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工业技术 | 224篇 |
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2001年 | 1篇 |
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1.
2.
为保护手机用户的个人信息,对用户进行身份识别认证,提出一种生物识别方法。利用智能手机内置的传感器,采集人体的生理振动信息;通过对采集数据进行去重力等预处理,提取均值、方差、能量、峰度、偏度等特征指标,利用z‐score方法进行标准化处理;进行分类器设计,得出分类器的查准率、误检率等评价指标。分析60组不同用户的生理振动数据,分析结果表明,该分类器的查准率最高可达98?33%。 相似文献
3.
4.
研究盲源信号分离算法,针对基于标准粒子群独立分量分析算法的盲源分离存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,提出了一种带有梯度加速粒子群的盲源分离算法.以分离信号的峰度值为目标函数,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新.减小陷入局优的可能性, 当群体最优信息陷入停滞时, 对群体进行部分初始化来保持群体的活性.仿真结果说明,梯度信息的加入使粒子的移动更有针对性,移动更有效率,不仅进一步提高PSO算法的收敛速度,而且使改进的粒子群算法在全局收敛性、稳定性和准确性等方面更有效. 相似文献
5.
高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。 相似文献
6.
针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。 相似文献
7.
8.
《Planning》2014,(8)
实际工程粗糙表面多数符合非高斯分布,非高斯粗糙表面的数值仿真和生成对于研究两表面间润滑、接触行为具有重要意义。基于有限脉冲滤波技术,利用快速傅里叶变换算法,生成具有给定峰度、偏态和自相关函数的非高斯粗糙表面。当非高斯粗糙表面生成时,将其高度分布视为随机序列,用幅值和相角两个分量来表示,通过分别求解这两个分量使粗糙表面具有给定的表面粗糙度参数。结果表明,对于各向同性和各向异性表面,生成表面的自相关函数与给定的自相关函数吻合良好,并具有给定的峰度和偏态。 相似文献
9.