水下光学图像劣化特征分析及仿真研究（2015年）

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简介：
本研究聚焦于水下环境中的光学图像退化问题，深入探讨了各类影响因素对成像质量的影响，并建立相应的仿真模型。为了有效改善水下图像的质量，必须基于对水下成像系统的工作机制及特性的深入研究。通过分析并总结了在获取水下光学图像过程中出现的退化类型及其原因后，我们依据Jaffe-McGlamery成像模型成功地模拟出浅海水质条件下使用光学摄像机进行拍摄时所形成的模糊和色彩损失等特性。这不仅反映了相机、光源与成像平面之间的位置关系以及前向散射、光谱选择性吸收及衰减等因素的影响，同时也揭示了由离焦或运动引起的图像退化特点。该研究为光学系统的开发设计提供了重要的理论支持，并且对后续的图像处理工作具有参考价值。

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水下光学图像劣化特征分析及仿真研究（2015年）

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本研究聚焦于水下环境中的光学图像退化问题，深入探讨了各类影响因素对成像质量的影响，并建立相应的仿真模型。为了有效改善水下图像的质量，必须基于对水下成像系统的工作机制及特性的深入研究。通过分析并总结了在获取水下光学图像过程中出现的退化类型及其原因后，我们依据Jaffe-McGlamery成像模型成功地模拟出浅海水质条件下使用光学摄像机进行拍摄时所形成的模糊和色彩损失等特性。这不仅反映了相机、光源与成像平面之间的位置关系以及前向散射、光谱选择性吸收及衰减等因素的影响，同时也揭示了由离焦或运动引起的图像退化特点。该研究为光学系统的开发设计提供了重要的理论支持，并且对后续的图像处理工作具有参考价值。

波流数值水池仿真研究 (2015年)

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《波流数值水池仿真研究》（2015年）专注于利用计算流体动力学技术进行复杂海洋环境下船舶与结构物的水动力性能分析，为海上工程设计提供精确可靠的理论依据。波流共存会产生复杂的非线性相互作用，其联合作用比单独的波浪或海流问题要复杂得多。基于不可压缩流体N-S方程建立数学模型，并使用VOF方法追踪自由液面，在动量方程中添加源项以实现阻尼消波。通过在FLUENT商业软件平台上加载UDF进行二次开发，模拟了规则波与均匀流以及规则波与剪切流的数值水池实验。分析结果显示，当海流和波浪同向时，会导致波形变长且幅值降低；而相反方向的作用则会产生不同的影响。此外还探讨了剪切流对波浪的影响，并对其计算结果进行了函数拟合。

基于特征聚类的特征选择方法研究 (2015年)

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本论文探讨了基于特征聚类技术的特征选择方法，旨在优化机器学习模型性能，减少维度并提高计算效率。通过深入分析各类算法的优劣，提出了一种新颖有效的解决方案，为后续的研究提供了理论依据和实践指导。特征选择是数据挖掘与机器学习领域常用的一种预处理技术。在无监督学习环境中，提出了一种基于特征平均相关度的度量方法，并在此基础上发展出了名为FSFC的特征选择算法。该算法通过聚类分析，在不同子空间中寻找簇群，从而将具有较强依赖关系（存在冗余性）的特征归入同一簇内；随后从每个簇内部挑选出代表性较强的子集来共同构建最终的特征子集，以实现去除无关和冗余特征的目标。实验结果表明，在UCI数据集中应用FSFC方法能够取得与多种经典有监督学习算法相媲美的特征简化效果及分类性能。

2015年对2008―2012年南京短时强降水特征的分析

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该研究通过对南京地区2008至2012年的气象数据进行深入分析，揭示了这一时期短时强降水的时空分布特点及其变化趋势，并与2015年情况进行了对比。利用2008年至2012年间南京自动气象站逐小时降水量的观测数据，本段落分析了南京短时强降水的发生规律，包括年变化、月变化、日变化以及空间分布等特征。结果显示：在这五年间，雨强大于50毫米/小时的致灾性短时强降水事件发生次数显著增加；这类天气现象主要集中在6月至9月之间，其中7至8月份出现频率最高且降雨强度最大。春季期间，凌晨是短时强降水最易发生的时段；梅雨季节则在上午和傍晚更常有此类情况；台风活跃期（台汛期）的短时强降水多出现在上午时间段内。夜间尤其是下半夜到清晨这段时间里，短时强降水平均出现次数较少，而在傍晚前后则是这类天气现象频发的时间段。

基于MATLAB的图像SIFT特征提取及不同光照和视角下的特征匹配研究

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本研究运用MATLAB平台探讨了SIFT算法在图像处理中的应用，重点分析了该算法在面对不同光照条件与视角变化时的特征提取与匹配效能。本段落汇总了一些常用的纹理特征提取方法，并且这些方法都是用Matlab编写并经过测试的有效代码，希望对大家有所帮助。其中包含详细的SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与匹配步骤介绍，具体关于SIFT的细节这里不再赘述。此版本的源码主要为初学者提供学习参考，本人也是刚刚开始接触相关领域，并亲自验证过这些代码的效果，希望能为大家带来帮助，让我们一起交流和学习。

基于Matlab/Simulink的光伏阵列仿真研究（2015年）

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本研究利用MATLAB/SIMULINK工具对光伏阵列进行建模与仿真分析，探讨了不同环境条件下的光伏性能，并优化了系统设计。发表于2015年。为了进行光伏发电系统仿真实验，在Matlab/Simulink仿真环境下根据光伏阵列的数学模型建立了该系统的仿真模型。通过调整工作参数，此模型能够模拟在不同环境条件及参数下光伏阵列的I-U特性曲线变化情况。经过实例测试验证了所建立的模型与实际光伏发电系统的一致性，证明其具有较高的准确性。

图像特征提取技术的研究与算法分析

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本研究聚焦于图像处理中的关键领域——特征提取技术，深入探讨并比较多种经典及新兴算法，旨在提升图像识别和理解的准确性和效率。毕业设计论文指出，在模式识别、人工智能及计算机视觉领域中，图像特征提取起着至关重要的作用。根据不同的实际应用情况，具体的图像特征会有所差异；通常来说，这些特征包括颜色、纹理、边缘、角点以及形状等要素。随着多媒体技术和互联网的快速发展，各种形式的多媒体数据量正在迅速增加。因此，在海量数字图像集合中快速准确地检索所需资源已成为当前亟待解决的问题之一。

iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析

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简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。

基于SSA-LSTM-DCNN的深度学习光伏故障诊断系统的特征提取及仿真分析研究

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本研究提出了一种结合SSA、LSTM与DCNN技术的光伏故障诊断系统。通过深入探讨该系统的特征提取能力，并进行仿真实验，验证了其在光伏发电领域中的有效性与先进性。基于SSA-LSTM-DCNN的深度学习光伏故障诊断系统：特征提取与仿真分析研究本段落提出了一种基于SSA-LSTM-DCNN的光伏故障诊断方法，并通过Simulink工具进行随机温度、辐射度仿真实验，生成了包含老化、开路、短路和阴影遮蔽等五类不同故障在内的九个数据集。这些数据集中包含了特征参数如开路电压、短路电流、最大功率及其对应的电压与电流值，填充因子以及光照强度和温度信息。通过Python进行机器学习分析后发现，相较于仅使用DCNN或SSA-LSTM的诊断方法，本段落所提出的基于多特征融合的SSA-LSTM-DCNN模型在故障识别准确率上提升了2%。该研究为光伏系统的高效维护提供了新的技术手段与理论依据。

基于EMD算法的心电图信号分解及特征分析MATLAB仿真+仿真录像

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本项目运用EMD（经验模态分解）算法对心电图信号进行高效处理与特征提取，并通过MATLAB实现详细仿真，附带仿真过程视频演示。版本：MATLAB 2021a 我录制了一段仿真操作录像，在该录像的指导下可以顺利完成基于EMD算法的心电图（ECG）信号分解与特征分析的MATLAB仿真，并得到相应的结果。领域：经验模态分解（EMD）内容包括基于EMD算法对心电信号进行分解和特征分析的MATLAB仿真实验，以及配套的操作录像。该实验适合本、硕等层次的教学科研学习使用。