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103 个结果
  • 简介:举重是广西重点开展的一项体育运动项目。采用小波变换软阈值降噪方法对举重序列图像进行预处理,然后使用Hough变换自动检测杠铃位置,将降噪处理后自动检测的杠铃位置、没有进行降噪处理自动检测的杠铃位置分别与人工检测的杠铃位置比较,研究小波变换降噪法对提高举重序列图像杠铃位置准确性的作用。结果表明,应用小波变换软阈值法对举重图像进行降噪预处理,可以将Hough变换检测举重序列图像杠铃位置的误差由5%左右降到1%左右,可以减少Hough变换检测杠铃圆形边缘时受随机噪声点的干扰,从而减少Hough变换的运算量和计算时间。

  • 标签: 举重序列图像 杠铃位置检测 小波变换 阈值降噪 HOUGH变换
  • 简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。

  • 标签: 非线性非平稳船舶运动 极短期预报 经验模态分解 支持向量机回归模型 自回归模型
  • 简介:利用F-2500FLSpectrophotometer荧光分光光度计测定了不同浓度下二苯乙烯三嗪型荧光增白剂(VBL)溶液体系的吸收光谱,分析了吸收光谱特性随荧光增白剂溶液体系浓度的变化规律,得到了吸收谱峰值I.(或吸收谱峰值的对数Log(Imax))及吸收谱起始波长S两组新的反映荧光增白剂溶液体系浓度的敏感参量,并给出了利用该敏感参量进行荧光增白剂溶液体系浓度的检测方法.

  • 标签: 荧光增白剂 光谱分析法 吸收光谱 VBL