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基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器输油管道泄漏定位方法研究
1
作者 陈伟 《油气田地面工程》 2025年第2期49-54,64,共7页
针对负压波泄漏技术中数据利用率低、信号背景噪声大、数据融合度差等问题,提出了一种基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器管道泄漏定位方法。首先,对三传感器系统的泄漏定位原理进行梳理,分析负压波波速差异性带来的误差;其次,通过... 针对负压波泄漏技术中数据利用率低、信号背景噪声大、数据融合度差等问题,提出了一种基于ICEEMDAN和加权融合算法的多传感器管道泄漏定位方法。首先,对三传感器系统的泄漏定位原理进行梳理,分析负压波波速差异性带来的误差;其次,通过添加成对高斯白噪声对CEEMDAN算法进行改进,以期实现负压波信号的降噪;最后,以异常值检测为基础,通过分组、分批加权实现多时间窗口数据的融合。结果表明,三传感器系统有利于辨识负压波是否由泄漏所引起,与负压波波速差异性相比,定位结果的最大相对误差仅为9.09%;ICEEMDAN算法在收敛速度和降噪效果上均具有优越性,不同传感器位置上的重构信号信噪比在12.9987~13.6745之间,均方根误差在5.2106~5.8433之间,优于CEEMDAN降噪算法;加权融合后时差数据ΔtAB和ΔtAC的标准差分别为0.008和0.009,较原始数据降了两个数量级,泄漏定位的绝对误差为35.69 m,相对误差为1.74%,与算术平均法和单一数据法相比,定位精度大幅提升。该研究结果可为管道泄漏检测及维抢修工作的开展提供实际参考。 展开更多
关键词 ICEEMDAN 负压波 加权融合 定位 管道泄漏
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基于整体与局部纹理特征加权融合的港机装备钢丝绳断丝缺陷检测研究
2
作者 张卫国 刘聪 +2 位作者 曾祥堃 夏立成 王紫阳 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第3期398-403,共6页
钢丝绳是港机装备的重要部件,由于作业工况环境恶劣,钢丝绳表面极易引起断丝等缺陷,影响港机装备作业安全。针对港机装备钢丝绳表面油泥严重、光照亮度不均,以及港机装备钢丝绳断丝缺陷能够在钢丝绳股顶钢丝椭圆形区域内有效体现的特点... 钢丝绳是港机装备的重要部件,由于作业工况环境恶劣,钢丝绳表面极易引起断丝等缺陷,影响港机装备作业安全。针对港机装备钢丝绳表面油泥严重、光照亮度不均,以及港机装备钢丝绳断丝缺陷能够在钢丝绳股顶钢丝椭圆形区域内有效体现的特点,提出了一种基于钢丝绳整体纹理特征与股顶钢丝椭圆形区域边缘轮廓纹理特征加权融合的钢丝绳断丝缺陷检测方法。首先采用图像降噪、增强、校正技术对钢丝绳原始图像进行预处理。然后采用图像平滑、阈值分割及边缘特征提取技术对股顶钢丝椭圆形区域边缘轮廓进行提取。接着采用局部二值模式(LBP)算子分别提取钢丝绳整体纹理特征与股顶钢丝椭圆形区域边缘轮廓纹理特征,并对钢丝绳整体纹理及边缘轮廓纹理特征进行特征加权融合。最后对加权融合后的特征向量进行主成分分析(PCA)法降维,并应用支持向量机(SVM)技术对钢丝绳断丝缺陷进行检测。研究结果表明:本文提出的方法对实际工况下重油泥、光照不均等钢丝绳断丝缺陷具有较好的检测效果,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 港机装备 钢丝绳断丝检测 股顶钢丝 椭圆形轮廓 纹理特征 特征加权融合
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基于加权融合的常导高速磁浮列车UKF定位算法
3
作者 张昕 翟凌露 +2 位作者 王舰深 张志 吴晨 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期832-838,共7页
为提高高速磁浮列车测速定位的精确性,本文针对基于长定子齿槽检测的常导高速磁浮列车测速定位方法在列车运行过程中可能因测速定位信号缺失、干扰、测速定位安装误差等原因引起的定位不准问题,提出一种基于加权融合无迹卡尔曼滤波(UKF... 为提高高速磁浮列车测速定位的精确性,本文针对基于长定子齿槽检测的常导高速磁浮列车测速定位方法在列车运行过程中可能因测速定位信号缺失、干扰、测速定位安装误差等原因引起的定位不准问题,提出一种基于加权融合无迹卡尔曼滤波(UKF)的常导高速磁浮列车测速定位算法.介绍了高速磁浮列车基于长定子齿槽的测速定位方法,并对多路冗余速度位置信息进行预处理和自适应加权融合处理;给出基于加权融合UKF的常导高速磁浮列车测速定位算法模型;基于磁浮列车测速定位在环测试试验台试验,对改进后的无迹卡尔曼滤波磁浮定位算法与原定位算法进行了对比分析.分析结果表明:磁浮列车平均速度误差减小了32.6%,速度极差降低了49.3%,有效消除了信号采集噪声,提高了磁浮列车测速定位精度. 展开更多
关键词 常导高速磁浮列车 测速定位 加权融合 无迹卡尔曼滤波
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基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合
4
作者 张丽 郭海涛 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期519-523,共5页
异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的... 异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。 展开更多
关键词 异质多源传感器 数据加权融合 高斯滤波 均值聚类
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基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法
5
作者 黄君君 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2024年第6期30-36,共7页
动漫人物复原图像存在像素缺失会导致所设计人物出现失真显示的情况,从而使主机元件无法准确重建动漫人物模型。针对此问题,提出基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法。利用特征加权融合算法跟踪动漫人物特征,将图像分成多... 动漫人物复原图像存在像素缺失会导致所设计人物出现失真显示的情况,从而使主机元件无法准确重建动漫人物模型。针对此问题,提出基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法。利用特征加权融合算法跟踪动漫人物特征,将图像分成多个像素区域,根据像素损失值推导人物图像的变分损失复原函数。利用跟踪所得的人物特征,定义重建节点,再将各个节点对象连接起来,以求解具体的重建表达式,完成动漫人物图像复原重建。实验结果表明,应用构建模型可以保证复原图像中缺失像素与原像素的色彩一致性,色彩一致性高于92%,不会造成设计人物失真显示的情况,能够保障主机元件对动漫人物模型的准确重建。 展开更多
关键词 特征加权融合算法 动漫人物图像 图像复原 图像重建 人物模型
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多源数据加权融合的城市建成区改进指数评估 被引量：1
6
作者 马洋 牟凤云 +2 位作者 左丽君 邵志豪 邹昕宸 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第2期110-117,共8页
针对多源数据提取建成区的研究大多集中在等权融合方向,缺乏考虑不同数据源包含的信息量差异的问题,通过多源数据加权融合方法对前人的城市建成区提取指数进行改进,以改善不同质量级数据直接融合导致建成区提取不准确的问题。首先,构建... 针对多源数据提取建成区的研究大多集中在等权融合方向,缺乏考虑不同数据源包含的信息量差异的问题,通过多源数据加权融合方法对前人的城市建成区提取指数进行改进,以改善不同质量级数据直接融合导致建成区提取不准确的问题。首先,构建融合夜间灯光数据、NDVI数据、路网数据和POI数据的改进PREANI指数;其次,融入不透水面数据和温度数据构建无权指数UCI和有权指数WCI;最后,选择迭代法和动态阈值法提取建成区,并对3种指数分别进行评估。结果表明:改进PREANI的Kappa系数为0.80,UCI融入温度和不透水面数据将Kappa系数提高至0.83;WCI提取的建成区轮廓更准确,在增强城乡建成区细部对比、提升边缘地物区分能力方面表现良好,其Kappa系数、查全率、查准率和F1分数均在0.85以上。 展开更多
关键词 建成区提取 多源数据加权融合 夜间灯光 路网 POI 不透水面
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基于多关键点检测加权融合的无人机相对位姿估计算法
7
作者 葛泉波 李凯 张兴国 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1402-1416,共15页
针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运... 针对无人机降落阶段中无人船受水面波浪影响导致图像产生运动模糊以及获取无人机相对位姿精度低且鲁棒性差的问题,提出一种基于多模型关键点加权融合的6D目标位姿估计算法,以提高位姿估计的精度和鲁棒性.首先,基于无人船陀螺仪得到的运动信息设计帧间抖动模型,通过还原图像信息达到降低图像噪声的目的;然后,设计一种多模型的级联回归特征提取算法,通过多模型检测舰载视觉系统获取的图像,以增强特征空间的多样性;同时,将检测过程中关键点定位形状增量集作为融合权重对模型进行加权融合,以提高特征空间的鲁棒性;紧接着,利用EPnP(Efficient perspective-n-point)计算关键点相机坐标系坐标,将PnP(Perspective-n-point)问题转化为ICP(Iterative closest point)问题;最终,基于关键点解集的离散度为关键点赋权,使用ICP算法求解位姿以削弱深度信息对位姿的影响.仿真结果表明,该算法能够建立一个精度更高的特征空间,使得位姿解算时特征映射的损失降低,最终提高位姿解算的精度. 展开更多
关键词 辅助无人机降落 舰载视觉系统 6D 位姿估计 加权融合 关键点检测 级联特征提取
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基于Q学习加权融合的无模型自适应参数寻优
8
作者 马振恒 谢丽蓉 叶金鑫 《计算机仿真》 2024年第6期383-389,共7页
无模型自适应控制算法作为一种数据驱动算法,具有计算量小,无需系统精确模型,易于实现等特点。为使传统无模型自适应控制算法具有更好的控制性能,提出了一种使用Q学习对控制参数进行优化的改进无模型自适应控制方法。在此基础上,采用加... 无模型自适应控制算法作为一种数据驱动算法,具有计算量小,无需系统精确模型,易于实现等特点。为使传统无模型自适应控制算法具有更好的控制性能,提出了一种使用Q学习对控制参数进行优化的改进无模型自适应控制方法。在此基础上,采用加权融合的方式对伪偏导数的取值优化,使其具有更好的鲁棒性。然后采用跟踪-微分器对输出数据进行滤波处理,并通过仿真进行上述方法的可行性验证。仿真结果表明,对比传统无模型自适应控制,上述方法更具有良好的控制性能和响应速度。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 加权融合 学习 数据驱动
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基于自适应加权融合算法的大空间火灾智能识别方法
9
作者 刘柏良 肖彦 +1 位作者 甘英浩 王艳敏 《智能建筑电气技术》 2024年第1期6-10,21,共6页
大空间消防系统需要的探测器种类多、数量大,且采集数据易受环境干扰,进而使得火灾的识别难度大,精度低。为解决这一智慧消防系统的关键问题和难题,本文提出一种基于自适应加权融合算法的智能识别算法。在此基础上,以演播厅大型空间为例... 大空间消防系统需要的探测器种类多、数量大,且采集数据易受环境干扰,进而使得火灾的识别难度大,精度低。为解决这一智慧消防系统的关键问题和难题,本文提出一种基于自适应加权融合算法的智能识别算法。在此基础上,以演播厅大型空间为例,进行探测器阵列布局与防火设计,并实现对明火和阴燃类火灾的智能化识别。 展开更多
关键词 智能消防 火灾模拟 自适应加权融合算法 大空间 火灾识别
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基于特征加权融合的红外图像增强方法
10
作者 田静 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期155-158,共4页
红外图像增强可以改善图像中的细节和对比度,使得目标在图像中更加清晰可见,对红外图像的目标检测和识别任务具有重要意义。为此,提出一种基于特征加权融合的红外图像增强方法。首先分析红外图像对比度和边缘细节,结合光谱特征融合方法... 红外图像增强可以改善图像中的细节和对比度,使得目标在图像中更加清晰可见,对红外图像的目标检测和识别任务具有重要意义。为此,提出一种基于特征加权融合的红外图像增强方法。首先分析红外图像对比度和边缘细节,结合光谱特征融合方法进行红外图像的降噪预处理。提取降噪后红外图像的区域梯度特征后,加权融合所提取的具体图像特征,利用Retinex算法对加权融合的红外图像特征进行色调映射,实现最终的红外图像增强处理。结果显示,本方法MSE为0.603%,PSNR为49.11 dB,SSIM为0.988。由此证明,采用该方法可以实现红外图像的增强处理,具有一定应用价值。 展开更多
关键词 图像增强 红外图像 稀疏表示 特征加权融合 光谱特征
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基于加权融合的语音表情多模态情感识别方法
11
作者 焦爽 陈光辉 《计算机仿真》 2024年第7期417-422,428,共7页
当前的多模态融合方法未充分利用语音和表情模态之间的互补性,导致多模态情感识别的识别率较低。为解决上述问题,提出了一种基于加权融合的语音表情多模态情感识别方法。方法首先利用语音活动检测(Voice Activation Detection, VAD)算... 当前的多模态融合方法未充分利用语音和表情模态之间的互补性,导致多模态情感识别的识别率较低。为解决上述问题,提出了一种基于加权融合的语音表情多模态情感识别方法。方法首先利用语音活动检测(Voice Activation Detection, VAD)算法提取语音关键帧;然后,利用信息熵建模情感产生是一个连续的过程,并提取表情关键帧;其次,为充分利用语音和表情模态之间的互补性,采用语音和表情关键帧对齐技术计算语音和表情权重。这些权重被输进特征融合层进行加权融合,有效地提高多模态情感识别的识别率;最后,在RML、eNTERFACE05和BAUM-1s数据集上的实验结果表明,该上述方法的识别率高于其它基准方法。 展开更多
关键词 情感识别 语音 表情 加权融合
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基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法
12
作者 龚汝洪 周燕 《物联网技术》 2024年第10期7-9,共3页
针对复杂自然场景中人脸识别的难题,提出一种基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法,通过对MobileFaceNet进行改进,实现自然场景下的实时人脸识别。SEMobileFaceNet对原MobileFaceNet的BottleBlock模块及边缘损失ArcFace进行了优化,在Bo... 针对复杂自然场景中人脸识别的难题,提出一种基于特征加权融合的轻量级人脸识别方法,通过对MobileFaceNet进行改进,实现自然场景下的实时人脸识别。SEMobileFaceNet对原MobileFaceNet的BottleBlock模块及边缘损失ArcFace进行了优化,在BottleBlock模块中加入了SE,利用通道注意力机制对不同通道的特征进行加权融合,提高对关键特征的利用。对边缘损失ArcFace的改进在于将角度裕量改为动态调整,根据梯度值的大小忽略或裁剪部分梯度。改进后的SEMobileFaceNet在自然场景人脸识别中准确率和召回率更高,泛化能力更好,能够有效完成复杂环境中的人脸识别。 展开更多
关键词 特征加权融合 轻量级人脸识别 数据预处理 SEMobileFaceNet BottleBlock模块 边缘损失ArcFace
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一种多特征加权融合的事故识别算法
13
作者 吴宏涛 刘一帆 《山西交通科技》 2024年第2期139-142,共4页
对交通事故现场视觉图像的及时、准确识别,可有效提高交通事故处理速度,提升交通运行效率。传统方法通过提取图像关键点的邻域图像特征,设定合理阈值,但忽略了建立图像扇形区域特征向量,导致识別精度低。提出一种通过速度变化、面积变... 对交通事故现场视觉图像的及时、准确识别,可有效提高交通事故处理速度,提升交通运行效率。传统方法通过提取图像关键点的邻域图像特征,设定合理阈值,但忽略了建立图像扇形区域特征向量,导致识別精度低。提出一种通过速度变化、面积变化、方向变化等交通事故判别参数的提取来完成交通事故现场视觉图像识别的多特征加权融合算法。试验结果表明,所提方法能够有效提升交通事故现场视觉图像识别率,且识别精度较高。 展开更多
关键词 交通工程 图像识别 多特征加权融合
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基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法 被引量：63
14
作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 李卓函 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期427-430,共4页
以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各... 以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。 展开更多
关键词 传感器 最小二乘原理 加权融合 方差估计学习算法 数据融合
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多传感器分组加权融合算法研究 被引量：14
15
作者 仲崇权 张立勇 +1 位作者 杨素英 赵文豪 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期242-245,共4页
将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器... 将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器和环境干扰未知情况下 。 展开更多
关键词 极大似然原理 加权融合算法 方差估计 多传感器 权系数 数据融合 状态估计
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基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法 被引量：20
16
作者 陈明 张重阳 +3 位作者 冯国富 陈希 陈冠奇 王丹 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期245-253,共9页
为解决鱼类养殖中投喂精度低的问题,提出了一种基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法以鱼群为研究对象,利用不同摄食阶段图像的特征对摄食活动强度进行分析,避免了复杂背景中单体鱼的切割。首先,利用图像预处理技术获取... 为解决鱼类养殖中投喂精度低的问题,提出了一种基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法以鱼群为研究对象,利用不同摄食阶段图像的特征对摄食活动强度进行分析,避免了复杂背景中单体鱼的切割。首先,利用图像预处理技术获取前景目标,通过鱼群质心绘制出不同摄食阶段的鱼群游动轨迹;其次,分别提取图像的颜色、形状和纹理等特征;然后,使用Relief特征选择和XGBoost算法筛选出3个摄食评价因子,采用加权融合方法确定每个评价因子的最佳权重;最后,通过融合后的特征对摄食活动强度进行评估。试验结果表明,与传统面积法相比,本文提出方法的决定系数可达0.9043,且摄食识别准确率高达98.89%。该方法在增强鲁棒性的同时,提高了检测和评估效率,可为鱼群摄食行为检测和活动强度评估提供参考。 展开更多
关键词 鱼类摄食活动强度 图像处理 加权融合 RELIEF 摄食评价因子 XGBoost
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基于最优分组原则的多传感器分组加权融合算法 被引量：8
17
作者 张立勇 张利 李丹 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期200-205,共6页
多传感器对某一状态进行测量时,将多传感器分组后进行加权融合处理,可实现对待测状态较为准确的估计,但多传感器的组合方式不同,估计效果的差异很大。本文针对分组融合算法中如何选择传感器的分组组合方式进行了研究,依据分组中传感器... 多传感器对某一状态进行测量时,将多传感器分组后进行加权融合处理,可实现对待测状态较为准确的估计,但多传感器的组合方式不同,估计效果的差异很大。本文针对分组融合算法中如何选择传感器的分组组合方式进行了研究,依据分组中传感器的个数和各组间传感器测量方差的大小关系,提出了使融合估计值最优的分组原则。并将这些原则加以数学抽象,从理论上证明了基于最优分组原则的分组融合算法的最小方差特性。最优分组原则为评价和选择传感器的分组组合方式提供了一个理论依据。实例分析表明:该分组原则极大地缩小了寻找最优分组组合方式的范围,有效地解决了在如何分组问题上的盲目性,从而使得多传感器测量时的在线优化分组得以实现。 展开更多
关键词 多传感器 分组加权融合 分组组合方式 最优分组原则 最小方差
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一种频率估计的倍频等长信号加权融合算法 被引量：4
18
作者 肖玮 涂亚庆 +2 位作者 刘良兵 莫正军 何丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2012年第1期74-79,共6页
提出一种新型加权融合算法。首先,根据倍频等长信号间频率的倍数生成倍频修正矩阵,对倍频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果。然后,针对倍频等长信号的相位不连续问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特... 提出一种新型加权融合算法。首先,根据倍频等长信号间频率的倍数生成倍频修正矩阵,对倍频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果。然后,针对倍频等长信号的相位不连续问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵,对同频化的倍频等长信号频谱进行加权融合,使之近似达到与倍频等长信号长度相同的相位连续信号频谱的分析效果。最后,通过谱峰搜索加权融合频谱获得高精度的频率估计值。算法分析与仿真实验表明:与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性强,普适性好。 展开更多
关键词 信号处理 频率估计 加权融合 倍频等长信号 噪声对消
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频率估计的差频等长信号加权融合算法 被引量：5
19
作者 肖玮 涂亚庆 +1 位作者 刘良兵 李先利 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第7期1106-1111,共6页
鉴于差频等长信号具有重要研究价值,而其现有频率估计方法存在严重不足,提出一种新型加权融合算法。首先,根据频率差关系生成差频修正矩阵,对差频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果。然后,针对差频等长信... 鉴于差频等长信号具有重要研究价值,而其现有频率估计方法存在严重不足,提出一种新型加权融合算法。首先,根据频率差关系生成差频修正矩阵,对差频等长信号频谱进行同频化处理,使之达到同频等长信号频谱的分析效果。然后,针对差频等长信号的相位不连续的问题,设计具有相位连续特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵,对同频化的差频等长信号频谱进行加权融合,使之基本达到相位连续信号频谱的分析效果。最后,通过谱峰搜索加权融合频谱获得高精度的频率估计值。算法分析与仿真实验表明:与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性好,具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 频率估计 加权融合 差频等长信号 噪声对消 低信噪比
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基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估 被引量：4
20
作者 林海军 滕召胜 +2 位作者 刘让周 郑丹 吴阳平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1509-1513,共5页
传统汽车衡任意一路称重传感器发生故障都将导致称重系统失效。提出了一种基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估方法:根据多路称重传感器输出相关性和相邻传感器输出比值的相关性,建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的故障传感器... 传统汽车衡任意一路称重传感器发生故障都将导致称重系统失效。提出了一种基于自适应加权融合的汽车衡故障传感器预估方法:根据多路称重传感器输出相关性和相邻传感器输出比值的相关性,建立基于径向基函数神经网络(RBFNN)的故障传感器输出预估网络和传感器输出比值的预估网络,得到两组冗余估计信号,采用自适应加权融合方法完成冗余信号融合,获得故障传感器输出估计值。仿真实验与现场测试表明,采用该方法的故障传感器称重误差小于任何单个预估网络误差和算术平均值融合误差,任一传感器发生故障时的汽车衡整体称重误差≤0.5%,避免了称重系统失效。 展开更多
关键词 汽车衡 故障称重传感器 故障 估计 径向基函数神经网络 自适应加权融合
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