针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中

人工智能基础：采用改进结构特征度度量分析的噪声标准差估计算法

2.7 等效电源定理 2.8 特勒根定理和互易定理

机器感知与模式识别：多特征融合的火焰检测算法

机器感知与模式识别：单边侧阴影特征的车辆阴影去除

机器学习：基于谱域-空域结合特征和图割原理的高光谱图像分类

机器感知与模式识别：一种基于特征匹配的人脸配准判断方法

一、重点: 1、磁路的基本定律; 2、铁磁材料的特性及基本磁化曲线; 3、铁心损耗 二、难点: 1、磁滞回线; 2、铁心损耗; 3、磁路的计算

智能系统：一种基于多特征融合的视频目标跟踪方法

机器感知与模式识别：一种频域特征的飞机目标提取方法