多特征融合

1、ngineering, 2009, 1(1):123-127. 外 文 翻 译 姓 名 学 号 院 系 土木与交通学院 专 业 土木工程 指导教师 关于长电缆支持桥梁健康监测系统的 监测数据的多尺度特征的统计分析 摘要 从一个已安入桥梁的结构健康监测系统 (SHMS)获得的 Strain-time 历史和其他数据反映了在实际的服务和环境荷载作用下桥梁实时结构的响应。
如果 我们有信心使用它们来评估健康状况或检测在结构中的潜在危害，那么了解数据的内在特征是有必要的。
本文旨在探索来自 SHMS 的 Strain-time 历史数据的固有特性 ,以发现他们在多个时间尺度上的反应 ,并获得在各种压力的主导作用下包括疲劳作用所产生的可靠、清洁和规范化数据。
首先 ,从安装在润扬长江大桥 (RYB)的 SHMS中压力应变历史数据分析了三种典型时间尺度 ,探索了他们不。

2、和误差方程， 对步行机器人的精度分析问题进行了比较深入的理论研究。
首先， 结合国内外多足步行机器人现状和误差分析现状以及多足步行机器人的机 构特点，分析了运动误差的主要来源。
其次，在多足步行机器人正逆运动学的求解过程的基础上，运用微分的方法计算 运动机器人正逆运动的误差方程。
最后，在 MATLAB 环境下编制相应的误差分析程序，通过实例仿真验证误差分析 的正确性。
关键词： 多足步行机器人/正运动学/逆运动学/误差分析 基于手脚融合的多足步行机器人的运动精度研究 II HAND-FOOT-INTEGRATED MECHANUSM THE MORE WALKING ROBOT FUSION ACCURACY OF MOVEMENT ABSTRACT The motion error is one of the important indexes robot performances, which affect the working quality of the multilegged walking robot directly, for much of the moti。

3、lt;span style=font-size:18px;color:#ff0000;http:/www.bisheziliao.com/p-133970.html中文4865字附录。

4、 外文出处 ： Multi-focus Image Fusion Algorithms Research Based on Curvelet Transform 附 件 ： 1.外文资料翻译译文； 2.外文原文 指导教师评语： 签名： 年 月 日 - 2 - 基于曲波变换的多聚焦图像融合算法研究 摘要 ：由于 光学透镜聚焦深度的限制 ，往往很难得到一个包含所有 相关聚焦目标的图像。
多聚焦图像融合算法可以有效地解决这个问题。
基于广泛应用的多聚焦图像融合算法的分析，本文提出一 种基于 多聚焦图像融合算法的 曲波变换 。
根 据曲波 变换 分解的不同频率区，分别讨论低频系数和高频系数的选择规律。
本文 中低频系数和高频系数被分别与 NGMS（就近梯度最大选择性）和 LREMS（局部区域能量最大的选择性）融。

5、 姓 名 * 指导教师 * 所在学院 * 附 件 1.外文资料翻译译文 ；2.外文原文 多传感器数据融合的多分类器系统 一、 引言 在许多应用识别和自动识别的模式中，从不同的传感器监测物理现象提供的免费信息中获得数据是很罕见的。
对这类信息的适当组合通常就叫做数据或者信息的融合，而且可以提高分类决策的准确性和信赖度相对于那些基于单个数据源的任何单独的决策。
之前我们已经介绍过 Learn+，一种以整体分类为基础的方法，作为一种有效的自动分类算法是能逐步学习的。
该算法能够获得额外的数据， 在分类系统设计好后就能变成有用的数据了。
为了实现增量学习， Learn+生成一个整体的分类器（专家），其中每个分类器都是作为前面的数据库。
为了认清数据融合和增量学习之间概念的相似性，我们讨论了数据融合的一。

6、http:/www.bisheziliao.com/p-133820.html中文8460字/span&g。