孙冬
- 作品数：85 被引量：90H指数：5
- 供职机构：安徽大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>
- 基于自适应紧框架学习的轴承故障诊断被引量：4
- 2021年
- 轴承是工业生产设备中最关键的零部件之一,其运行状态直接影响到整个机器或系统的运行。针对传统多尺度变换特征无法自适应解决故障诊断问题,提出一种基于自适应紧框架学习的故障诊断方法。针对过完备字典各原子具有明显的相关性,影响故障信号的重建效果,在含噪条件下通过学习构造紧框架,它既可以对轴承故障信号进行有效的自适应描述,又能完全重构故障特征信号。各故障模态有着不同的特征频率,在紧框架下,根据故障特征频率在不同滤波器下具有不同的频率响应构造故障特征;利用基于遗传算法优化的支持向量机(SVM)进行分类训练与测试。实验表明,提出的算法对轴承的故障分类有很好的效果,而且可以针对不同的故障有很好的诊断能力。
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- 关键词：故障诊断紧框架遗传算法
- GPU加速的2维矩量法研究
- 2012年
- 矩量法(MOM)是求解电磁场散射和辐射问题的一种常用数值方法,当未知量数目比较大时,其计算需要大量的时间开销.引入计算统一设备架构(CUDA)技术,在图形处理器(GPU)上实现并行MOM,并且与传统的中央处理器(CPU)串行计算比较,验证GPU计算结果的准确性.在未知量数目不同时,分析MOM中的阻抗矩阵填充和共轭梯度(CG)迭代法的加速情况.当未知量数目较大时,计算速度与CPU相比可提升数十倍.
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- 关键词：加速比
- 基于图像自相似结构的视频图像插值算法研究被引量：4
- 2021年
- 针对在处理边缘复杂和纹理信息丰富的图像时,传统的视频图像插值算法难以达到较高的清晰度,输出图像容易产生锯齿和模糊效应的问题,提出了一种新的视频图像插值算法。算法利用帧间和帧内图像大量存在的空间冗余信息,建立了空域分形自相似模型。该模型在非局部区域搜索得到邻居块,通过对低分辨图像块和不同采样网格上的邻居块线性组合来拼贴重建得到高分辨率图像。实验结果表明:该算法插值后的图像重建精度较高,同时由于模型的结构较为简单,整个算法的计算量也很小。
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- 关键词：图像插值
- 一种联合Retinex和暗通道先验的低光照图像增强方法
- 本发明公开了一种联合Retinex和暗通道先验的低光照图像增强方法，涉及计算机应用技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：对图像进行预处理；S2：利用反转图像的入射光图像来计算大气光值A，对反转图像选暗通道先...
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- 一种基于改进协同表示分类的齿轮箱故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于改进协同表示分类的齿轮箱故障诊断方法，首先利用传统傅里叶变换将齿轮箱的原始振动信号进行频域变换，提取频域特征，并利用主成分分析降低所得到的特征矩阵的维度；基于降维后的相似特征矩阵，利用不同故障类别的特...
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- 文献传递
- 基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统
- 本申请提供一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统，基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，包括基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L‑BFG...
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- 一种轴承故障诊断方法、终端设备及计算机存储介质
- 本发明提出了一种轴承故障诊断方法、终端设备及计算机存储介质，所述方法针对轴承震动信号模型，设计相应的微分算子，通过零空间追踪算法从震动信号中提取故障震动信号子成分；再通过Teager能量算子提取震动信号子成分中的瞬时能量...
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- 文献传递
- 一种数字图像分辨率提升的方法
- 本发明公开了一种数字图像分辨率提升的方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明首先将输入的原始图像进行插值处理，然后对插值处理图像进行四组采样，形成四个可相互拼贴形成插值图像的四个采样矩阵，之后构成四个采样矩阵对应的低分辨率...
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- RefineDet网络与注意力机制结合的目标检测算法被引量：3
- 2021年
- 针对单框架算法在目标检测中对小目标检测精度较差的缺点,以Refine Det网络为基础,提出了一种二次定位的检测模型。在融合各层特征的同时加入了注意力机制,从而增强对目标的检测能力。框架通过由粗到细的定位方法,在速度上保持了单框架的优势并且在检测精度上得到了明显提高,对遮挡和小型目标较多的图像依然能获得高品质的检测框。
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- 关键词：目标检测
- 一种结合射频识别和人脸识别功能的考勤机
- 本实用新型公开了一种结合射频识别和人脸识别功能的考勤机，包括机壳、显示屏、人脸扫描仪和射频读卡区；所述机壳设置成矩形，由塑料制成，拐角处设置有防撞橡胶；机壳前面板右侧中部镶嵌有控制板；所述控制板由ARM处理器制成，且控制...
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- 文献传递
