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为了提升蔬菜自动嫁接机嫁接自动化程度,在嫁接过程中实现机器替代人眼进行操作,基于机器视觉分析茄科幼苗轮廓链特征参数、幼苗轮廓链链角变化、跨距、水平截线宽度、幼苗估计苗茎及幼苗中心线斜率参数,确定幼苗子叶、真叶和根部位置,根据幼苗轮廓特征结合曲线拟合确定切削点位置和切削角度,使用100幅蕃茄幼苗图像进行实验。实验表明,基于机器视觉的幼苗切削参数特征识别及定位准确率较高,幼苗轮廓链提取准确为97%,切削点位置与切削角度确定的准确率分别为93%和90%。因此基于机器视觉可以快速、准确地确定切削点位置及切削角度,提高嫁接机嫁接过程中嫁接操作准确率及幼苗成活率。 相似文献
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基于脉搏检测与无线传输系统的设计 总被引：1，自引：0，他引：1
结合嵌入式与无线通信技术,提出了一种基于嵌入式无线脉搏传输与检测系统的方法。该方法能对人体脉搏波动态参数进行采集和分析,主要利用下位机通过SC0073动态微压传感器提取脉搏信号,通过嵌入式Atmega8515处理器对脉搏信号进行处理,然后通过无线收发模块NRF905远距离无线传送,并在电脑上采用LabVIEW界面直观的显示人体检测部位温度、脉搏波形信号的时域特性与频域特性,还能够通过开启远程监控系统对人体脉搏的数据进行分析,可以使医生完成远程在线诊断。 相似文献
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发声是动物间进行交流的信息方式,声音信号的特征对应于动物的某种行为.以Matlab为工具,对采集到的雌、雄地中海果蝇飞行时振翅产生的声音进行了时域和频域的分析、比较,并提取其声音信号特征参数,即正常飞行鸣声的波形都为正弦波,声音的基频为147Hz,并带有多个谐波,其窄带声谱图具有良好的频率分辨率.研究还表明这种果蝇种内雌雄两性飞行时振翅特征有很大相似性. 相似文献
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针对传统ASM算法的初始模型不准确会导致特征点提取失败,初始模型不仅复杂,而且不能适应多姿态人脸的特征点定位及收敛速度慢的缺点,提出了引入仿射变换不变性初始化原则(ATIIA)来建立初始模型.该模型使ASM算法不仅能快速、准确地提取人脸特征点,而且还能适应多姿态的人脸图像特征点的提取. 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(12)
人体脉搏信号中隐藏了重要的生理和病理信息,但由于采集到的脉搏波中混入了不同的噪声,严重影响了波形特征点的准确识别。因此在比较了傅里叶变换与小波变换滤波效果的基础上,选用小波变换的方法对脉搏波进行基线漂移和高频噪声的去除,极大地提高了脉搏波信号的信噪比,接着利用脉搏波的时空特点提出了一种识别6个关键特征点的快速算法。最后结合Matlab与Java语言各自的特点,采用混合编程的方式设计了实现上述算法的安卓客户端软件。经实际测试,脉搏波特征点的识别速度和识别准确率均达到了预期效果,具有很好的实用价值。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2017,(4)
针对现有视频图像去雾存在信息丢失导致视频抖动的问题,提出了基于最小二乘法的B样条曲线的视频去雾方法 .首先,利用快速Harris角点检测提取视频关键帧的特征点;其次,对视频序列图像帧的特征点进行匹配;再次,基于最小二乘法利用关键帧像素点的估计非关键帧对应像素点的值点;最后,输出稳定完整的视频序列.实验结果表明,该算法利用曲线构建对特征点的处理能够有效地消除视频抖动现象. 相似文献
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为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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在无线电侦听领域,侦听数据中常常含有纯噪音、误判为语音的定频数字调制信号等非语音信号段,造成侦听人员工作效率下降。针对该问题,提出一种基于子带能量分析的语音段识别算法。考虑到侦听数据在时域上存在幅度跳变现象,首先利用直方图分析对侦听数据进行分段,得到若干个子数据段,然后对每个子数据段进行子带能量分析,最后提取特征参数实现对语音段的识别。仿真结果表明,该方法能够准确地对侦听数据进行分段,并识别出其中的语音段。 相似文献
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针对传统的豆浆凝结特性分析方法容易对豆浆胶体产生破坏且不具有实时性等问题,利用纹理分析法对豆浆凝结特性进行分析和计算,并用Matlab对图像数据进行仿真分析。通过对像素点的卷积运算得出图像的梯度值,最终提取图像的特征值。实验结果表明,纹理变化曲线刚开始,梯度值逐渐减小,随着蛋白质网络的形成,豆浆凝结逐渐显现,梯度值逐渐增大,斜率最大时溶液呈中性。之后蛋白凝结速率降低,但梯度值继续上升。由灰度共生矩阵提取的梯度曲线完全反映大豆蛋白的凝结过程。该方法可方便、快捷地对豆浆凝结特性进行分析,价格低廉,实用性强。 相似文献
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基于小波变换的故障电弧检测技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
故障电弧是引起火灾的重要原因,为了确保用电安全,故障电弧检测装置的研究和应用日益受到人们的重视。故障电弧具有随机性,这使得传统的时域和频域方法都难以有效地对故障电弧信号进行分析。小波变换适合对小信号和突变信号进行分析,将其应用于故障电弧检测,可以有效提取电弧特征,准确判断故障电弧的发生。 相似文献
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分析几种主要线损计算方法优缺点及线损分析中数据挖掘算法应用,提出基于线损时域特征指标和改进K-means算法的馈线线损计算方法。充分利用线损信号中的时域信息,获取线损信号中的平均线损率、线损率变异系数、线损率变化趋势等表征线损信号的非平稳特征。使用该算法对区域889条馈线线损进行计算分析,取轮廓系数最大时对应的k值进行聚类分析,经过65次迭代得到8个聚类结果,其中第7类平均线损率高达33.5％,第5类线损率为17.8%,但线损率变化趋势达308。可以进一步对该类馈线上的用电客户负荷曲线进行跟踪分析,确定是否存在窃漏电行为。 相似文献
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基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究 总被引：3，自引：0，他引：3
滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果。小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号。 相似文献
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针对传统语音识别在多目标情况下识别率较低的问题,从特征参数提取角度,提出一种基于受限玻尔茨曼机（RBM）的特征提取方法。依据不同个体语音信号之间的特征差异提取特征参数,通过梯度上升算法调整网络参数以拟合给定训练样本,通过对比散度算法降低采样达标所需状态转移次数以提高算法效率,再利用重构误差曲线评价受限玻尔茨曼机对训练样本的似然度。实验表明,当隐含层节点个数为30时,参数提取的重构误差低于20%。此时使用改进的BP网络训练,与传统算法相比,综合识别率提高到86.9%,对提升多目标语音识别率具有重要意义。 相似文献
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分析滚动轴承的失效机理及出现故障时的特征频率。小波分析能同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,应用小波变换加包络分析相结合的方法,成功提取仿真信号和实测信号中的周期性成分,对滚动轴承故障做出准确诊断。 相似文献
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基于小波分解频带能量特征和BP神经网络的方法识别油浸式变压器短路故障。利用电弧光信号进行油浸式变压器短路故障诊断,对不同工况下的光信号进行多分辨率分析的四层小波分解,选择合适的重构小波系数,提取特征频带。对提取出的特征频带的小波系数作平方和归一化处理,求出每个特征频带的能量,作为特征参数输入到BP神经网络模型中进行训练和故障识别。 相似文献
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大港探区歧口凹陷西南缘沙一段下部发育白云岩储层与油页岩互层产出,是大港油田重要的增储领域之一。该区白云岩储层薄,裂缝发育,整体具有连片的特点。在测井曲线上表现为“三低两高”特征,即AC、GR和CN呈现低值状态,DEN和RT呈高值显示。通过分析可知研究区大部分井的 AC、DEN、GR、RT任意一种曲线都无法准确、清晰地识别白云岩。为此,利用白云岩在不同曲线上的反应特征,通过不同的数学模型,将白云岩的特征曲线值适当放大;同时,尽可能压低非白云岩岩性的曲线值,重构出一条拟声波曲线,利用稀疏脉冲地震反演技术进行储层预测,从而有效识别白云岩储层的空间分布,取得了很好的应用效果。 相似文献
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轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。 相似文献