This paper introduces the localized Radon transform (LRT) into time-frequency distributions and presents the localized Radon-Wigner transform (LRWT). The definition of LRWT and a fast algorithm is derived, the propert...This paper introduces the localized Radon transform (LRT) into time-frequency distributions and presents the localized Radon-Wigner transform (LRWT). The definition of LRWT and a fast algorithm is derived, the properties of LRWT and its relationship with Radon-Wigner transform, Wigner distribution (WD), ambiguity function (AF), and generalized-marginal time-frequency distributions are analyzed.展开更多
为了解决事件行人重识别领域(event-based person ReID)中事件流噪声问题和类间不平衡问题,提出了一种基于时空协同滤波的事件行人重识别方法(SCF-Net)。该方法包含时空协同滤波器和局部代理稀疏性学习模块两个部分。时空协同滤波器通...为了解决事件行人重识别领域(event-based person ReID)中事件流噪声问题和类间不平衡问题,提出了一种基于时空协同滤波的事件行人重识别方法(SCF-Net)。该方法包含时空协同滤波器和局部代理稀疏性学习模块两个部分。时空协同滤波器通过利用真实事件之间的时空协同特性来区分真实事件和噪声事件,并滤除噪声事件,以消除事件流中噪声的影响。局部代理稀疏性学习模块考虑了行人特征之间的差异性,通过将行人实例特征映射到局部代理域,并强制各代理互相远离,在特征空间中得到了清晰的类别边界。在Event-ReID数据集上的实验表明,与目前先进的事件行人重识别方法相比,SCF-Net方法取得了较大的性能提升,mAP指标提升了6.9%,Rank-1指标提升了4.4%。展开更多
局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数(PF)的和,在计算了各个分量的瞬时幅值(IA)和瞬时频率(IF)后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出...局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数(PF)的和,在计算了各个分量的瞬时幅值(IA)和瞬时频率(IF)后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出一种改进的直接求取瞬时频率的方法;提出了基于LMD的边际谱的滚动轴承故障诊断方法,将该方法应用于实际滚动轴承故障诊断中,结果表明该方法能有效地提取出滚动轴承的故障特征频率,从而确定故障部位。展开更多
文摘This paper introduces the localized Radon transform (LRT) into time-frequency distributions and presents the localized Radon-Wigner transform (LRWT). The definition of LRWT and a fast algorithm is derived, the properties of LRWT and its relationship with Radon-Wigner transform, Wigner distribution (WD), ambiguity function (AF), and generalized-marginal time-frequency distributions are analyzed.
文摘为了解决事件行人重识别领域(event-based person ReID)中事件流噪声问题和类间不平衡问题,提出了一种基于时空协同滤波的事件行人重识别方法(SCF-Net)。该方法包含时空协同滤波器和局部代理稀疏性学习模块两个部分。时空协同滤波器通过利用真实事件之间的时空协同特性来区分真实事件和噪声事件,并滤除噪声事件,以消除事件流中噪声的影响。局部代理稀疏性学习模块考虑了行人特征之间的差异性,通过将行人实例特征映射到局部代理域,并强制各代理互相远离,在特征空间中得到了清晰的类别边界。在Event-ReID数据集上的实验表明,与目前先进的事件行人重识别方法相比,SCF-Net方法取得了较大的性能提升,mAP指标提升了6.9%,Rank-1指标提升了4.4%。
文摘局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数(PF)的和,在计算了各个分量的瞬时幅值(IA)和瞬时频率(IF)后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出一种改进的直接求取瞬时频率的方法;提出了基于LMD的边际谱的滚动轴承故障诊断方法,将该方法应用于实际滚动轴承故障诊断中,结果表明该方法能有效地提取出滚动轴承的故障特征频率,从而确定故障部位。
