导读:本文包含了运动特征提取论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:特征,声源,多维,流形,蜂群,图像,目标。
运动特征提取论文文献综述
王万凯,刘志红,仪垂杰[1]（2019）在《运动声源声特征提取及试验研究》一文中研究指出城市交通噪声污染越来越严重,已成为环境污染的热点。交通噪声源是运动声源,其声数据呈现出高维数、非线性,由一般声特征分析方法提取有效声特征复杂度高、数值计算量大,因此文中提出了先采用短时傅里叶变换(STFT)提取声特征,把提取结果作为流形学习局部线性嵌入算法(LLE)的输入向量来构建LLE的高维特征矩阵,得到STFT-LLE流形学习新的声特征提取方法,解决了高维特征矩阵构建的难题。通过对STFT-LLE方法的数字仿真试验,验证了STFT-LLE方法提取运动声特征的有效性。(本文来源于《机械设计》期刊2019年S1期）
徐朝阳[2]（2019）在《毫米波雷达运动人体目标建模与特征提取》一文中研究指出由于人体目标运动状态复杂,散射特性多变,并且探测环境存在强地杂波干扰,所以人体运动状态分类一直是雷达领域的难题之一。本文围绕运动人体目标的探测机理展开,重点研究了步行运动状态下的行人回波模型、运动特征提取方式、运动状态分类、实测数据处理等关键技术。首先根据Boulic模型建立了简化的人体运动模型,将人体的行走过程转换为刚体平移与旋转运动的组合,将身体部件转换为椭圆刚体。建立了LFMCW雷达人体运动回波模型。通过对比模型数据与实测数据的时频图,验证了模型的正确性。其次,对于传统时频分析方式时频聚焦性差的问题,本文结合多重同步压缩算法,通过时频谱的频率维度进行压缩,实现了人体回波微多普勒的“精细刻画”。本文以Rényi熵作为时频谱能量聚焦性的评判准则,并将其作为多重同步压缩门限判定的标准。并且,针对LFMCW雷达距离像存在扩散的问题,设计了基于时频谱的扩散像检测算法,将人体目标的微多普勒信息充分利用。利用图像边缘检测的方式对人体时频谱进行了特征提取处理,并通过SVM分类器实现运动状态分类。最后依托搭建的毫米波实验平台,获取了人体运动的实测数据,验证了算法的可行性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
陈超[3]（2019）在《多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法》一文中研究指出针对传统运动图像轮廓特征提取方法存在提取时间较长、提取精度较低的问题,提出多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法.通过运动图像轮廓特征分析,利用最大类间方差模糊约束法获取隶属度函数,利用模糊隶属计算运动图像中目标体轮廓多个阈值,利用约束后的多个阈值计算图像轮廓范围内中心点近邻的两个轮廓点的几何中心值,通过计算曲率角得到曲率符号,依据曲率符号提取运动图像轮廓特征.结果表明,所提方法曲率特征计算误差率低,有效减少了运动图像轮廓特征提取时间,提高了特征信息提取精度.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年03期）
杨金显,晁丽君,李双磊[4]（2019）在《基于惯性测量的输电导线覆冰运动特征提取》一文中研究指出为识别输电线路的覆冰运动及其运动特性并进行有效阻尼控制,提出一种基于微惯性测量系统(Micro Inertial Measurement System,MIMS)的多维时间序列特征提取方法。设计一种MIMS测量节点,采集输电导线运动时叁轴加速度和角速度的原始信号,对原始信号进行预处理并建立多维时变测量矩阵;对相关系数矩阵进行奇异值分解,计算加权特征矩阵作为导线运动幅值和频率的识别特征,采用近邻分类法对覆冰运动进行识别并通过相关分析估计覆冰导线幅值和频率变异程度;构建输电网络覆冰运动模拟实验系统,采集不同运动形式的MIMS信号按照该算法处理,并将叁种运动形式特征进行比较。实验结果表明所提算法能够识别输电线路覆冰运动并进行幅频估计,可为输电线路的运动阻尼控制器的设计提供参数。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年07期）
陆兴华,叶铭铭,刘铭原[5]（2019）在《混合背景下像素均值运动目标特征提取算法》一文中研究指出针对传统方法在混合差分背景下对运动目标检测准确性不好的问题,为了提高运动目标检测识别能力,提出一种基于混合背景差法和像素均值技术的运动目标提取算法。构建运动目标的叁维成像模型,对运动目标图像采用混合差分背景分割方法进行图像的模板匹配和自适应分割处理,结合几何边缘重构方法进行运动目标的像素特征提取,对运动图像使用混合差分背景分割方法进行图像的模板匹配和自适应分割处理;采用角点检测方法进行运动目标图像纹理渲染,对运动目标图像的像素信息采用帧分解和像素均值技术进行运动目标的特征提取;结合二值化处理技术进行运动目标的边缘轮廓检测和特征搜索,实现混合差分背景下的像素均值运动目标特征提取。仿真结果表明,采用该算法进行运动目标特征提取的图像处理能力较好,输出图像质量较高,特征提取的准确性较好,提高了运动目标的特征提取和检测能力。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年07期）
窦修超,李志华,王宁[6]（2019）在《基于纹理特征改进的GFL运动目标提取方法》一文中研究指出基于广义融合套索(GFL)前景模型,融合视频的纹理特征,提出一种基于纹理特征的运动目标提取方法。方法通过GFL前景模型提取前景运动目标和背景,再利用LBP算法提取前景与背景在多个方向上的纹理特征,比较两者纹理特征的相似度,去除前景中的投射阴影,解决由于运动目标遮挡产生的阴影问题,同时还引入误判率去描述模型的准确度。通过对广场、办公室以及体育馆等实际场景进行测试,实验表明提出的算法能够有效去除运动目标产生的阴影。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年01期）
吴晶鑫,仲梁维[7]（2019）在《基于MATLAB的动态前景目标特征提取与运动跟踪》一文中研究指出动态前景目标识别和提取是计算机视觉领域的重要内容。对动态图像进行前景目标提取与运动跟踪,通过改进高斯混合背景模型,提出一种基于自适应特征加权的前景目标提取算法,目的是对动态画面中的图像特征进行识别并精确提取所需要的画面。根据高斯模型组合多个图像特征,针对组合特征空间的各个子空间构建似然图像,通过似然图像特征分析与加权,提取最具有差异性的特征。根据图像前景特征在图像帧与帧之间的不同,提高前景目标跟踪的鲁棒性。试验结果表明,改进算法在提取前景目标上比传统算法提高了精度,目标跟踪效果好。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年04期）
石军梅,王从庆,左超[8]（2018）在《基于改进人工蜂群优化与组合特征提取的手部运动意图识别》一文中研究指出为了解决表面肌电信号混迭导致的手部运动意图识别率较低的问题,提出了一种基于改进的人工蜂群优化盲源有序分离算法。本算法以表面肌电信号的规范四阶累积量作为代价函数,使用改进的人工蜂群优化算法代替传统的梯度算法对代价函数进行优化,并以代价函数绝对值的降序逐次提取出源信号;对于肌电信号的非平稳性及易受干扰的问题,采用一种基于小波包变换和样本熵的特征提取方法,并与表征肌电信号细节和强度的特征峰度、偏度、肌电积分值组合构建特征向量,训练二叉树支持向量机分类器。实验结果表明,采用表面肌电信号的盲源分离预处理与组合特征提取的方法识别六种手部运动意图,平均准确率达到93. 33%。(本文来源于《生物医学工程研究》期刊2018年04期）
曾强[9]（2018）在《基于心电动力学图的动态特征提取及其在运动训练上的应用研究》一文中研究指出目前,心肌缺血疾病对人类健康造成了重大的威胁,而且其发病率在提高,并有往年轻化发展的趋势。因此,对于心肌缺血的早期辅助诊断具有重要意义。临床上一般通过观察心电图的ST-T段来判断心肌缺血的状况,该方法对医务人员的水平要求较高,仅仅通过肉眼来观察无法看到一些心电图信号细微的信息,且具有误诊的风险。虽然目前拥有冠脉造影技术来更深入的诊断心肌缺血,但是该技术对人体具有创伤,而且费用昂贵,诊断复杂。因此,运用工程上的技术,对心电信号中的特征信息做更多挖掘意义重大。基于确定学习理论的心电动力学图是一种对心电图信号通过径向基神经网络建模后得到的心电图全息特征信号。确定学习理论利用径向基神经网络对心电图信号建模,沿着心电图ST-T段的轨迹生成叁维可视化动力学图。心电动力学图在心肌缺血辅助诊断上已经得到初步的临床验证,为心肌缺血早期辅助诊断提供了工程上的新方法。基于心电动力学图在心肌缺血辅助诊断上的应用,本文对心电动力学图进行了动态特征提取及其系统设计和实现,并通过实验对其在运动训练负荷监测上进行了探索和研究。本文重点介绍了心电动力学图特征提取算法的实现以及心电动力学图系统的设计与实现工作。在动态特征提取方面,本文基于确定学习理论和LZ复杂度算法,提取了心电动力学图的时间离散度、空间离散度、时间复杂度和空间复杂度特征,并基于C++开发语言,实现了高性能的计算算法。在心电动力学图系统设计与实现方面,本文基于MFC编程框架,实现了环境友好、简洁的心电动力学图系统,为心电动力学图在实际应用上奠定了工程基础。最后通过实验,进行了心电动力学图的各项动态特征在运动训练负荷监测上的有效性探索研究,得到了初步的结论。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-12-25）
李杰,郭光辉,魏之平,熊兵[10]（2018）在《基于叶尖间隙的航空发动机转子运动特征提取技术》一文中研究指出为提取航空发动机转子相对机匣的运动特征,在叶尖间隙测试方法的基础上,建立了理论间隙、实际间隙最小值、转子偏心距、偏心角度及轴心轨迹等特征参数的提取模型。利用该模型从涡轮试验件叶尖间隙测试数据中,计算出该试验件理论间隙、实际间隙最小值、转子偏心距、偏心角度及轴心轨迹随转速的变化规律,从中发现了试验件发生转静碰磨的深度与角度,并与分解检查情况相符。这些特征参数对于转静间隙评估、转静故障预判具有重要作用。(本文来源于《燃气涡轮试验与研究》期刊2018年06期）
运动特征提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于人体目标运动状态复杂,散射特性多变,并且探测环境存在强地杂波干扰,所以人体运动状态分类一直是雷达领域的难题之一。本文围绕运动人体目标的探测机理展开,重点研究了步行运动状态下的行人回波模型、运动特征提取方式、运动状态分类、实测数据处理等关键技术。首先根据Boulic模型建立了简化的人体运动模型,将人体的行走过程转换为刚体平移与旋转运动的组合,将身体部件转换为椭圆刚体。建立了LFMCW雷达人体运动回波模型。通过对比模型数据与实测数据的时频图,验证了模型的正确性。其次,对于传统时频分析方式时频聚焦性差的问题,本文结合多重同步压缩算法,通过时频谱的频率维度进行压缩,实现了人体回波微多普勒的“精细刻画”。本文以Rényi熵作为时频谱能量聚焦性的评判准则,并将其作为多重同步压缩门限判定的标准。并且,针对LFMCW雷达距离像存在扩散的问题,设计了基于时频谱的扩散像检测算法,将人体目标的微多普勒信息充分利用。利用图像边缘检测的方式对人体时频谱进行了特征提取处理,并通过SVM分类器实现运动状态分类。最后依托搭建的毫米波实验平台,获取了人体运动的实测数据,验证了算法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动特征提取论文参考文献
[1].王万凯,刘志红,仪垂杰.运动声源声特征提取及试验研究[J].机械设计.2019
[2].徐朝阳.毫米波雷达运动人体目标建模与特征提取[D].哈尔滨工业大学.2019
[3].陈超.多阈值优化的运动图像轮廓特征提取方法[J].沈阳工业大学学报.2019
[4].杨金显,晁丽君,李双磊.基于惯性测量的输电导线覆冰运动特征提取[J].振动与冲击.2019
[5].陆兴华,叶铭铭,刘铭原.混合背景下像素均值运动目标特征提取算法[J].计算机技术与发展.2019
[6].窦修超,李志华,王宁.基于纹理特征改进的GFL运动目标提取方法[J].计算机与现代化.2019
[7].吴晶鑫,仲梁维.基于MATLAB的动态前景目标特征提取与运动跟踪[J].软件导刊.2019
[8].石军梅,王从庆,左超.基于改进人工蜂群优化与组合特征提取的手部运动意图识别[J].生物医学工程研究.2018
[9].曾强.基于心电动力学图的动态特征提取及其在运动训练上的应用研究[D].华南理工大学.2018
[10].李杰,郭光辉,魏之平,熊兵.基于叶尖间隙的航空发动机转子运动特征提取技术[J].燃气涡轮试验与研究.2018
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