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分光计调整实验中望远镜的调整技巧
被引量:
29
1
作者
杨百愚
冯大毅
《大学物理》
北大核心
2005年第4期45-47,50,共4页
在分光计的调整实验中,需要调整望远镜光轴与分光计的中心轴垂直,这一步是最关键、最困难的步骤.对于实验中经常出现的只能观察到一个"十"字叉丝反射像的问题,从光路上进行了详细的分析,提出了一个新的简单有效的调整方法,还...
在分光计的调整实验中,需要调整望远镜光轴与分光计的中心轴垂直,这一步是最关键、最困难的步骤.对于实验中经常出现的只能观察到一个"十"字叉丝反射像的问题,从光路上进行了详细的分析,提出了一个新的简单有效的调整方法,还给出了调整望远镜的完整流程图.
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关键词
光学实验
分光计
望远镜
调整
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职称材料
确定圆谐滤波器展开中心的方法
被引量:
3
2
作者
杨百愚
冯大毅
《光电子技术与信息》
2005年第3期62-66,共5页
提出相关能量峰值旁瓣比最大法来确定圆谐滤波器的正确展开中心,以用于旋转不变光学图像的识别。这一新方法能保证圆谐滤波器的识别能力是最优的。另外给出了相应的计算机模拟结果。
关键词
圆谐展开
展开中心
旋转不变
圆谐滤波器
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职称材料
基于神经网络和圆谐展开对战斗机俯视图位移、旋转和缩放的识别
被引量:
1
3
作者
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
《光电子技术与信息》
2006年第1期55-60,共6页
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性。两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用。神经网络和圆谐展开相结合的方式构...
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性。两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用。神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果。
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关键词
畸变不变性模式识别
旋转
缩放
圆谐展开
人工神经网络
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职称材料
基于小波矩和SCNN的多目标图像识别
4
作者
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第17期90-92,104,共4页
提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法...
提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。
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关键词
自组织竞争人工神经网络
反向传播神经网络
小波矩
旋转不变矩
多目标识别
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职称材料
最优圆谐滤波器级次的选取方法
5
作者
杨百愚
冯大毅
袁宝玺
《光电子技术与信息》
2005年第6期53-57,共5页
应用圆谐展开理论处理旋转不变光学图像的识别,需要选择合适的圆谐级次。解决这一问题的方案是 采用相关能量峰值旁瓣比最大法来比较各个圆谐级次的识别能力,选择最佳的圆谐级次来构造圆谐滤波器。新方法 所选取的圆谐级次是最优的,从...
应用圆谐展开理论处理旋转不变光学图像的识别,需要选择合适的圆谐级次。解决这一问题的方案是 采用相关能量峰值旁瓣比最大法来比较各个圆谐级次的识别能力,选择最佳的圆谐级次来构造圆谐滤波器。新方法 所选取的圆谐级次是最优的,从而提高了圆谐滤波器的识别能力。另外给出了相应的计算机模拟结果.
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关键词
光学信息处理
光学图像识别
旋转不变
圆谐展开
圆谐级次
圆谐滤波器
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职称材料
题名
分光计调整实验中望远镜的调整技巧
被引量:
29
1
作者
杨百愚
冯大毅
机构
空军工程大学数理系
出处
《大学物理》
北大核心
2005年第4期45-47,50,共4页
文摘
在分光计的调整实验中,需要调整望远镜光轴与分光计的中心轴垂直,这一步是最关键、最困难的步骤.对于实验中经常出现的只能观察到一个"十"字叉丝反射像的问题,从光路上进行了详细的分析,提出了一个新的简单有效的调整方法,还给出了调整望远镜的完整流程图.
关键词
光学实验
分光计
望远镜
调整
Keywords
optical experiment
spectrometer
telescope
分类号
O4-33 [理学—物理]
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职称材料
题名
确定圆谐滤波器展开中心的方法
被引量:
3
2
作者
杨百愚
冯大毅
机构
空军工程大学数理系
出处
《光电子技术与信息》
2005年第3期62-66,共5页
文摘
提出相关能量峰值旁瓣比最大法来确定圆谐滤波器的正确展开中心,以用于旋转不变光学图像的识别。这一新方法能保证圆谐滤波器的识别能力是最优的。另外给出了相应的计算机模拟结果。
关键词
圆谐展开
展开中心
旋转不变
圆谐滤波器
Keywords
circular-harmonic expansion
expansion center
rotation-invariant
circular harmonic filter
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
在线阅读
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职称材料
题名
基于神经网络和圆谐展开对战斗机俯视图位移、旋转和缩放的识别
被引量:
1
3
作者
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
机构
空军
工程
大学
工程
学院
空军工程大学数理系
出处
《光电子技术与信息》
2006年第1期55-60,共6页
文摘
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性。两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用。神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果。
关键词
畸变不变性模式识别
旋转
缩放
圆谐展开
人工神经网络
Keywords
distortion invariant pattern recognition
scale
rotation
circular harmonic expansion
artificial neural network
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
在线阅读
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职称材料
题名
基于小波矩和SCNN的多目标图像识别
4
作者
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
机构
空军
工程
大学
工程
学院
空军工程大学数理系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第17期90-92,104,共4页
文摘
提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。
关键词
自组织竞争人工神经网络
反向传播神经网络
小波矩
旋转不变矩
多目标识别
Keywords
Self-organized Competitive Neural Network (SCNN), Back-propagation Neural Network (BPN),wavelet invariant moment,rotation invariant moment,multi-objects recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
最优圆谐滤波器级次的选取方法
5
作者
杨百愚
冯大毅
袁宝玺
机构
空军工程大学数理系
空军
工程
大学
工程
学院
出处
《光电子技术与信息》
2005年第6期53-57,共5页
文摘
应用圆谐展开理论处理旋转不变光学图像的识别,需要选择合适的圆谐级次。解决这一问题的方案是 采用相关能量峰值旁瓣比最大法来比较各个圆谐级次的识别能力,选择最佳的圆谐级次来构造圆谐滤波器。新方法 所选取的圆谐级次是最优的,从而提高了圆谐滤波器的识别能力。另外给出了相应的计算机模拟结果.
关键词
光学信息处理
光学图像识别
旋转不变
圆谐展开
圆谐级次
圆谐滤波器
Keywords
optical information processing
optical pattern recognition
rotation invariant
circular-harmonic expansion
circular-harmonic order
circular harmonic filters
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分光计调整实验中望远镜的调整技巧
杨百愚
冯大毅
《大学物理》
北大核心
2005
29
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职称材料
2
确定圆谐滤波器展开中心的方法
杨百愚
冯大毅
《光电子技术与信息》
2005
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于神经网络和圆谐展开对战斗机俯视图位移、旋转和缩放的识别
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
《光电子技术与信息》
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于小波矩和SCNN的多目标图像识别
袁宝玺
冯大毅
杨百愚
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
最优圆谐滤波器级次的选取方法
杨百愚
冯大毅
袁宝玺
《光电子技术与信息》
2005
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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