赵犁丰
- 作品数：41 被引量：142H指数：7
- 供职机构：中国海洋大学信息科学与工程学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金青岛市科技局资助项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 一种基于支持向量机的多生物特征融合身份识别方法研究被引量：2
- 2013年
- 融合人脸和指纹等特征信息进行身份认证识别。在对人脸图像使用主成分分析法降维和Herr-like方法特征提取、对指纹图像进行细节特征点提取的基础上,采用支持向量机进行融合识别。同时,采用一种改进的高斯核函数构造支持向量机。实验结果表明,该方法有效地提高了识别率和泛化能力。
- 许立赵犁丰
- 关键词：身份识别支持向量机高斯核
- 集装箱吊具高度实时显示导引装置
- 本发明涉及一种集装箱吊具高度实时显示导引装置。包括固定在桥吊驾驶舱上的激光测距传感器，和固定在吊具上的带软件程序的单片机控制装置，该单片机控制装置连接有驱动器与显示装置以及供电的电源，上述的激光测距传感器输出的数据传输至...
- 许振超傅圣雪张凯临赵犁丰冯遵成张连钢许锐么光
- 基于C8051F020的恒电量腐蚀监测系统的研究与设计被引量：1
- 2009年
- 为了满足腐蚀监测实际需求,设计了一款基于恒电量原理,利用高性能C8051F020单片机技术的现场腐蚀监控系统;该系统直接利用C8051F020已经封装的一个12位100ksps的逐次逼近型ADC进行数据采集,通过上位机数据分析软件给出极化曲线以及腐蚀动力学参数。系统中上位机和下位机之间的通信方案有两种选择:第一是采用RS232协议直接通讯,第二是利用调制解调器(MO-DEM)。摆脱了监测系统对PCI采集卡的依赖,并实现了远程控制。
- 苏振赵犁丰赵永韬
- 关键词：C8051F020ADCRS232
- 基于支持向量机的改进高斯核函数聚类算法研究被引量：4
- 2011年
- 针对基于支持向量机的聚类算法中,由于高斯核在无限远处的衰减几乎为零,从而影响聚类效果的问题,采用了改进的高斯核函数。该方法使在高维特征空间中,核函数不仅满足在测试点附近有较快的衰减速度,而且在无限远处仍能保持适度的衰减,从而提高聚类效果。实验表明,改进的高斯核比高斯核聚类错误率更低。
- 阎晓娜赵犁丰
- 关键词：聚类SVC高斯核
- 基于斜距测量的浮标位置计算方法研究被引量：4
- 2003年
- 根据航空搜潜浮标与飞机的相对距离和方位,采用最小二乘法,分析了计算浮标位置的原理、方法,建立了相应的数学模型和仿真算法;仿真分析了方位估计值对计算浮标位置收敛速度的影响,同时验证了文中所建算法的正确性。
- 张欣杨日杰赵犁丰
- 关键词：收敛速度最小二乘法航空反潜方位角
- 基于一种混合核函数的支持向量机聚类
- 2011年
- 在支持向量聚类中,采用单个核函数的支持向量机具有很大局限性,为了得到学习能力和泛化能力都很强的核函数,采用了一种新的混合核函数。将该混合核函数应用于支持向量聚类运算中,并且与普通核函数构造的支持向量机的实验结果进行了对比。结果表明了该方法的有效性。
- 李希鹏赵犁丰
- 关键词：SVM混合核函数支持向量聚类
- 基于TMS320C31的双通道实时DSP系统
- 本文提出了一种双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案.该系统以TI公司的DSP芯片TMS320C31和TLC320AD50C为核心器件,实现了32位浮点计算和16位数据采集与回收,而且具有两个独立的A/D和D/A通道...
- 张海燕李欣赵犁丰刘春杰
- 关键词：自适应噪声抵消信号处理数字信号处理器语言信号处理
- 基于经验模式分解的希尔伯特变换包络提取在机械故障诊断中的应用被引量：21
- 2002年
- 本文采用经验模式分解 (EMD)提取信号的内在模函数 (IMF) ,并利用希尔伯特变换对所得IMF进行包络分析 ,提取机械故障特征。与直接对原信号进行包络分析相比较 ,该方法提取的机械故障特征更明显。数值模拟和对故障轴承振动信号分析表明了该方法的有效性。
- 赵犁丰王振芬张晓亮
- 关键词：经验模式分解希尔伯特变换机械故障诊断轴承振动信号
- 水质参数在线监测及远程传输系统的研制被引量：5
- 2002年
- 本文讨论了 1种具有远程数据传输功能的水质在线监测系统的研制与实现。它以 AT89C51单片机为核心器件 ,构成监测 5项水质常规参数的在线监测仪器 ,并通过公共电话网 ,将这些水质参数传送到远端的监控中心 ,提高了水环境监测的自动化水平 ,降低了水质在线监测设备的成本 ,在基层水环境监测部门及水处理厂具有推广价值。
- 张鸿祥傅圣雪赵犁丰
- 关键词：水质参数单片机在线监测数据传输通信协议
- 基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术被引量：8
- 2004年
- 经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。
- 赵犁丰周晨赓仲京臣
- 关键词：EMD神经网络机械故障经验模式分解
