·
搜索结果:找到“特征提取”相关结果21328条
排序: 按相关 按相关 按时间降序
  • 【期刊】 一种新的房颤心电特征提取方法

    刊名:西北大学学报:自然科学版 作者:张瑞 ; 杨宇峰 ; 孙亚楠 关键词:特征提取 ; 阵发性房颤 ; 心电图 ; 去噪 ; 超限学习机 机构:[1]西北大学医学大数据研究中心 ; [1]西北大学医学大数据研究中心 年份:2018
    摘要:心房颤动(简称房颤)是一种常见的心律失常疾病。由于阵发性房颤持续时间短暂、发作难以捕捉且易诱发形成致死性心血管疾病,故阵发性房颤的及时诊断具有非常重要的临床意义。为了提高诊断的准确性和实时性,文中提出一种新的房颤心电特征提取方法。首先采用50Hz陷波滤波器、35Hz低通数字滤波器、0.2Hz巴特沃兹高通滤波器进行数据去噪;其次,提取刻画心电信号散点图差异的度量指标作为房颤心电特征;最后,采用MIT-BIH房颤数据库并结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测,以验证所提方法的可行性与有效性。
  • 【期刊】 关于海杂波特征提取识别率的改进

    刊名:数字通信世界 作者:罗才震 关键词:特征提取 ; 海尖峰 ; 识别率 ; 叠加 ; 特征分类 机构:西安电子工程研究所 ; 西安电子工程研究所 年份:2019
    摘要:虽然雷达特征提取与分类识别在海面的运用已经越来越广泛,但是由于海杂波的复杂性以及海尖峰的存在,雷达目标识别技术在海面上运用的识别率并不是很高,通常识别率只有75%左右。本文通过海杂波帧数的叠加方法,对海杂波和海面轮船目标进行特征分类,使雷达对海杂波的识别率有一定提高。
  • 【期刊】 一种新的房颤心电特征提取方法

    刊名:西北大学学报(自然科学版) 作者:张瑞;杨宇峰;孙亚楠; 关键词:阵发性房颤;;心电图;;去噪;;特征提取;;超限学习机 机构:西北大学医学大数据研究中心 ; 西北大学医学大数据研究中心 年份:2018
    摘要:心房颤动(简称房颤)是一种常见的心律失常疾病。由于阵发性房颤持续时间短暂、发作难以捕捉且易诱发形成致死性心血管疾病,故阵发性房颤的及时诊断具有非常重要的临床意义。为了提高诊断的准确性和实时性,文中提出一种新的房颤心电特征提取方法。首先采用50Hz陷波滤波器、35Hz低通数字滤波器、0.2Hz巴特沃兹高通滤波器进行数据去噪;其次,提取刻画心电信号散点图差异的度量指标作为房颤心电特征;最后,采用MIT-BIH房颤数据库并结合超限学习机完成阵发性房颤的自动检测,以验证所提方法的可行性与有效性。
  • 【期刊】 一种旋翼叶片微动特征提取新方法

    刊名:雷达科学与技术 作者:陈永彬 ; 李少东 ; 杨军 ; 陈梁栋 关键词:特征提取 ; 相关性 ; 图像域 ; 旋翼叶片 机构:空军预警学院三系 ; 空军预警学院三系 年份:2017
    摘要:利用旋翼目标的旋转运动引起的微多普勒效应,实现目标微动特征的准确提取,可为目标的精确识别提供重要依据.该文以旋翼叶片为例,提出一种基于自相关函数和图像域的微动特征快速提取方法.首先基于目标的回波信号的周期性,利用回波自相关函数的图像峰值位置与目标旋转频率的关系,实现旋转频率的快速提取.然后在图像域提取目标微多普勒特征的边缘信息,通过边缘信息获得叶片散射点位置和初相信息.仿真结果验证了该方法的有效性.
  • 【期刊】 基于像素特征提取的球团矿性质研究

    刊名:《信息记录材料》 作者:李天龙 ; 李娟 ; 王保荣 ; 胡正凯 关键词:特征提取 ; 聚类 ; 算法 ; 边缘检测 机构:华北理工大学以升创新教育基地、工程计算实验室 ; 华北理工大学以升创新教育基地、工程计算实验室 ; 华北理工大学化学工程学院、工程计算实验室、数学建模实验室 ; 华北理工大学电气工程学院、工程计算实验室、数学建模实验室 年份:2018
    摘要:分析球团矿性质时,发现照片中有两种颜色存在,通过K-means聚类的算法得到2簇颜色集,然后统计有颜色的像素进行方差分析,得到Mg,C,Si,Fe在不同碱度下变化相似,Ga,O在不同碱度下变化相似,Mg,C,Ga,O在不同位置下的变化相似,Si,Fe,Al在不同位置下变化相似,再通过提取RGB值的三个通道利用SVM算法进行分类元素,不同位置,不同碱度,结果显示分类精度较高。通过比较几种边缘检测的算法,canny算法的效果最佳。
  • 【期刊】 二维动画人物的特征提取与三维重建

    刊名:沈阳大学学报(自然科学版) 作者:单祖辉 关键词:特征提取 ; 二维动画人物 ; Harris算子 ; 对极几何关系 ; 哈希排序 ; CUDA框架 ; 三维重建 机构:滇西科技师范学院 ; 滇西科技师范学院 年份:2018
    摘要:为了解决快速提取二维动画人物特征,完成立体动画人物形象构建的问题,提出了二维动画人物的特征提取与三维重建方法.通过分析二维动画人物特征提取,具体分析了二维动画人物Harris算子的确定、二维动画人物对极几何关系的确定、基于Harris算子和对极几何角度的特征提纯;分析了基于二维动画人物特征的三维重建方法,主要包括基于二维动画人物特征的三维重建流程、三维重建方法的哈希排序和利用CUDA框架实现三维重建方法.实验可知,所提方法的二维动画人物提取速度最大值为0.401mm/s,而传统二维动画人物提取速度最大值为0.589mm/s.动画人物形象三维构建准确性的对比中,在特殊检测方法中,本文方法对称性更好,准确性也更高.应用对比实验的方法证明,应用新型重建方法后,二维动画人物特征提取速度明显加快,动画人物形象三维构建准确性也大大提升.
  • 【期刊】 基于小波矩的车辆特征提取算法研究

    刊名:计算机测量与控制 作者:宋晓茹 ; 赵楠 ; 高嵩 ; 陈超波 关键词:特征提取 ; Hu不变矩 ; 小波能量矩 ; 目标识别 机构:西安工业大学电子信息工程学院 ; 西安工业大学电子信息工程学院 年份:2018
    摘要:车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题;在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子;针对Hu矩的7个特征分量在数量级上差别较大且受比例因子影响的问题,基于不变矩和小波能量的原理和特点的研究,重点提出了基于小波矩的特征提取算法,并应用于车辆的特征提取;最后的实验对实际车辆图像进行采集,对预处理图像进行小波分解得到三级子图像,对子图像求取修正Hu不变矩,将不变矩作为特征量,利用最小邻距离分类得出识别结果;最后的实验结果显示,通过这种方法提取的特征量具有平移、旋转、比例不变性,能反映目标图像的重要的、本原的属性,与传统Hu矩相比,识别率提高了13.5%,达到了预期的目标.
  • 【期刊】 一种改进的掌纹线方向特征提取方法

    刊名:江西师范大学学报(自然科学版) 作者:滕少华 ; 罗江 ; 费伦科 关键词:特征提取 ; 掌纹识别 ; 线方向 ; 半方向编码 机构:广东工业大学计算机学院 ; 广东工业大学计算机学院 年份:2018
    摘要:掌纹识别由于方便易行,近年来已成为鉴定人身份的主要方法之一.经典的基于线方向特征识别掌纹的方法忽略了纹线上其他具有辨别力的方向特征.该文改进了传统基于半方向特征编码的方法,改变其中一个半方向编码特征为另一个具有代表性的方向特征,获得了更多的掌纹曲线特征,从而有效提高掌纹识别效果.实验表明,该方法相比传统的方法具有更高的识别率及准确度.
  • 【期刊】 基于像素特征提取的球团矿性质研究

    刊名:信息记录材料 作者:李天龙 ; 李娟 ; 王保荣 ; 胡正凯 关键词:特征提取 ; 聚类 ; 算法 ; 边缘检测 机构:华北理工大学以升创新教育基地工程计算实验室 ; 华北理工大学以升创新教育基地工程计算实验室 ; 华北理工大学化学工程学院工程计算实验室数学建模实验室 ; 华北理工大学电气工程学院工程计算实验室数学建模实验室 年份:2018
    摘要:分析球团矿性质时,发现照片中有两种颜色存在,通过K-means聚类的算法得到2簇颜色集,然后统计有颜色的像素进行方差分析,得到Mg,C,Si,Fe在不同碱度下变化相似,Ga,O在不同碱度下变化相似,Mg,C,Ga,O在不同位置下的变化相似,Si,Fe,Al在不同位置下变化相似,再通过提取RGB值的三个通道利用SVM算法进行分类元素,不同位置,不同碱度,结果显示分类精度较高。通过比较几种边缘检测的算法,canny算法的效果最佳。
  • 【期刊】 白矮主序双星光谱的卷积特征提取

    刊名:《光谱学与光谱分析》 作者:王文玉 ; 郭格霖 ; 马春雨 ; 姜斌 关键词:白矮主序双星 ; 一维卷积神经网络 ; 反贝叶斯学习策略 ; 信噪比 机构:山东大学(威海)机电与信息工程学院 ; 山东大学(威海)机电与信息工程学院 年份:2018
    摘要:通过卷积运算提取白矮主序双星的光谱特征是提高识别精度的有效手段。通过设计一维卷积神经网络,以判别学习的方式从大量混合光谱中拟合出具有稳定分布的12个卷积核,有效提取白矮主序双星的卷积特征。通过引入相对松弛的光谱类别先验分布,提出反贝叶斯学习策略以解决由于光谱抽样有偏带来的问题,显著提高识别精度。通过比较光谱在不同信噪比下的交叉熵测试误差,分析卷积特征提取过程对光谱信噪比的鲁棒性。实验发现,基于反贝叶斯学习策略的一维卷积神经网络对白矮主序双星的识别准确率达到99.0(±0.3),超过了经典的PCA+SVM模型。卷积特征谱的池化过程以降低光谱分辨率的形式缓解了光谱噪声对识别精度的影响。当信噪比小于3时,必须通过增加模型在光谱上的迭代次数以形成稳定的卷积核;当信噪比介于3与6之间时,光谱卷积特征较为稳定;当信噪比大于6时,光谱卷积特征的稳定性显著上升,信噪比对于模型识别精度带来的影响可以忽略。
  • 【期刊】 无人车平台激光点云中线特征提取

    刊名:测绘通报 作者:蔡斌斌 ; 李必军 关键词:激光点云 ; 深度图像 ; 边缘检测 ; 线特征提取 ; 贝叶斯滤波 机构:武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 ; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 ; 时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心 年份:2019
    摘要:随着无人平台的应用越来越广泛,由激光点云提取线特征构建高精度特征地图已成为研究的重点。本文基于深度图像中的二维线特征,提出了一种新的几何模型对其进行优化,得到准确的三维线特征,并使用贝叶斯滤波对多帧结果进行融合,提高了三维再线特征的精度和准确率。
  • 【期刊】 基于步态能量图的特征提取新方法

    刊名:科技与创新 作者:李孟歆[1] ; 姜佳楠[1] ; 贾燕雯[1] 关键词:特征提取 ; 步态识别 ; 步态能量图 ; 支持向量机 机构:沈阳建筑大学 ; 沈阳建筑大学 年份:2016
    摘要:为了更好地提取步态特征,实现更好的分类识别效果,提出了基于带关节点的步态能量图(PGEI),以便表达完整的步态特征,再运用LBP局部二值模式特征提取方法提取图像的特征,最后使用SVM支持向量机进行最后的步态识别。使用中科院自动化所CASIAB步态数据库进行实验,以SVM支持向量机的算法进行识别,分别识别步态能量图GEI和带有关节点的步态能量图PGEI图像,正确率分别为52.17%~56.52%和83.33%~95.83%.这说明,这种特征提取方法具有较好的识别性。
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 跳转