正交投影

摘要： 在保险实务中,组合风险间与个体风险间分别具有一定的相依性,考虑保费的目标估计,采用正交投影的方法,在平衡损失函数下得到了未来保费的非齐次与齐次信度估计,进而给出了结构参数的无偏估计.结果表明,得到的信度估计具有经典信度模型的加权形式.

摘要： 系统自然激励下的随机响应数据中蕴含丰富的机电行为特征信息,准确地从随机响应数据中辨识小干扰稳定特征参数对于指导电力系统安全稳定运行具有重要现实意义。文中提出了随机数据驱动下基于子空间最优模式分解的小干扰稳定特征参数在线辨识算法。该算法通过对输入数据进行基于正交投影的矩阵线性变换得到其奇异子阵,并利用共轭梯度算法迭代求解最佳低维正交空间,以实现奇异子阵之间高维映射矩阵的最优低维近似,根据最优低维映射矩阵的特征值分解结果可以准确获得系统小干扰稳定特征参数,即振荡频率、阻尼比、模态。基于正交投影的矩阵线性变换以及共轭梯度法的引入使得动态模式分解法能较好地适应随机响应数据。IEEE 16机68节点系统和实际系统量测数据的计算和分析验证了所提算法的有效性和准确性。

摘要： 对于非正侧视阵机载雷达,杂波在近程表现出严重的非平稳性,在距离模糊情况下近程微弱目标和近程非平稳强杂波混叠,导致传统空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)方法的运动目标检测性能严重下降。为了解决该问题,本文提出了一种基于自适应分区和正交投影的机载雷达非平稳杂波抑制方法。首先,基于回波数据在距离-多普勒域将机载雷达回波自适应划分为非平稳杂波区、平稳杂波区和清晰区,然后在非平稳杂波区采取俯仰维正交投影级联STAP处理,在平稳杂波区采取传统STAP处理,在清晰区采取传统PD处理。该方法能够显著提升机载雷达在全距离和全速度域的目标探测性能。仿真实验验证了所提方法的有效性。

摘要： 低秩稀疏分解是可应用于视频监控的一种视频分析方法,与满足Nyquist定理的采样信号相比,压缩感知观测信号的低秩稀疏分解难度更大。借鉴在低秩稀疏分解时将信号投影到其低秩部分的正交空间方法,提出先压缩观测再投影与先投影再压缩观测两种不同的压缩观测与投影方法,推导出每种方法的投影与压缩观测合并算子,分别对稀疏前景与低秩背景进行压缩感知重构,实现时变稀疏信号压缩观测的低秩稀疏分解。由于背景的缓慢变化会使低秩矩阵的正交空间发生改变,应用结构相似度来判断相邻帧低秩矩阵的变化情况,并估计该正交空间是否需要更新。实验结果表明,与SpaRcs方法相比,该方法能够在较低的压缩采样率下实现更精确的信号低秩背景与稀疏前景的直接分离重构,每帧图像压缩感知重构结果的峰值信噪比最多能够提高2 dB左右。

摘要： 火电厂分散控制系统(DCS)监测数据中往往夹杂着大量各类噪声信号,复杂工况的影响使得监测数据时间序列具有混沌特性。为满足后续数据应用时对其准确性和有效性的需求,需要对原始采集数据做降噪处理。混沌时间序列通常在相空间中处理,结合流形学习策略进行降维,使得位于高维空间中的噪声信号被剔除,仅保留低维空间上的有用信号,达到降噪目的。在改进局部保持投影基础上,采用余弦距离推导欧拉表示代替欧氏距离,并在投影时加入正交条件,旨在保留原始数据流中的非线性特性并解决邻域内投影过密集问题。对该算法进行仿真并在磨煤机状态监测数据清洗中进行应用,结果表明:相较于小波降噪及局部保持投影,该降噪方法能较好地修复相空间整体流形结构,使其更清晰平整光滑,在过滤掉高频噪声的同时更多地保留有用信号及其非线性特性;用该算法做数据清洗使得预测模型准确性更高,运算速度更快。

摘要： 针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。

摘要： 针对当前基于度量学习的小样本图像分类算法中普遍存在的图像分类精度不高与泛化性能一般的问题,提出了一种采用动态子空间的小样本图像分类算法。首先,使用残差神经网络提取小样本图像特征,对各类特征向量进行分解后,动态生成表征图像类别的正交化投影子空间,增强类间特征的差异性;其次,通过融合子空间损失函数与交叉熵损失函数,增强同类样本的特征相似性,构建基于小样本学习的动态子空间分类器,随采样量与样本相似度的变化动态更新子空间的类间距离;最后,将目标图像的特征向量输入动态子空间分类器,使用平方欧氏距离与softmax函数计算类别概率,预测其所属类别。在mini-ImageNet、CIFAR-100和Pascal VOC2007小样本数据集上进行性能测试,并与当前主流的小样本图像分类算法进行了比较,所提出算法的图像分类精度高于对比算法。在5-way 5-shot的条件下,分类精度比当前性能较好的深度子空间分类网络提高了2.3%。实验结果表明,所提出的算法具有较强的泛化性能与抗干扰能力。

摘要： 针对迭代压缩滤波算法的停止准则对不同强度噪声适应能力差以及迭代次数高的问题,提出了一种基于噪声估计的相邻信道迭代压缩滤波(Iterative Compression Filtering for Adjacent Channels Based on Noise Estimation,ICFAC-NE)算法。根据信号占用相邻信道的频谱特性,计算出相邻信道的相关系数,根据相关系数判断相邻信道的占用情况,使用正交投影矩阵消除已检测信道分量,并基于噪声估计改善停止准则。理论推导和仿真结果表明,算法在未知噪声强度和稀疏度的情况下具有更优的噪声适应能力和更少的迭代次数,提高了检测成功率。

摘要： 引入了Hilbert K-子模上框架的框架变换和正交投影,重新定义了Hilbert K-模上的Hilbert基,(强)可补,直和的内积等概念,通过探讨框架变换和正交投影之间的关系,研究了Hilbert K-子模上框架的(强)可补性,得到了一些重要结论,并加以推广.

摘要： 对自由曲面的数控加工,寻求最优的刀具轨迹生成方法至关重要。本文基于开源3D库Open CASCADE(OCC)和编程开发环境Microsoft Visual Studio 2010(VS2010),应用B样条表达的自由曲面,采用“投影法”思想,研究“重用已有相似刀具路径”方法,提出了处理自由曲面的NC刀具轨迹映射算法。为了验证算法的有效性和可行性,实验建立5类自由曲面,启动设计的轨迹映射算法,输出曲面的NC加工轨迹质量可以满足设计要求,实现了刀具轨迹的重用。

摘要： 针对由鱼眼镜头拍摄的图像会产生不同程度的畸变,鱼眼图像只有校正后才能被有效利用的问题.本文首先分别对同一张鱼眼图像建立正交投影模型和等距投影模型;再运用平移校正平面和旋转校正平面的方法实现鱼眼图像各区域的校正;最后将鱼眼图像映射到一个半立方体的表面,实现整体校正.Matlab仿真实验结果表明,等距投影模型校正效果更优.

摘要： 提出一种基于正交投影分解的阵列信号子空间估计方法，该方法不需要特征值分解，通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量，使得每个基向量方向上信号投影能量最大，从而保证了所张成的信号子空间包含最大的信号能量。理论分析和仿真结果表明所提方法计算复杂度低，且子空间估计精度优于特征值分解。

摘要： 本文将正交投影的闭环子空间辨识方法加以改进,研究基于主元分析的闭环子空间辨识方法,并应用此方法辨识含有有色噪声的连续传递函数模型.用MATLAB仿真,结果表明该方法的有效性.

摘要： 基于在复杂的海洋环境中,尤其在干扰强度大、海面干扰数目多的情况下,接收数据中的期望目标信号往往被强干扰所淹没的现实问题,本文对阵列接收数据中能量最强的几个干扰进行抑制,通过对阵列接收数据协方差矩阵进行特征分解,将最大的几个特征值对应的几个特征向量作为强干扰特征向量,通过正交投影的方法来消除干扰的影响以达到干扰抑制的目的.数值仿真和海试数据验证结果表明,该干扰抑制方法能够抑制强干扰,提取目标信息,检测出感兴趣目标,为后续的目标识别与跟踪创造有利条件.

摘要： 空间目标碰撞概率计算中,一般假设在估计的最接近时刻,位置误差服从三维正态分布。首先在位置误差服从正态分布条件下,给出一种利用正交投影变化实现三维到二维转换,特征分解同时获得概率密度参数和变量置换快速计算空间目标碰撞概率的方法;然后假设位置误差服从均匀分布,并给出了相应的碰撞概率计算方法;最后以发生于2005年和2009年的两次碰撞事件为例,验证了两种分布下碰撞概率计算方法的有效性,并比较了两种分布对碰撞概率求解的影响。

摘要： 针对复合材料自动铺丝路径规划问题,提出了一种新的基于正交投影的铺丝路径生成算法.首先根据铺丝意图设计空间曲线,然后正交投影到铺丝面上,利用经典的微分几何方法建立特征投影曲线的微分方程,用数值方法求解得到铺丝面上数据点,并用B样条曲线拟合这些点即是铺丝参考线,再对其进行等距得到一条铺丝路径,进而得到所有路径.经过算例进行验证,该算法能实现任意方向的纤维铺放,满足铺丝技术工艺要求.应用本文的研究成果,在CATIA利用CAA中完成了自由曲面的铺丝路径仿真.

摘要： 本文介绍了最小二乘法的Hilbert空间几何学基础，研究了最小二乘解的几何公式，给出了最小二乘精度和可靠性指标的体积度量公式。研究表明，最小二乘法具有广泛的几何基础，其精度与可靠性数值指标可归纳为一组矩阵体积公式。

摘要： 本文介绍了最小二乘法的Hilbert空间几何学基础，研究了最小二乘解的几何公式，给出了最小二乘精度和可靠性指标的体积度量公式。研究表明，最小二乘法具有广泛的几何基础，其精度与可靠性数值指标可归纳为一组矩阵体积公式。

摘要： 本文介绍了最小二乘法的Hilbert空间几何学基础，研究了最小二乘解的几何公式，给出了最小二乘精度和可靠性指标的体积度量公式。研究表明，最小二乘法具有广泛的几何基础，其精度与可靠性数值指标可归纳为一组矩阵体积公式。

摘要： 本文介绍了最小二乘法的Hilbert空间几何学基础，研究了最小二乘解的几何公式，给出了最小二乘精度和可靠性指标的体积度量公式。研究表明，最小二乘法具有广泛的几何基础，其精度与可靠性数值指标可归纳为一组矩阵体积公式。

摘要： 本发明涉及用于高效执行线性投影的方法、系统和设备，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面中，方法包括从一个或多个内容源中获取多个内容项的动作。另外的动作包括，从所述多个内容项中的每个内容项中提取多个特征；为每个所述提取到的特征生成特征向量以便创建搜索空间；基于所生成的特征向量来生成一系列单元矩阵；将所述一系列单元矩阵转变为结构化矩阵使得所述转变保留与所述一系列单元矩阵中的每个单元矩阵相关联的一个或多个关系；接收搜索对象；基于所接收到的搜索对象来搜索已增强的搜索空间；提供一个或多个链接，所述一个或多个链接响应于所述搜索对象的内容项。

摘要： 本发明提出一种基于子空间正交投影的捷变频雷达目标参数估计方法，主要解决现有技术计算复杂、运算量大和分辨率低的问题。实现方案是：接收捷变频雷达回波信号；通过数字下变频，获得捷变频雷达基带回波信号矩阵；通过脉冲压缩，获得捷变频雷达脉冲压缩后的回波信号矩阵；通过捷变频雷达距离分辨率和捷变频雷达回波信号的跳变载频，构建雷达回波信号基矩阵；利用子空间正交投影算法得到雷达回波信号基矩阵在噪声子空间中的投影矩阵；利用噪声子空间的投影矩阵获得目标的准确位置。本发明采用的子空间正交投影算法能够准确估计目标的位置，分辨率高、复杂度低、易于工程化应用，可应用于雷达目标的检测。

摘要： 本发明提供了一种基于空时维正交投影的高频地波雷达一阶海杂波抑制方法，涉及雷达信号处理领域，以解决高频雷达海杂波对目标检测造成的干扰问题。其通过分析目标和海杂波在空时维度的特征，提出了一种基于空时维正交投影的高频地波雷达一阶海杂波抑制方法。首先从临近距离元的多个通道和慢时间维采样数据中得到协方差矩阵，然后通过特征分解获得海杂波子空间，再将待检测距离元的原信号投影到海杂波的子空间，获得原信号在海杂波空间的分量，最后在原信号中减去原信号在海杂波空间的分量，来达到抑制海杂波的目的。本发明在抑制海杂波的同时，能保留海杂波区的目标信号，进而可以检测出海杂波区目标，增强了高频地波雷达海杂波区目标检测能力。

摘要： 至少一个实施例涉及一种方法，该方法包括：对与第一深度图像的图像区域相关联的投影模式进行编码，所述投影模式指示所述图像区域是存储沿着相同投影方向的点云的至少一个正交投影的3D点的最小深度值还是最大深度值；以及将深度最小和最大深度值编码为所述投影模式的函数。

摘要： 本发明属于生物医学成像技术领域，具体涉及一种基于谐波正交投影的磁粒子成像方法、系统、设备，旨在解决现有的磁粒子成像方法无法实现在高驱动磁场和低梯度磁场条件下的快速高分辨率成像的问题。本发明方法包括：采集磁粒子时域信号；将扫描磁场的合成扫描路径进行网格离散化；对采集到的磁粒子时域信号进行时频域变换；将瞬时谐波分量投影至对应的离散网格上，获得不同频率的谐波正交投影图像；构建小样本先验谐波正交投影图像，进而构造不同频率的投影卷积核；利用投影卷积核对谐波正交投影图像进行反卷积，得到磁粒子的空间分布图像。本发明提升了磁粒子成像的空间分辨率，实现了强激励磁场条件下的磁粒子的空间分布快速高分辨率成像。

摘要： 本发明涉及一种非正交投影与广义旁瓣对消器相融合的超声成像方法，属于超声成像领域；该方法包括：S1：对超声阵元接收的回波信号放大、AD转换和滤波预处理，得到超声回波数据，再将每个收发孔径得到的数据存入数据表T中；S2：计算每个像素点所对应的样本协方差矩阵；S3：根据信号子空间构造新的矩阵SA来近似干扰噪声方向矩阵的正交投影矩阵；S4：利用期望方向向量构成的子空间和矩阵SA计算得到非正交投影矩阵；S5：利用非正交投影矩阵将权值再次投影，得到新的自适应权值；S6：对单帧成像数据进行空间复合得到最终的超声图像数据；该方法能够在维持图像分辨率的基础上，抑制背景噪声，增强算法稳健性，提升超声成像质量。

摘要： 本发明公开了一种基于正交投影的BI‑LSTM‑CNN的情感特征抽取方法，旨在从文本中获取带权重的中性词向量，得到具有更高区分度的情感特征，为文本情感分类等提供有力的技术支持。传统的深度学习模型会忽略关键局部上下文信息中的特殊意义词，导致获取的情感特征不够丰富。针对这一问题，本发明提出的方法是将中性词向量投影到情感极性词的正交空间中，得到加权中性词向量，同时通过CNN深度学习模型抽取文本关键语义；此外，利用BI‑LSTM‑Attention模型和带权重的中性词向量，从提取出的关键语义中学习可增强句子情感的语义特征，使文本在情感分类时更具判别性。

摘要： 本发明涉及一种基于风电机空时谱特征和正交投影的杂波抑制方法，包括：获取雷达回波数据；根据雷达回波数据，构建每个距离单元的空时二维谱；根据空时二维谱，沿空间频率构建每个距离单元对应的多普勒数字累积器，根据得到的多普勒最大累积值判断得到若干潜在风电机距离单元；对若干潜在风电机距离单元对应的多普勒频率的连续性进行判断，根据判断结果，确定潜在风电机距离单元是否存在风电机；对存在风电机的潜在风电机距离单元的雷达回波数据依次进行风电机杂波抑制处理和地杂波抑制处理；对其余距离单元的雷达回波数据进行地杂波抑制处理。本发明的方法，能够在短观测时间能对风电机进行抑制，实现机载雷达情况下对运动目标进行检测。

摘要： 本发明涉及一种基于频域分割正交投影的合成孔径最小方差超声成像方法，属于超声成像技术领域，包括以下步骤：S1：对超声阵元接收的采样信号进行延时处理；S2：选取频域分段长度将超声回波信号转换为频域的子频带信号；S3：得到子频带下的样本协方差矩阵；S4：得到当前子频带下的时频信号子空间；S5：得到时频正交投影子空间；S6：计算各个子频带下波束形成器输出权值；S7：得到频域正交投影最小方差波束形成器的频域权值、频域输出；S8：将频域输出值转换为时域输出值，依次得到低分辨率图像，然后合成获得高分辨率成像结果；本发明能够有效提高超声图像的分辨率和对比度。

摘要： 本发明公开了一种基于正交投影的雷达杂波自适应抑制方法，包括如下步骤：获取原始的雷达脉压数据；对脉压数据进行挑选得到杂波样本数据；利用杂波样本数据估计杂波协方差矩阵；对杂波协方差矩阵进行特征值分解；由特征值对应的特征向量构造脉压数据的杂波子空间；计算杂波子空间的正交投影矩阵得到噪声子空间；将原始的雷达脉压数据在噪声子空间上进行正交投影，获得去杂波后的脉压数据。本发明通过正交投影的方式达到了提取出感兴趣目标而抑制掉杂波的目的；本发明可根据实测数据进行调整，具有很强的自适应能力，可广泛应用于地杂波和海杂波场景中，有效提高目标检测的准确率，减少虚警。