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针对低信噪比场景的一种改进MD算法
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作者 张文虎 向聪 康玉奇 《无线互联科技》 2025年第5期1-6,共6页
低信噪比场景中,应用子孔径相关法(MapDrift,MD)估计的多普勒调频率准确性下降,最终的成像结果恶化。文章提出一种基于固定窗长的数据滑窗的MD算法,介绍了固定窗长的数据滑窗技术的优点,通过降低噪声信号对相关峰值处的影响,提高了多普... 低信噪比场景中,应用子孔径相关法(MapDrift,MD)估计的多普勒调频率准确性下降,最终的成像结果恶化。文章提出一种基于固定窗长的数据滑窗的MD算法,介绍了固定窗长的数据滑窗技术的优点,通过降低噪声信号对相关峰值处的影响,提高了多普勒调频率的估计准确性。实测数据处理结果表明,所提算法具有较高的估计精度。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 低信噪比 子孔径相关法 滑窗
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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
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作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 K-均值聚类算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究 被引量:2
3
作者 陈思勤 周浩豪 茅大钧 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期106-110,115,共6页
为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改... 为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究。创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法。通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能。试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力。通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警。该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义。 展开更多
关键词 燃煤电厂 磨煤机 故障预警 改进灰狼优化算法 轻量级梯度提升机 滑动窗口法 Halton
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基于Attention-BiTCN的网络入侵检测方法 被引量:7
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作者 孙红哲 王坚 +1 位作者 王鹏 安雨龙 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第2期309-318,共10页
为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题,文章根据网络流量数据具有时序特征的特点,提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络(BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN)的网络入侵检测模型。首先,该模型对数... 为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题,文章根据网络流量数据具有时序特征的特点,提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络(BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN)的网络入侵检测模型。首先,该模型对数据集进行独热编码和归一化处置等预处理,解决网络流量数据离散性强和标度不统一的问题;其次,将预处理好的数据经双向滑窗法生成双向序列,并同步输入Attention-Bi TCN模型中;然后,提取双向时序特征并通过加性方式融合,得到时序信息被增强后的融合特征;最后,使用Softmax函数对融合特征进行多种攻击行为检测识别。文章所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验验证,多分类准确率分别达到99.70%和84.07%,优于传统网络入侵检测算法,且比其他深度学习模型在检测性能上有显著提升。 展开更多
关键词 入侵检测 注意力机制 BiTCN 双向滑窗法 融合特征
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基于QM-DBSCAN与BiLSTM的风电机组异常工况预警研究
5
作者 马良玉 梁书源 +2 位作者 程东炎 耿妍竹 段新会 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1384-1393,共10页
提出一种基于四分位(QM)-具有噪声的基于密度聚类法(DBSCAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的风电机组故障预警方法。首先,针对风速-功率图中限功率点难以清洗完全的问题,提出利用QM与DBSCAN联合来对建模运行数据进行预处理;其次,通过分... 提出一种基于四分位(QM)-具有噪声的基于密度聚类法(DBSCAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的风电机组故障预警方法。首先,针对风速-功率图中限功率点难以清洗完全的问题,提出利用QM与DBSCAN联合来对建模运行数据进行预处理;其次,通过分析风电机组运行原理,并结合轻量梯度提升机(LightGBM)特征选择法确定风电机组正常工况预测模型的输入输出参数,并基于BiLSTM建立了高精度的风电机组正常性能预测模型;之后,利用滑窗算法构建了风电机组状态性能评价指标,并通过统计学区间估计法确定指标阈值;最后,采用风电机组真实故障数据,开展风电机组异常工况预警实验,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 电学计量 风电机组 故障预警 四分位法 DBSCAN BiLSTM 滑窗算法
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基于CNN-LSTM的工业出水水质预测模型 被引量:2
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作者 杨潞霞 王梦冉 +2 位作者 林兴亮 付一政 王智瑜 《净水技术》 CAS 2024年第5期143-149,共7页
工业废水含有多种污染物,提前预测工业废水水质从而快速对其进行相应处理具有重要意义。为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)融合的工业废水水质污... 工业废水含有多种污染物,提前预测工业废水水质从而快速对其进行相应处理具有重要意义。为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)融合的工业废水水质污染物指标预测模型(CNN-LSTM)。为了更好地捕捉工业废水数据的时序性和动态性,模型设置了多个滑动窗口。使用CNN算法将时间序列数据进行高维特征提取,利用LSTM模型学习时间序列数据的时序特征,建立CNN-LSTM工业废水预测模型,并对废水水质中的化学需氧量(COD_(Cr))、氨氮、总磷(TP)3项指标进行预测分析。结果表明,与CNN和LSTM两个基准模型相比,CNN-LSTM预测模型的平均绝对值误差率(MAE)和均方误差率(MSE)均较小,预测效果较优。该模型能较好地实现对工业废水出水水质的准确预测,可为工业废水水质的在线监测和精准控制提供有效的、可行的技术支持和决策依据。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 工业出水水质预测 滑动窗口方法 预处理 归一化
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高分辨率遥感图像的目标检测
7
作者 梁海翔 唐艳慧 +1 位作者 王宇庆 张德浩 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1350-1360,共11页
卫星遥感图像的分辨率高且目标在图像内的相对尺寸小,因此难以同时确保检测准确率和运行速度。为解决高像素遥感图像的目标检测问题,本文提出了一种结合滑动窗口分割和小目标检测器的检测方法。首先使用滑动窗口法将图像分割成多个子图... 卫星遥感图像的分辨率高且目标在图像内的相对尺寸小,因此难以同时确保检测准确率和运行速度。为解决高像素遥感图像的目标检测问题,本文提出了一种结合滑动窗口分割和小目标检测器的检测方法。首先使用滑动窗口法将图像分割成多个子图,滑动步长略小于窗口的大小以使每个子图之间具有一定的重叠部分,并采用较大的分割窗口以降低子图数量。之后对子图进行压缩,使用目标检测算法处理压缩后的图片,降低算法运行时间。最后合并检测结果并采用非极大化抑制策略以去除在重叠部分重复检测的目标。在检测算法方面,本文以YOLOv8n为基础,使用SPD卷积核对网络结构进行改进,基于NWD方法调整正负样本匹配策略,并改进特征金字塔结构以提升算法对小目标的检测性能,从而使算法能够适应在更大尺寸下压缩的子图以减少图像分割数量,提升检测速度。实验证明,在图像平均分辨率为4000×4000的车辆检测数据集上,该方法对目标检测的平均准确率为55.7%,平均每张图片的计算时间约为47.5 ms,准确率比YOLOv8n提升16%,比YOLOv5s提升15%,比YOLOv6s提升7.6%。本文方法的运行效率满足实时化要求,能够以更高精度实时检测卫星遥感图像中的目标。 展开更多
关键词 目标检测 遥感图像 YOLOv8算法 小目标检测 滑动窗口方法
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基于自适应EKF结构参数识别与鲁棒性分析
8
作者 万华平 马强 +3 位作者 欧一鸿 张文杰 周家伟 陈伟刚 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1082-1089,1244,共9页
扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,简称EKF)方法常用于结构参数识别,但存在对滤波参数敏感等局限性,需大量试错来寻找最优噪声方差参数。针对此问题,推导了基于残差的协方差匹配公式。首先,通过滑动窗口法或遗忘因子法自适应更新... 扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,简称EKF)方法常用于结构参数识别,但存在对滤波参数敏感等局限性,需大量试错来寻找最优噪声方差参数。针对此问题,推导了基于残差的协方差匹配公式。首先,通过滑动窗口法或遗忘因子法自适应更新匹配测量噪声方差,实现了基于EKF的自适应识别结构参数;其次,以一个3层Duffing型非线性剪切框架为例来验证方法的有效性,并进行了参数鲁棒性分析。结果表明:滑动窗口法和遗忘因子法均能很好地估计测量噪声方差,识别效果和收敛速度接近;与非自适应EKF方法相比,自适应EKF方法对噪声方差的初始取值不敏感,具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 结构参数识别 鲁棒性 自适应扩展卡尔曼滤波 滑动窗口法 遗忘因子法
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数控代码中的特征数据识别与处理技术研究及实现
9
作者 韩孟轩 鄢继红 王兴波 《机电工程技术》 2024年第1期140-144,共5页
针对现有插补文献均缺乏对G01数控小线段识别处理细节的问题,提出了一种识别特征的滑动窗口法及相应的算法,将数控代码识别成直线、圆弧和自由曲线。给出了基于型值点的3次、5次NURBS分段光滑插值衔接所需的一、二阶导矢计算方法,使得... 针对现有插补文献均缺乏对G01数控小线段识别处理细节的问题,提出了一种识别特征的滑动窗口法及相应的算法,将数控代码识别成直线、圆弧和自由曲线。给出了基于型值点的3次、5次NURBS分段光滑插值衔接所需的一、二阶导矢计算方法,使得各个特征之间能够达到GC1和GC2连续。运用5次NURBS插值曲线对自由曲线进行建模较3次NURBS插值曲线具有更好的连续性。对“S”样件的仿真实验与加工均验证了算法的可行性。对CNC插补计算和提高加工质量有参考价值。 展开更多
关键词 数控代码 特征识别 滑动窗口法 CNC插补 光滑拼接
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有序聚类算法下数据相似性挖掘仿真
10
作者 陈虹云 王杰华 徐欢潇 《计算机仿真》 2024年第10期468-472,共5页
由于数据具有多样性与复杂性等特点,且存在较多难以挖掘的隐藏信息,导致数据相似性挖掘精度低。为此提出一种基于有序聚类算法的数据相似性挖掘方法。通过不同类型数据的变化特点,采用有序聚类算法微聚类特征,存储数据信息,调整动态滑... 由于数据具有多样性与复杂性等特点,且存在较多难以挖掘的隐藏信息,导致数据相似性挖掘精度低。为此提出一种基于有序聚类算法的数据相似性挖掘方法。通过不同类型数据的变化特点,采用有序聚类算法微聚类特征,存储数据信息,调整动态滑动窗口大小,计算不同数据点和聚类中心之间的距离,更新微聚类特征,实现数据有序聚类。采用网络和密度扩散相结合的方式获取数据位置序列,获取对应字符串,建立广义后缀树,完成数据相似性挖掘。仿真结果表明,采用所提方法可以准确对数据有序聚类,聚类运算时间仅为39.88ms,同时还可以获取满意的数据相似性挖掘结果。 展开更多
关键词 有序聚类 数据相似性 挖掘方法 动态滑动窗口 聚类中心
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基于多元状态估计及模糊综合评价分析的汽轮机故障预警
11
作者 张开亮 茅大钧 蒋欢春 《电力科学与工程》 2024年第5期55-63,共9页
汽轮机的故障模式、故障特征具有多样性。当前的故障预警方法大多针对单一故障模式,无法用于全面评估汽轮机整体的健康状态。为此,将模糊综合评价与多元状态估计结合,构建了更加全面的汽轮机故障预警模型。首先,基于汽轮机的典型故障模... 汽轮机的故障模式、故障特征具有多样性。当前的故障预警方法大多针对单一故障模式,无法用于全面评估汽轮机整体的健康状态。为此,将模糊综合评价与多元状态估计结合,构建了更加全面的汽轮机故障预警模型。首先,基于汽轮机的典型故障模式构建故障特征集;然后,通过多元状态估计算法获得估计向量,并用滑动窗口法对结果进行平滑处理,计算得到汽轮机各个故障模式的实时偏离度;最后,基于模糊综合评价综合分析多种故障的偏离程度以确定汽轮机整体的健康状态。使用某电厂汽轮机的故障数据进行模拟仿真验证,结果表明利用该方法能够提前捕捉到汽轮机的异常状态、实现故障的预警。 展开更多
关键词 汽轮机 故障模式 多元状态估计 滑动窗口法 模糊综合评价 故障预警
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基于改进VINS-Mono算法的状态估计方法
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作者 王海芳 乔鼎杰 +1 位作者 吴天浩 黄鹏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1287-1293,共7页
针对传统的即时定位并建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿识别过程中对精度的要求,在VINS-Mono(visual inertial system-Mono)的前端部分,增加了逆向光流法;针对SLAM算法对实时性的要求,在VINS-Mono的后端滑... 针对传统的即时定位并建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿识别过程中对精度的要求,在VINS-Mono(visual inertial system-Mono)的前端部分,增加了逆向光流法;针对SLAM算法对实时性的要求,在VINS-Mono的后端滑窗优化方法中,融合了一种边缘化优化算法,再对除相机位姿的部分进行边缘化,然后边缘化相机的位姿部分,从而加速边缘化的过程.再使用EuRoc(European robotics challenge)数据集进行实验,结果发现针对前端的改进策略,精度提升不明显,并分析了原因;针对后端的改进策略,改进算法的边缘化时间平均减少了25.9%,又对比了改进算法与源码的轨迹精度,发现误差可控.最后验证了对VINS-Mono后端的改进策略在实时性上具有优越性. 展开更多
关键词 状态估计方法 滑窗 边缘化 实时性 ROS(robot operating system)机器人仿真平台
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基于多传感器信息融合和CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断方法 被引量:1
13
作者 肖遥 向家伟 +1 位作者 汤何胜 任燕 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1517-1528,共12页
在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息... 在建筑工程领域,尤其是在工程搅拌设备中,涉及到复杂液压工作介质,液压防水阀往往会出现不同程度的故障。此外,恶劣的工作环境和复杂的噪声背景使得对液压防水阀的故障进行诊断变得困难。为了解决这一难题,提出了一种基于多传感器信息融合和卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)模型的防水阀故障诊断方法。首先,考虑到单一传感器振动信号难以充分表达故障特征,该方法使用了3个传感器采集含噪声的振动信号,并进行了必要的预处理;其次,提取了信号的16个时域特征、5个频域特征以及3个时频域特征,并利用熵权法进行了特征融合,达到了增强特征的目的;然后,将融合的多维特征集输入到CNN-BIGRU-Attention模型中进行了特征识别;最后,利用实际的液压防水阀故障诊断实验,验证了该方法的有效性。研究结果表明:采用多传感器提取的特征更为全面,信息融合有助于捕捉更完整的隐藏数据特征,从而显著提高诊断的准确率;相较于其他特征识别方法,采用CNN-BIGRU-Attention模型的液压防水阀故障诊断准确率可分别提高6.7%、4.6%和14.2%,达到了96.86%,证明了该方法的有效性。该方法将先进的机器学习技术与实际工程应用相结合,为建筑工程问题提供了一种新颖、有效的解决方案。 展开更多
关键词 液压传动系统 液压防水阀 多传感器 滑动时间窗 TEAGER能量算子 熵权法 卷积神经网络-双向门控循环单元-自注意力机制模型
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基于滑动窗口特征聚合的声呐图像处理技术研究
14
作者 苏朝葵 王旭峰 +1 位作者 周粲 胡昌贤 《海洋技术学报》 2024年第4期46-55,共10页
近年来,滨海核电冷源取水口致灾生物,特别是毛虾、水母等已成为核电站安全运行的重大隐患,对其监测需求日益迫切。然而,上述致灾生物通常具有透明度高、体型小等特点,加上近海岸水体浊度高,难以通过光学设备进行有效探测。声呐探测因具... 近年来,滨海核电冷源取水口致灾生物,特别是毛虾、水母等已成为核电站安全运行的重大隐患,对其监测需求日益迫切。然而,上述致灾生物通常具有透明度高、体型小等特点,加上近海岸水体浊度高,难以通过光学设备进行有效探测。声呐探测因具有良好的方向性和穿透性、对浊度不敏感等优势,成为探测上述致灾生物的理想方案。目前,声呐探测技术主要通过实时检测单张声呐图像中的致灾生物目标来实现。由于海洋环境复杂多变,存在潮汐等干扰,声呐图像中的目标形状往往不清晰、边缘信息容易丢失,造成致灾生物目标的虚检率和漏检率较高。为解决上述难题,本文提出一种基于滑动窗口特征聚合的声呐图像处理技术。首先,对声呐图像进行增强和潮汐干扰去除的预处理操作,减少噪声和潮汐干扰对监测结果的不利影响;然后,以连续的视频帧作为研究对象,利用滑动窗口的方式对其进行特征聚类,确定固定物的位置并排除其干扰;最后,结合帧间差分分析法及交并比(Intersection over Union,IoU)算法、非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法,精确识别并检测出近海致灾生物目标。本系统可以实现对近海致灾生物的实时、精确监测,且检出率高达96%。该技术可提升我国在核电站海洋生物监测预警方面的精确度、维护核电站的正常运行。 展开更多
关键词 声呐图像 滑动窗口 特征聚合 帧间差分法 致灾生物监测
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考虑不确定因素下含充换储一体化电站的微网能量优化 被引量:34
15
作者 刘方 杨秀 +3 位作者 时珊珊 张美霞 邓虹 郭鹏超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期669-676,共8页
电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swa... 电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swapping-storage integrated station,CSSIS)作为微网的储能系统,能够降低电动汽车对微网运行的影响,同时提高储能可调节容量。针对微网内风机、光伏的不确定性以及负荷的波动性,建立了基于机会约束规划的经济优化模型,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,基于峰谷分时电价优化一体化电站和燃料电池出力,并确定联络线交互功率。对CSSIS充放电功率在BCSS和ESS之间进行分配时,应用滑动窗口法优先调度BCSS充放电,安排ESS承担剩余功率,从而使BCSS具有较稳定的运行环境,也为ESS提供可调节容量支撑。以一个具体微网为例验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 微网 优化运行 机会约束规划 充换储一体化电站 滑动窗口
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基于多元状态估计和偏离度的电厂风机故障预警 被引量:46
16
作者 刘涛 刘吉臻 +1 位作者 吕游 崔超 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期454-460,共7页
为了解决风机故障预警问题,提出一种基于多元状态估计技术(MSET)和偏离度的方法.利用MSET建立风机正常运行状态下的非参数模型,对观测向量进行最优估计并得到估计向量,观测向量与估计向量之间的差异可以反映风机工作是否异常.引入偏离... 为了解决风机故障预警问题,提出一种基于多元状态估计技术(MSET)和偏离度的方法.利用MSET建立风机正常运行状态下的非参数模型,对观测向量进行最优估计并得到估计向量,观测向量与估计向量之间的差异可以反映风机工作是否异常.引入偏离度定量衡量观测向量与估计向量之间的偏离程度,有利于捕捉故障发展过程,然后利用滑动窗口法确定故障预警阈值.当平均偏离度超过预警阈值时,发出报警信息提醒运行人员处理.以长春某热电厂引风机的某次故障为例进行应用研究.结果表明:该方法可以及时发现风机异常,实现风机实时故障预警. 展开更多
关键词 电厂风机 多元状态估计 故障预警 滑动窗口法
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针对滑动窗口算法的椭圆曲线密码故障分析 被引量:9
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作者 张金中 寇应展 +2 位作者 王韬 郭世泽 赵新杰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期71-78,共8页
基于符号变换故障攻击原理,针对采用滑动窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,当故障位于倍点运算时,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,实验结果表明15次故障注入即可恢复192bit完整密钥;当故障位于加法运算时... 基于符号变换故障攻击原理,针对采用滑动窗口算法实现点乘运算的椭圆曲线密码,当故障位于倍点运算时,给出一种能够解决“零块失效”问题的改进故障分析方法,实验结果表明15次故障注入即可恢复192bit完整密钥;当故障位于加法运算时,提出一种新的故障分析方法,实验结果表明1次故障注入可将密钥搜索空间降低2^7~2^15。该方法对其他使用滑动窗口算法的密码算法故障攻击具有借鉴意义。 展开更多
关键词 公钥密码 椭圆曲线密码 故障攻击 点乘运算 滑动窗口算法 零块失效
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基于滑动窗口法的遥感图像纹理统计信息提取研究 被引量:6
18
作者 梁俊 周武 +1 位作者 陈川 董玉森 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第15期6426-6428,共3页
遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等信息具有一定的纹理特征。纹理是遥感图像的重要特征,是地物空间特征的综合反映。利用滑动窗口法来获取遥感图像的纹理特征参量,将得到的特征矩阵用假彩色进行显示,将得到的图件进... 遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等信息具有一定的纹理特征。纹理是遥感图像的重要特征,是地物空间特征的综合反映。利用滑动窗口法来获取遥感图像的纹理特征参量,将得到的特征矩阵用假彩色进行显示,将得到的图件进行了对比。然后,针对窗口大小对不同纹理特征显示效果的差异展开讨论。结果表明,滑动窗口法在排除波谱信息的干扰、提取纹理特征参量方面效果比较明显。对于纹理多尺度判别的精度来说,采用较大窗口提取的纹理信息参与分类能使总体显示效果较好,但某些纹理的精细程度有所下降,建议在实际应用中,应根据具体情况选择窗口的大小。 展开更多
关键词 遥感图像 纹理特征 假彩色显示 滑动窗口法
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日本九州岛地震震前电离层TEC异常 被引量:10
19
作者 杨力 赵海山 +2 位作者 董明 徐世依 南天浩 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第S2期139-146,共8页
采用IGS发布的GIM数据,提出了一种结合滑动时窗法和临近格网点电离层TEC相关性分析法的联合分析方法,研究了震前电离层异常变化与地震的关系。通过分析震区附近5个格网点TEC的异常变化情况,发现震前电离层TEC发生明显异常变化,且格网点... 采用IGS发布的GIM数据,提出了一种结合滑动时窗法和临近格网点电离层TEC相关性分析法的联合分析方法,研究了震前电离层异常变化与地震的关系。通过分析震区附近5个格网点TEC的异常变化情况,发现震前电离层TEC发生明显异常变化,且格网点之间的TEC序列相关性受地震显著影响;通过分析二维电离层图的TEC异常空间分布,发现震前三天震中附近分别出现6h、12h和6h的异常。最后利用电离层层析的方法,对电离层异常时刻进行了电子密度的反演,进一步分析了电子密度在电离层异常时刻的分布情况。 展开更多
关键词 电离层异常 滑动时窗法 相关性分析 地磁指数 太阳活动指数 电离层层析
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基于滑动窗口法的智能开关动作时间动态预测 被引量:7
20
作者 郑贵林 陈曦 《自动化与仪表》 北大核心 2014年第8期61-64,共4页
电气设备投切过程中开关触头间会拉弧,导致触点碳化,也给电网带来一定冲击并影响电气负载的使用寿命。在交流过零点实现电气开关的合闸与分断,是克服传统电气开关存在合闸时对负载的电压冲击,分断时接触器被电弧烧灼的最佳手段,其技术... 电气设备投切过程中开关触头间会拉弧,导致触点碳化,也给电网带来一定冲击并影响电气负载的使用寿命。在交流过零点实现电气开关的合闸与分断,是克服传统电气开关存在合闸时对负载的电压冲击,分断时接触器被电弧烧灼的最佳手段,其技术的关键是保证电气开关过零点动作时间的精准性。该文在充分研究交流过零点检测和开关动作规律的基础上,介绍了电气开关交流过零点智能开关技术,提出基于滑动窗口法的开关精密动作时间动态检测算法。实验证明,该方法能可靠保证开关精准过零点合闸和分断,是智能机械开关交流过零点动态检测的理想解决方法。 展开更多
关键词 电弧 接触器 交流过零点 滑动窗口法 智能开关
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