导读:本文包含了正交子空间投影论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统,广域量测,同调辨识,正交子空间投影
正交子空间投影论文文献综述
姜涛,张明宇,李雪,陈厚合,李国庆[1]（2018）在《基于正交子空间投影的电力系统同调机群辨识》一文中研究指出深入剖析了电力系统惯量中心坐标与子空间投影之间的关系,提出一种基于正交子空间投影(OSP)的电力系统同调机群辨识方法。首先,通过OSP获取将电力系统高维广域量测信息投影到各低维子空间的最佳投影方向向量;进一步,借助投影累积贡献率确定最佳投影方向向量数量;然后,根据所确定的最佳投影方向向量划分电力系统的主导同调机群。所提方法计算简单,易于实现,完全基于广域量测信息进行同调分群,可避免模型参数对分群结果的影响,实现同调机群的在线辨识。将该方法应用到典型两区域互联系统和南方电网中进行分析、验证,结果表明,所提方法可准确、有效地从电力系统广域量测信息中快速辨识出系统的主导同调机群。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年09期）
赵岩,王东辉,张春晶,黄奕程,于明华[2]（2016）在《一种正交子空间投影高光谱图像端元提取算法》一文中研究指出端元提取是高光谱图像混合像元分解的关键问题。针对正交子空间投影方法进行端元提取需要端元先验知识的问题,提出一种基于光谱最小信息熵的正交子空间投影高光谱图像端元提取方法。以光谱最小信息熵判定最优端元子集,同时将正交投影散度作为不同地物光谱向量之间相似性的测度指标用于判别端元。利用模拟数据和真实数据对算法进行验证,结果表明:算法不需先验知识,能够自动进行端元提取,且精度较高。(本文来源于《黑龙江大学工程学报》期刊2016年03期）
崔方晓,方勇华[3]（2014）在《基于正交子空间投影的污染气体自适应探测》一文中研究指出超光谱成像遥测污染气体的主要目的是对其进行识别分类,进而获得其空间分布信息,确定污染源位置。实际应用中,目标光谱迭加在强背景辐射之上,此外开放路径中的实测光谱还包含大气等干扰物光谱,这些因素制约了对目标光谱的识别分类。在线性模型基础上,利用正交子空间投影方法有效压缩背景及干扰物信息,并基于广义似然比检验原理构建子空间检测器,对所有像元逐个分类识别。以氨气为目标气体进行了野外实验,数据立方体来自扫描成像傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪,子空间向量由奇异值分解(SVD)算法得到。结果表明,子空间检测器对所有像元的识别结果优于光谱角度填图(SAM)算法。(本文来源于《光学学报》期刊2014年07期）
王凯,舒宁,李亮,龚龑[4]（2013）在《利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测算法》一文中研究指出提出了一种利用独立成分分析(ICA)正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测方法。该方法从影像像元集合的独立成分入手,通过一种光谱相似性测度加权,赋予每个像素合适的权值,从而有效地解决从原始影像中无法正确提取背景数据而造成的虚警概率高的问题。实验结果表明,相比于经典的CEM方法,在相同的探测概率下,该方法能降低1.97%的虚警概率;与相关目标探测算法相比,所提出的算法具有较好的目标探测效果。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2013年04期）
王挺,杜博,张良培[5]（2013）在《顾及局域信息的核化正交子空间投影目标探测方法》一文中研究指出提出了一种基于局域信息的核化正交子空间投影的目标探测方法(KLOSP)。模拟数据实验证明,KLOSP方法比其他子空间目标探测方法具有更优的接受者操纵特征曲线;真实影像数据实验证明,该方法比传统子空间目标探测方法具有更大的目标与背景的可分度,能够准确地对高光谱影像数据进行目标探测。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2013年02期）
刘明,杜小平,孙洁[6]（2012）在《一种改进的基于正交子空间投影的高光谱图像异常检测算法》一文中研究指出针对背景与目标能量差异较小的高光谱图像异常检测技术需求,提出了一种基于正交子空间投影的异常检测方法:首先利用正交子空间投影抑制背景信息;然后调整噪声,根据空间密度选取决策半径实现异常检测,并对结果进行形态滤波,消除大面积虚警。实验结果表明,本文算法能够检测到能量与背景差异较小的异常,且计算效率较高。(本文来源于《装备学院学报》期刊2012年04期）
赵春晖,尤佳,李晓慧[7]（2012）在《基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法》一文中研究指出在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2012年02期）
赵春晖,胡春梅[8]（2011）在《基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法》一文中研究指出在高光谱图像的异常目标检测问题中,针对原始数据源不能正确地表征背景数据的分布而造成虚警概率较高的现象,本文提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX高光谱图像异常检测算法。该算法从背景协方差矩阵的估算角度入手,将每个像素投影到目标的正交子空间中,为每个像素自适应地赋予合适的权值,从而减小目标信息的存在对背景特性估计的影响。并用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行了比较,结果表明,本文提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率,具有较好的检测效果。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2011年05期）
李娜,赵慧洁[9]（2010）在《基于形态学与正交子空间投影的端元提取方法》一文中研究指出针对现有端元提取方法从数据光谱或空间或特征信息的单一方面出发进行混合像元分解、不同类型端元难以区分等不足,提出一种扩展形态学与正交子空间投影结合的端元自动提取方法.利用扩展膨胀和腐蚀操作,通过计算形态离心率指数进行高光谱数据的端元数据集计算;利用光谱角匹配方法提取不同类型的端元,通过向端元正交子空间投影消除已经提取端元的影响;并通过航空高光谱数据进行算法性能验证.实验结果表明:提出方法能够实现在无任何先验信息情况下图像端元的自动提取,并且能够有效地区分相似光谱端元.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2010年12期）
田野,赵春晖[10]（2010）在《基于核正交子空间投影的高光谱图像异常目标检测》一文中研究指出对于高光谱图像的异常目标检测,通常只利用数据的一二维信息,为了充分挖掘数据,利用高维非线性信息,提出了一种基于核正交子空间投影(KOSP)算法。同时为了降低计算时间,符合实时性的要求,采用了局部核正交子空间投影(LKOSP)算法,提高了检测概率的同时大大提高计算的效率。为了验证算法的有效性,利用真实高光谱图像数据进行了实验研究,并与传统正交子空间投影(OSP)算法进行了比较。实验结果表明,该算法体现了良好的异常目标检测性能,便于实现,有一定的实用性。(本文来源于《Proceedings of 2010 Third International Conference on Education Technology and Training(Volume 6)》期刊2010-11-27）
正交子空间投影论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
端元提取是高光谱图像混合像元分解的关键问题。针对正交子空间投影方法进行端元提取需要端元先验知识的问题,提出一种基于光谱最小信息熵的正交子空间投影高光谱图像端元提取方法。以光谱最小信息熵判定最优端元子集,同时将正交投影散度作为不同地物光谱向量之间相似性的测度指标用于判别端元。利用模拟数据和真实数据对算法进行验证,结果表明:算法不需先验知识,能够自动进行端元提取,且精度较高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
正交子空间投影论文参考文献
[1].姜涛,张明宇,李雪,陈厚合,李国庆.基于正交子空间投影的电力系统同调机群辨识[J].电工技术学报.2018
[2].赵岩,王东辉,张春晶,黄奕程,于明华.一种正交子空间投影高光谱图像端元提取算法[J].黑龙江大学工程学报.2016
[3].崔方晓,方勇华.基于正交子空间投影的污染气体自适应探测[J].光学学报.2014
[4].王凯,舒宁,李亮,龚龑.利用ICA正交子空间投影加权的高光谱影像目标探测算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2013
[5].王挺,杜博,张良培.顾及局域信息的核化正交子空间投影目标探测方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2013
[6].刘明,杜小平,孙洁.一种改进的基于正交子空间投影的高光谱图像异常检测算法[J].装备学院学报.2012
[7].赵春晖,尤佳,李晓慧.基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法[J].黑龙江大学自然科学学报.2012
[8].赵春晖,胡春梅.基于目标正交子空间投影加权的高光谱图像异常检测算法[J].吉林大学学报(工学版).2011
[9].李娜,赵慧洁.基于形态学与正交子空间投影的端元提取方法[J].北京航空航天大学学报.2010
[10].田野,赵春晖.基于核正交子空间投影的高光谱图像异常目标检测[C].Proceedingsof2010ThirdInternationalConferenceonEducationTechnologyandTraining(Volume6).2010