是一些大型多媒体分享网站中，用户上传了......
电动舵机是无人机飞控系统的重要组成部分,负责控制无人机的飞行姿态与飞行轨迹,提高电动舵机的状态监测能力,对于保证无人机的安......
我们处在互联网的高速发展时期,计算机科学在生活中扮演着越来越重要的角色,人工智能AI(Artificial Intelligence),作为近几年计算......
转子作为旋转机械的关键部件,在发电、机械方面都扮演着重要的角色。由于实际工作环境中工作条件复杂并且振动源丰富,转子振动信号......
旋转机械设备被广泛应用在大型制造系统和重要技术装备中,在国民经济和社会发展中占有非常重要的地位。滚动轴承、齿轮等旋转机械......
提出一种基于残差评价策略的故障检测方法,在仅有系统残差数据的基础上,不依赖于系统解析模型进行故障检测,为基于数据驱动方法进......
在网络应用环境下,需要处理的音频数据和注册说话人急剧增加,传统说话人辨识方法难以满足实时性要求.文中提出采用K-L散度的说话人......
针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优......
提出了一种基于概率神经网络和K-L散度的样例选择算法。该算法利用概率神经网络估计训练样例的概率分布,利用K-L散度作为启发式来......
针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解（differential empirical mode decomposition,简称D......
针对多个传感器数据融合时,融合结果受异常和噪声影响,并且容易丢失局部环境特征的问题,提出一种基于时空预处理的DS证据方法。首......
传统的视觉词典法（Bag of Visual Words，BoVW）具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题，且当目标区域所包含的信......
传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model,Bo VWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词—＂视觉......
针对多进制幅相键控(MAPSK)调制信号中核密度估计的误差大,识别效率相对较低等问题,提出了一种基于核密度估计的MAPSK调制识别算法......
机械故障诊断系统中，对同一监测部位通常采用双传感器配置（如水平和垂直方位）。文中首先运用核密度估计方法得到两传感器输出信号的概......
针对天然气管道泄漏定位的问题,提出一种基于改进局域均值分解（LMD）及高阶模糊度函数的时延估计方法。该方法首先采用改进的LMD对声......
针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方......
在基于核磁共振(NMR)的代谢组学数据分析中,尺度缩放是关键的预处理步骤之一,其主要目的是通过调整数据的方差结构,改善后续的多变......
滚动轴承作为旋转机械的关键元器件之一,直接影响机械运转的可靠性及稳定性。如何利用大量的轴承监测数据,深入挖掘其中故障信息,......
为了满足微小型载体负载能力的要求,利用BF548处理器体积小、功耗低以及外设资源丰富的优点,设计和验证了一种微小型低功耗图像融......
该文针对载机不同航迹条件下所得多时相UWB SAR图像灰度值存在较大起伏,严重影响了基于像素灰度值差异的变化检测算法性能,提出了......
波段选择是高光谱降维的常用手段,文中从波段选择应遵循的3个原则出发设计了一种基于信息散度与光谱可分性距离的波段选择算法.将......
针对固有时间尺度分解（ITD）方法中固有旋转分量存在局部波动的问题,提出一种集成固有时间尺度分解,将其结合谱峭度法,提高轴承故障检......
为提高核电厂旋转设备故障诊断精度,本文提出了一种经验小波变换与GG聚类相结合的故障诊断方法。应用EWT对轴承振动信号进行分解,......
提出了一种基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法.针对可能发生故障的非线性系统,首先,基于K-L散度思想,通过计算故障情......
提出一种基于最大信息量的高光谱遥感图像无监督波段选择方法.该方法以在所选择的波段中保留原数据中所包含的最大信息量为目标,并......
为实现桥梁挠度监测信号各种效应值的分离,提出1种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Deco......
图像特征区域检测是计算机视觉与模式识别中的重要研究方向,具有多年的研究历史。作为多研究领域的基础步骤,特征区域检测的质量直......
经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)以其自适应的滤波特性和多分辨率在很多非线性研究领域得到广泛应用,但在分解过......
随着风电机组体积的不断增大,结构越来越复杂,安装地点越来越偏远等各方面因素,风电机组所面临的环境更加恶劣,尤其是海上风电机组......
海洋混响是主动声呐的主要干扰之一。由于混响与目标回波信号的强相关性,在强混响背景下,传统的匹配处理会出现严重的虚警。因此,......
在云计算应用环境下，由于服务系统越来越复杂，网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加，传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储......
希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,......
波段选择是重要的高光谱图像降维手段。为了达到降维的目的,提出结合K-L散度和互信息的无监督波段选择算法,并进行了理论分析和实......
为实现海洋环境电场背景中微弱的船舶轴频电场信号的有效检测,提出一种结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和4阶累......
