特征值提取

摘要： 随着信息技术的快速发展,人脸识别门禁系统在高校信息化管理中逐渐普及,人脸识别技术也逐渐在更多人工智能新场景下发挥作用。本文提出一种基于全量数据中心和特征值提取的人脸识别门禁平台架构,解决了在门禁系统建设过程中的诸多人员数据相关技术问题,并利用数据中台架构和特征值提取等技术保障了门禁平台的兼容性、扩展性和安全性。结合南京体育学院门禁系统的建设案例,分析建设过程中存在的困难,并利用本文构建的技术架构生成解决思路和方法,最终完成校园门禁系统的设计与实现。

摘要： 高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息,监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值,采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号,并对所得到的经验模态分量求其中心频率,根据频谱中峰值所对应的时间点,提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明:使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。

摘要： 因航空发动机的工作环境及工作特性所致,其稳态试验数据常伴有噪声干扰,对稳态值计算结果的准确性造成影响。在对稳态数据进行正态性检验后,利用稳态数据来源的正态特性,以及利用混合模型对数据的良好回归特性,基于高斯混合模型对稳态数据进行筛选分类。依托发动机稳态数据分布形式的相近性与数据本身的统计特性,来确定稳态数据特征值的提取方法。在对发动机稳态数据进行数据筛选以及对比不同稳态数据片段后,验证模型方法的数据降噪效果以及稳态数据特征值计算结果与同一稳定工作状态数据片段的选取不相关性。结果表明:从仿真数据的筛选结果以及不同稳态数据片段的验证结果可知,该方法具有较强的稳定性,可有效筛选出发动机稳态点数据,并准确计算出发动机稳态值,一般收敛结果相对误差在0.2%以内。

摘要： 为了减少视觉图像在处理运动目标跟踪时所需的消耗时间,设计一种基于增强现实技术的视觉图像抗遮挡运动目标跟踪算法.利用噪声去除结果标记图像中的目标连通区域,进而提取特征值数据指标,完成视觉图像的前景处理.在此基础上,设计集成分类器结构,根据跟踪评价指标的选取结果建立跟踪算法流程,完成增强现实中视觉图像抗遮挡运动目标的跟踪算法研究.对比实验结果表明,与现有处理手段相比,应用新型跟踪算法后,运动目标定位准确性最大值达到95％,单位时间内可跟踪目标数量提升至9.0×1011 TB,运动目标跟踪处理所需的固定消耗时间得到有效控制.

摘要： 机器学习中存在大量处理图片的高维数据,PCA是一种有效降维数据的方法.针对PCA算法在提取前几个特征值时计算量大且易受光照噪声等影响的问题,提出一种改进算法,利用分割矩阵的做法求出每一个小矩阵的最大特征值,将其特征向量组成图片的特征矩阵.这样提取出来的特征值更加具有代表性,经仿真实验验证,改进算法的正确识别训练图像集和测试集数目以及识别率均比应用在传统PCA算法上有效.

摘要： 针对风电功率预测误差估计方法中混合高斯分布拟合法和特征值提取估计法这两种适用范围较广的风电功率预测误差估计方法,详细介绍其原理和误差估计流程,利用实际风电场数据对两种方法进行算例验证,并根据计算结果,针对两种方法下的估计区间对储能容量配置的影响进行对比研究,为工程应用时的方法选取提供参考.同时,为了兼顾误差估计区间的有效性和经济性,有效指导风电场储能系统的容量配置,在高斯混合模型的基础上对风电功率预测误差进行状态划分,结合马尔可夫模型,提出一种MM-GMM优化预测误差区间估计算法并对其进行算例验证.

摘要： 针对传统云粒子图像回放软件无法对云粒子成像仪(CIP)采集的云粒子图像进行特征值提取等问题,提出了一种基于Matlab的图形用户界面(GUI)实现云粒子图像回放及特征值提取的软件.首先通过分析CIP存储数据使用的RLEHB压缩算法,利用反解法和矩阵变换实现云粒子图像回放;然后为保证云粒子图像的完整度,利用形态学处理中的闭合操作对解压后的云粒子图像进行内部填充,实现云粒子内部和边界的平滑;最后对处理后的云粒子图像计算Holroyd特征值和凸包特征值等,实现云粒子图像回放及特征值提取.

摘要： 目的:设计一套基于表面肌电信号的健身辅助系统,以实现对健身动作规范判定、分类与计数的功能.方法:健身辅助系统由硬件电路和PC端软件组成,硬件电路实现表面肌电信号的采集与处理,处理后的表面肌电信号通过无线串口模块上传至PC端软件进行特征值的提取.系统通过提取到的特征值,结合支持向量机(support vector machines,SVM)算法进行健身动作规范与否的判定,并使用误差反向传播(back propagation,BP)神经网络进行健身动作分类与计数,从而实现健身辅助.结果:该系统可以很好地对健身动作是否标准进行判定并且精确计数,在模型训练标准的前提下准确率可达到95％.结论:该系统对于辅助健身人员进行标准、便捷、有效的健身训练具有重要的意义.

摘要： 棒材计数的自动化水平是衡量企业智能化、信息化程度的一个重要方面.根据堆叠棒材图像中棒材像素的分布特征,提出一种基于物体特征提取的棒材快速计算方法,用以解决生产、生活中堆叠棒材快速计数问题.利用连通域标记算法对棒材二值图像中的物体像素进行标记处理并统计物体特征值,根据物体特征值进行堆叠棒材的自动计算.整个处理过程仅需要扫描图像一遍.实验结果表明:所提方法能够快速、准确实现堆叠棒材的自动计数.

摘要： 随着三维激光扫描点云精度的不断提高,点云技术被广泛用于建筑领域.装配式建筑在生产、施工过程中将会产生大量点云数据.通过点云数据进行逆向建模还原预制构件物理实体的特征,可以为装配式建筑信息化提供基础.但传统点云数据处理方法在物理实体高精度还原方面存在局限性.本文以预制构件点云的高精度几何模型重构为研究对象,实现了预制构件几何模型的逆向建模.文章首先确定了在IFC格式下的预制构件高精度几何模型的表示方式以及对应的LOD模型层次;通过采用等区间分割的映射方式以及KNN算法提取点云切片特征值,进一步拉伸拟合建立预制构件模型;通过Revit扩展模块Mesh Import实现IFC格式转换;通过几何模型质量检验,验证切片法在预制构件点云模型重构应用的可行性.

摘要： 针对电网谐波污染,提出了一种基于加窗FFT和ICA电网谐波检测算法.该算法在不需要任何先验知识的情况下,可以将单信道的电网信号通过特征值提取进行自相关函数分析计算,获取电网中独立谐波成分的个数;利用FFT估计各分量的幅值及相位信息;在此基础之上构建观测信号,再通过ICA算法进行检测分离,用加窗FFT对各分离分量进行精确的幅值、相位计算,最后得到各成分的估计信号.通过实验仿真,证明了本文算法的可行性.

摘要： 为了实时监测果蔬冻干过程中含水率的变化情况，及时了解果蔬的冻干状态并降低冻干能耗，本文以一个完整真空冷冻干燥周期中动态采集的序列图像为研究对象，利用MATLAB GUI 交互式操作界面直观、灵活的特点，讨论I/O函数、回调函数以及Active X 控件的详细用法，以及MAT文件的结构，并设计精美的GUI界面，以实现图像读取、特征值提取、txt或xls格式保存、特征值LED 显示和特征值曲线绘制等功能；通过设置定时器，实现数据的自动采集；通过mcc编译，将以上界面转化为独立的可执行文件，并说明mcc编译的局限性和p文件的使用方法，最终保证设计界面美观、稳定、可靠，从而为揭示冻干序列图像特征值规律提供一种便利方法。

摘要： 软件盗版、攻击事件频发,软件保护技术应运而生.软件水印和软件特征可用于证明软件的版权.本文提出了一种基于静态软件水印和软件指令集的软件特征值提取方法,将静态水印摘要值和软件反编译得出的有效软件指令集合进行摘要计算求得软件的特征值.并设计了软件特征值在软件保护中的应用方案,经软件开发商数字签名后的软件特征值可用于保护软件版权和鉴定软件的完整性.

摘要： 为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种黄瓜病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域。以色调直方图统计特征参数的计算,和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据。结果发现色调H偏度可以较为明显的区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48～50)和(45～47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好。该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。

摘要： 智能交通系统中涉及到包括交通流量、速度、交通事件等多类、海量的数据，以深圳市城市交通仿真系统为例，该系统日处理实时FCD数据达480万条。这样一个海量数据的存储、计算和处理给系统的软硬件环境带来很大的压力，同时也不能满足系统对城市交通规划决策支持所需的各类面向专题的查询、分析业务的执行，为解决这个矛盾，本文以深圳城市交通仿真系统为例，介绍了一种多策略的实时动态交通拥挤地图中的交通数据特征值提取方法。

摘要： 本文研究了支持向量机在齿轮断裂智能故障诊断中的应用,在特征值提取和数据预处方面作了有益的探讨。时域特征值包括峰峰值、绝对均值、方根幅值,均方幅值,频域特征选择的是均方频率。利用齿轮箱振动信号提取的时域、频域特征值作支持向量机(SVM)故障诊断研究。针对齿轮箱这组振动信号,通过设置一带通滤波器,对原始信号滤波,然后对滤波后的信号作时域、频域特征值提取,通过支持向量机分类,反映了故障的发展趋势,并对分类效果图作了对比研究。事实证明滤波后的诊断效果比滤波前有很大提高。

摘要： 为了进行温室植物病害的智能化防治,运用计算机图像处理技术对生产中常见的两种黄瓜病作了研究,比较了几种常见的色度学系统,以色调H作为颜色特征参数的研究域.以色调直方图统计特征参数的计算,和百分率直方图区间值特征作为区分病变叶片与正常叶片的重要依据.结果发现色调H偏度可以较为明显的区分不同病变情况,在进一步研究不同色调区域病变叶片和正常叶片的色调分布情况时,发现在色调(48～50)和(45～47)区间,区分正常叶片与病变叶片的效果最好.该研究为后期的模式识别提供了重要的特征参数。

摘要： 针对用户行为模式识别技术,提出了一种新的基于Android手机的识别算法.首先对Android手机多种传感器测量的原始数据进行预处理;然后通过提取标准差、均值、最大值、最小值等特征值,得到特征向量,并以随机重取样方式生成基准特征向量;最后进行投票判决.对静止、走路、自行车、小汽车、公交车、地铁六种模式下的用户行为进行了数据采集,并通过MATLAB平台进行数据分析,实现了对六种模式的识别.每种模式的自测识别率都达到了100％,相比于其他现有的分类算法识别率大大提高.

摘要： 针对用户行为模式识别技术,提出了一种新的基于Android手机的识别算法.首先对Android手机多种传感器测量的原始数据进行预处理;然后通过提取标准差、均值、最大值、最小值等特征值,得到特征向量,并以随机重取样方式生成基准特征向量;最后进行投票判决.对静止、走路、自行车、小汽车、公交车、地铁六种模式下的用户行为进行了数据采集,并通过MATLAB平台进行数据分析,实现了对六种模式的识别.每种模式的自测识别率都达到了100％,相比于其他现有的分类算法识别率大大提高.

摘要： 针对用户行为模式识别技术,提出了一种新的基于Android手机的识别算法.首先对Android手机多种传感器测量的原始数据进行预处理;然后通过提取标准差、均值、最大值、最小值等特征值,得到特征向量,并以随机重取样方式生成基准特征向量;最后进行投票判决.对静止、走路、自行车、小汽车、公交车、地铁六种模式下的用户行为进行了数据采集,并通过MATLAB平台进行数据分析,实现了对六种模式的识别.每种模式的自测识别率都达到了100％,相比于其他现有的分类算法识别率大大提高.

摘要： 本发明公开了一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，将每次采样得到的多个样本构成样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并按从小到大排序；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是利用了协方差矩阵的最大特征值和估计的噪声功率，能够获得较好的感知性能。

摘要： 本发明提出了一种票据特征值的检测系统和票据特征值的检测方法，其中，所述票据特征值的检测系统包括：固定面板，包括第一检测窗口；移动面板，包括标样块和第二检测窗口，标样块和第二检测窗口随着移动面板的移动而移动；检测装置，用于当确定标样块随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测标样块的测试值，根据测试值计算光源修正系数，当确定第二检测窗口随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测票据的初始特征值，获取票据被传送至第一检测窗口的传送速度，并根据初始特征值、传送速度和光源修正系数，确定票据的最终特征值。通过本发明的技术方案，有效地提高了对票据的特征值的检测精度。

摘要： 函数生成单元81使用预先准备的第一模板来生成特征值生成函数，该特征值生成函数从包含预测目标的变量的第一表和第二表生成可以影响预测目标的特征。特征值生成单元82向第一表和第二表应用特征值生成函数以生成特征值。说明文本生成单元83基于第二模板来生成关于特征值生成函数或特征值的说明文本。接收单元84接收要被替代到给第一和第二模板中的值。函数生成单元81将接收到的值替代到第一模板中并且生成特征值生成函数，并且说明文本生成单元83将被替代到第一模板中的该值替代到第二模板中并且生成说明文本。

摘要： 本发明公开了一种利用小特征值估计噪声功率的最大特征值频谱感知方法，其处理过程为：在当前感知时隙内，对来自多个通道的信号进行多次采样，将每次采样得到的多个样本构成样本向量；然后根据所有样本向量计算协方差矩阵；接着计算协方差矩阵的所有特征值，并按从小到大排序；之后将排序后的所有特征值对应的修正特征值的前一半作为小特征值，根据所有小特征值来估计噪声功率；再根据协方差矩阵的最大特征值及噪声功率，计算检验统计量；最后通过比较检验统计量与判决门限的大小，判定当前感知时隙内是否存在授权用户信号；优点是利用了协方差矩阵的最大特征值和估计的噪声功率，能够获得较好的感知性能。

摘要： 本发明提出了一种票据特征值的检测系统和票据特征值的检测方法，其中，所述票据特征值的检测系统包括：固定面板，包括第一检测窗口；移动面板，包括标样块和第二检测窗口，标样块和第二检测窗口随着移动面板的移动而移动；检测装置，用于当确定标样块随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测标样块的测试值，根据测试值计算光源修正系数，当确定第二检测窗口随着移动面板移动到对应第一检测窗口的位置时，检测票据的初始特征值，获取票据被传送至第一检测窗口的传送速度，并根据初始特征值、传送速度和光源修正系数，确定票据的最终特征值。通过本发明的技术方案，有效地提高了对票据的特征值的检测精度。

摘要： 在一种用于检测在同一生产线上依次制造的至少三个产品的异常特征值的方法中，确定该产品的多个依次获得的特征值是否发生连续交替增/减的趋势。另外，确定是否特征值中的至少一个在比可允许区域窄的控制区域内且在比控制区域窄的正常区域外。此外，当发生连续交替增/减的趋势且至少一个特征值位于正常区域之外的控制区域内时，检测到警示状态。

摘要： 提供了一种声音检测装置，包括：特征值提取单元，其从输入时间信号中提取每隔预定时间的特征值；特征值保持单元，其保持预定数目的检测目标声音项的特征值序列；以及比较单元，其每当特征值提取单元新提取出特征值时，分别将特征值提取单元提取的特征值序列与保持的预定数目的检测目标声音项的特征值序列相比较，并且获取预定数目的检测目标声音项的检测结果，其中特征值提取单元包括时频变换单元和似然分布检测单元，在频率方向和时间方向上使获得的似然分布平滑并且提取按照预定时间的特征值。

摘要： 本申请属于航空发动机稳态数据处理领域，特别涉及一种发动机稳态数据层次分析与稳态数据特征值提取方法，本发明主要由航空发动机稳态数据层次划分方法以及稳态数据特征值提取方法的确定2个部分组成。航空发动机稳态数据层次划分方法依托聚类模型算法，在确立模型聚类数量后对不同类别分模型参数进行对比分析后，可达到识别稳态数据随机噪声与有效稳态数据样本点的效果，按照分析后的有效样本数据对分模型参数进行数据融合，提取该稳态数据特征值。

摘要： 本发明提供了一种船舶主机工况特征值提取方法及系统，该方法包括数据采集及判断步骤、相关性计算步骤、工况划分步骤和特征值提取步骤，基于相关性分析，采用特定的计算方法计算出与主机功率相关性最高的特征参数，基于置信区间确定特征参数的数据范围，并基于高斯混合模型聚类算法对数据范围内的数据进行工况划分，能够有效提升主机工况划分能力，更加精细化地划分出船舶正常营运下的主机工况。

摘要： 本发明提供了一种基于K均值聚类算法的主机工况特征值提取方法及系统，该方法先采集船舶数据并进行预处理，从预处理后的船舶数据中选取多个特征参数，计算得到单位时间内各特征参数平均值，然后采用F检验法提取出与特征参数中主机功率平均值相关性最大的特征参数平均值，作为相关特征参数平均值，并采用K‑means聚类算法对主机功率平均值和相关特征参数平均值进行第一阶段工况划分，得到多个主机工况，采用K均值聚类算法，结合海水温度平均值和主机扫气箱温度平均值继续对轮廓系数最低的主机工况进行第二阶段工况划分，得到多个主机工况，最后分别提取上述划分出的各个主机工况的特征值，提高主机工况划分的精准度。