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1.
通过研究爬壁式机器人的控制和运动特征,提出一种基于复小波包分形理论的故障检测方法.利用复小波包的平移不变性,将爬壁式机器人传感器输出信号分解成独立的频谱,并进行阀值处理和重构,从而有效去除高频噪音并提取故障的特征频率;依据信号分形维数的多尺度不变性,在嵌入维数空间,采用维数最大距离法,确定复小波包域故障信号的关联雏数.仿真实验表明,爬壁式机器人在各种异常工作模式下的故障信号关联维数能比较真实地反映其故障状态空间,同时也验证了故障信号的关联维数低于正常信号的关联维数作为故障发生与否的定量判据的正确性.  相似文献   
2.
在分形理论和脊波神经网络的基础上,综合利用彩色遥感图像的光谱、纹理和形状特征,提出了一种彩色遥感图像的分类新方法.该方法把彩色图像的蓝、绿、红波段作为3个光谱特征,由分形理论计算的DBC维和多重分形维数作为2个纹理特征,平均不变矩作为1个形状特征,并利用对曲线具有极强方向识别能力的脊波神经网络作为分类器.实验结果表明,提出的彩色遥感图像分类方法具有较高的分类准确率和较强的抗噪音能力.  相似文献   
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