孙帅
- 作品数：10 被引量：7H指数：1
- 供职机构：安徽理工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信兵器科学与技术理学更多>>
- 一种高压水射流反射声探测地雷材质与形状的方法
- 本发明公开一种高压水射流反射声探测地雷材质与形状的装置，包括：射流设备、与射流设备连接的分流器，分流器通过管道连接若干个喷嘴，若干个喷嘴组成阵列喷嘴，每个喷嘴旁边均安装有传声器，若干个传声器组成等间距横向直线排列组成阵列...
- 杨洪涛张东速张炜孙帅方传智张晶
- 文献传递
- 一种螺旋片簧弹性支承的三维纳米测头
- 本发明公开一种螺旋片簧弹性支承的三维纳米测头，属于测量仪器技术领域。它包括外壳、聚焦测头、测量臂和螺旋片簧弹性支承，其特征在于，所述聚焦测头安装在外壳的上端部，所述测量臂上设有三个平面反射镜，每个平面反射镜之间相隔180...
- 杨洪涛张东速张炜孙帅方传智张晶
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- 一种高压水射流反射声探测地雷材质与形状的装置与方法
- 本发明公开一种高压水射流反射声探测地雷材质与形状的装置，包括：射流设备、与射流设备连接的分流器，分流器通过管道连接若干个喷嘴，若干个喷嘴组成阵列喷嘴，每个喷嘴旁边均安装有传声器，若干个传声器组成等间距横向直线排列组成阵列...
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- 高压水射流靶物反射声分解与重构方法研究
- 2015年
- 为了解决线性传声器阵列采集的高压水射流反射声解耦、重构和定位问题,以传统独立成分分析(ICA)理论的旋转因子乘积法为基础,构建了一种迭代式ICA方法,介绍了其算法原理.设计了线性阵列排列的多通道水射流探测与反射声采集系统进行实验,用多路仿真声音信号和传声器阵列实际采集的反射声信号进行算法验证.结果表明:构建的迭代式ICA方法能够精确分解、重构线性传声器阵列采集的高压水射流靶物反射声信号,而且可以消除环境噪声及不同声源干扰信号的影响,重构信号与源标准信号的顺序一致,保留源标准信号的大部分特征信息,可以用于后续的高压水射流靶物分类识别与定位.
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- 关键词：反射声
- 一种螺旋片簧弹性支承的三维纳米测头
- 本发明公开一种螺旋片簧弹性支承的三维纳米测头，属于测量仪器技术领域。它包括外壳、聚焦测头、测量臂和螺旋片簧弹性支承，其特征在于，所述聚焦测头安装在外壳的上端部，所述测量臂上设有三个平面反射镜，每个平面反射镜之间相隔180...
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- 高压水射流靶物材质的识别与分类研究
- 高压水射流技术是近年来发展迅速的一项新技术，已广泛应用于各行各业。当使用高压水射流对地雷进行切割操作时，具有许多优点。如果在切割地雷之前，同时可以利用高压水射流探测地雷，实现探雷与排雷一体化作业，这将具有很好的应用价值。...
- 孙帅
- 关键词：高压水射流技术阈值去噪特征值提取小波包地雷探测
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- 高压水射流靶物反射声信号的特征提取方法
- 2014年
- 为了提高利用高压水射流靶物反射声信号识别靶物材质的效率,针对地雷探测过程常见的地雷、石块、砖块和木块4种靶物,采用不同的特征提取方法来识别靶物材质。在分析Mel频率倒谱系数及小波包变换倒谱系数基本原理的基础上,结合靶物反射声信号的特点,提出了一种基于Mel频率倒谱和小波包变换倒谱特征融合的特征提取方法:利用小波包变换将原始靶物反射声信号划分为若干子频段,选取其中一个子频段作为低频和高频的划分层;低频部分提取Mel频率倒谱系数作为特征值,高频部分则提取小波包变换倒谱系数作为特征值,将2组特征值线性合并为一组新的特征向量,用于靶物材质的识别。采用最小二乘支持向量机建立多分类模型,验证基于单一特征和基于特征融合的特征提取方法的识别率。实验结果表明,在取得低频与高频的最佳划分层时,基于特征融合的特征提取方法的平均识别率达到82.812 5%,较单一的利用Mel频率倒谱系数或小波包变换倒谱系数作为特征向量时的平均识别率分别提高了10.312 5%和7.812 5%。
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- 关键词：高压水射流小波包变换
- 基于无线物联网和LabVIEW的家庭智能监控系统
- 本实用新型公开一种基于无线物联网和LabVIEW的家庭智能监控系统，属于网络技术领域。它包括端点监控模块、视频模块、ZigBee无线网络、用户电脑、接收机，所述端点监控模块与ZigBee无线网络相连，所述端点监控模块用于...
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- 基于小波包分解和PSO-SVM的高压水射流靶物材质识别
- 高压水射流靶物材质识别是利用高压水射流冲击反射噪声和声音识别技术探测和识别靶物材质和几何尺寸，进而应用于特殊靶物的识别、分类与定位。利用非平稳反射声信号进行靶物材质识别分类的基础是信号特征值的提取。小波包分解的特点在于对...
- 杨洪涛张炜方传智孙帅马天兵
- 关键词：高压水射流小波包分解支持向量机粒子群算法
- EMD和LS-SVM相结合的高压水射流靶物材质识别方法研究被引量：6
- 2014年
- 为了利用靶物反射声有效识别靶物材质,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的靶物材质识别方法。首先应用模极大值算法识别靶物边界点,提取边界点内的反射声信号进行小波降噪预处理,对预处理后的信号进行EMD分解,并计算获得各个本证模态(IMF)分量的短时能量比,作为对应不同靶物材质的特征值输入到利用LS-SVM建立的多分类模型。介绍了上述方法的基本原理,设计了试验装置和靶物材质识别影响因素分析试验方案。实验结果表明:靶物的内部结构和外形大小因素对靶物材质识别率影响小,利用上述方法进行的四种靶物材质探测,平均识别率达到85.83%,比BP神经网络提高了18.83%,且运算速度也得以提高,因此该方法可以用于靶物材质的识别。
- 杨洪涛孙帅方传智牛明强
- 关键词：经验模态分解最小二乘支持向量机
