基于稀疏正则约束的子空间视觉跟踪

针对子空间表示跟踪算法处理遮挡问题的能力不足,以及稀疏表示跟踪算法无法满足跟踪实时性要求等问题,本文提出一种稀疏正则约束的子空间视觉跟踪算法。该算法结合了子空间表示与稀疏表示的优势,提升了对于遮挡问题的处理能力,并且降低了算法的计算复杂度。首先,该算法利用PCA子空间基向量集、子空间均值以及表示残差对目标进行表示,同时算法采用L2范数作为表示系数以及表示残差的稀疏约束函数。其次,算法采用了一种分步循环迭代的方法求解表示模型的系数与残差。然后,为了保证子空间基向量与空间均值能够持续准确的描述目标在跟踪过程中出现的变化,算法根据经过开运算处理后的表示残差中非零元素的不同比率构建不同的更新模板,并结合增量主成分分析方法在线学习新的基向量与均值。最后,在实验部分,本文将提出算法在10个实验序列上的跟踪结果与8个现今主流跟踪算法进行对比,同时从定性与定量两个方面对实验结果进行分析。本文算法在全部10个实验序列上的平均中心误差为5.3pixel,平均覆盖率为77%,相比于其他算法,本文算法取得了较高的跟踪精度。本文算法具有更好的鲁棒性,并且满足更多场景下的跟踪需求。     

声振信号联合1D-CNN的大型电机故障诊断方法

针对复杂运行环境下大功率电动机故障诊断准确率不高、算法泛化能力差的问题,提出一种声振信号联合一维卷积神经网络（1D-CNN）故障诊断方法. 首先对采集到的声信号采用背景噪声库联合稀疏表示去除噪声,然后将声音信号进行带通滤波（7~20 kHz）,叠加低频振动信号（7 kHz内）形成频带更完整的电动机状态表征信息. 再对经过滤波提纯处理后的信息进行重叠式数据扩容,获取1D-CNN训练所需大量数据. 最后将数据样本输入1D-CNN进行学习训练,采用局部均值归一化（local response normalization,LRN）和核函数去相关性改进1D-CNN模型结构,降低抽油机正负半周工况波动对电动机诊断准确性的影响. 诊断结果表明:声振信号联合分析的卷积神经网络故障诊断总体诊断准确率达到了97.75%,泛化能力好,与传统的电动机故障诊断方法相比优势明显.     

基于交错方向乘子法的并行GPS信号捕获算法

信号捕获是GPS基带信号处理的核心组成部分,是影响GPS接收模块功耗和成本的重要因素。传统捕获算法处理数据量大、消耗资源多,该文利用压缩感知理论完成GPS信号捕获,将数据量降低到半码片捕获精度要求的门限之下,同时提出高效的并行捕获算法以降低运算量。具体而言,首先利用C/A码构造正交基,建立GPS信号捕获的压缩感知模型;其次,将该压缩感知问题纳入交错方向乘子法(ADMM)的框架,提出一种高效的并行捕获算法。在该算法中,压缩感知问题被分解成多个相对独立的子问题并行迭代求解,并且迭代的每一步都有简单的闭合解,因此运算量很低。仿真结果验证了该算法的正确性和有效性。     

非平稳噪声下稀疏表示的DOA估计算法

为提高非平稳噪声下远场非相干窄带信号波达方向（DOA）的估计精度,提出了一种基于稀疏重构的DOA估计算法.采用类协方差差分算法构造差分矩阵,抑制非平稳噪声的影响;基于类旋转不变子空间参数估计算法基本原理构造稀疏表示模型与权函数;利用加权l₁范数对模型求解,实现DOA估计.仿真结果表明,与传统的协方差差分算法、噪声协方差矩阵估计算法、秩迹最小化算法以及稀疏重构算法相比,所提算法不仅能较好地抑制非平稳噪声的影响,而且在低信噪比、低快拍数情况下具有较强的稳健性和较高的估计精度.     

自适应属性选择的实体对齐方法

现有实体对齐方法普遍存在传统方法依赖外部信息和人工构建特征,而基于表示学习的方法忽略了知识图谱中的结构信息的问题。针对上述问题,提出自适应属性选择的实体对齐方法,融合实体的语义和结构信息训练基于两个图谱联合表示学习的实体对齐模型。提出使用基于自适应属性选择的属性强约束模型,根据数据集特征自动生成最优属性类型和权重约束,提升实体对齐效果。两个实际数据集上的试验表明,该方法与传统表示学习方法相比准确率最高提升了约11%。     

一种基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析的高光谱遥感影像分类方法

由于高光谱图像存在大量噪声,超限稀疏多项逻辑回归无法分析高光谱图像的内在结构,其适用性有待进一步提高,为解决超限稀疏多项逻辑回归不能有效应对噪声的问题,提出了一种基于超限稀疏多项逻辑回归和奇异谱分析的高光谱遥感影像分类方法：首先对高光谱遥感影像数据集进行归一化处理以消除数据量纲的影响,随后利用奇异谱分析对影像进行有效信息提取及噪声剔除,最后通过超限稀疏多项式逻辑回归对处理过的数据实现分类。采用多种不同数量的训练样本进行实验,并与 ３种常用分类算法进行对比分析,评价了本文方法的有效性和鲁棒性。结果显示,本文方法在各类训练样本情况下相比于其他分类方法,其总体分类精度皆有一定程度的提升。