李兆飞
- 作品数：34 被引量：65H指数：4
- 供职机构：四川理工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程医药卫生理学更多>>
- 一种针对抑郁症的动态特征提取及情感预测方法及应用
- 本发明设计公开了一种针对抑郁症的动态特征提取及情感预测方法及应用，本发明的目的在于克服抑郁症预测时，不能有效提取时空视频数据中特征的缓慢动态变化及数据源单一问题，采用视频数据基于空间特征从自然数据通过手工方法及深度学习方...
- 李兆飞陶洪洁周豪赵娜
- 轴承故障检测及定位方法及检测定位模型实现系统和方法
- 本发明提供了一种轴承故障检测及定位方法及检测定位模型实现系统和方法。对滚动轴承的无标签分类数据进行数据预处理后，输入到训练好的特征学习及检测模型，解决滚动轴承在多个故障模式下的快速检测及定位问题，通过最小化损失函数对每一...
- 李兆飞
- 基于Pt1000和nRF905的无线网体温实时监测系统的设计被引量：2
- 2012年
- 设计了一种基于温度传感器、单片机、无线网和个人计算机的医用体温信号实时监测系统.系统采用多片MSP430F149单片机进行控制,选用nRF905进行无线通讯,采用Pt1000进行温度数据采集,达到对人体体温实时监测的目的.当单片机系统不与计算机相连时它就是一个改进型便携式电子体温计,可随身携带.实验结果表明:该系统实现了多对一通讯、实时监测体温和高精度测量.
- 王文涛吴瑞陈丹杨洪文李兆飞杨浩
- 关键词：体温监测单片机无线网温度传感器
- 视觉仿生深度神经网络构建方法及其应用
- 本发明公开了一种视觉仿生深度神经网络构建方法，具体包括：S1、构建卷积神经网络分支和转换器分支；S2、构建网络架构：由视觉仿生(VBN)模块堆叠构成网络架构，所述VBN模块(VBNBlock)由一个卷积神经网络分支和一个...
- 李兆飞毛宇凡赵俊
- 静态小波域内特征对比度多聚焦图像融合算法
- 2012年
- 针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的多聚焦图像融合方法。对经LSWT分解得到的不同频域子带系数采用不同的系数选择方案。在融合低频子带系数时考虑到人眼视觉对图像局部对比度比较敏感的特性,引入了一种新的局部特征对比度的概念,并给出了低频子带系数的选择方案。在融合高频子带系数时,充分考虑到人眼视觉对图像边缘细节比较敏感的特性而对单个像素的亮度不敏感的特性,引入了一种适应于高频子带系数的特征对比度的概念,设计出一种基于特征对比度的系数选择方案。实验证明,算法相对于传统的基于图像对比度的图像融合方法,能够提取更多的有用信息并注入到融合图像中,得到视觉效果更好,更优量化指标的融合图像。
- 李兆飞柴毅郭茂耘李华峰
- 关键词：图像融合
- 一种基于改进YOLOX的安全帽检测方法、系统、设备及介质
- 本发明属于目标检测技术领域，其目的在于提供一种基于改进YOLOX的安全帽检测方法、系统、设备及介质。本发明通过引入DenseBl ock模块代替现有主干网络中Focus模块，可极大地保留小目标的完整信息，采用密集连接的思...
- 李兆飞童晓东陈钰枚王泽楠魏旭东
- 一种CNG储气井壁多路超声测厚方法
- 本发明涉及储气井壁厚检测技术领域，尤其涉及一种CNG储气井壁多路超声测厚方法本发明的超声数据获取中，放入储气井的检测仪内同一高度均匀的布置多个超声探头(与换能器相连)进行多路超声信号的获取。CNG储气井壁多路超声波测厚模...
- 李兆飞王泽楠陈钰枚钟明杉陶洪洁魏旭东
- 滚动轴承振动信号的非线性分形特性研究被引量：3
- 2015年
- 为研究球轴承振动信号的非线性分形特性,对Hurst指数及多重分形计算分形特征的方法进行改进。采用2次分割充分利用数据,并对不同状态振动的Hurst指数和多重分形谱的变化规律进行了仿真及试验研究。结果表明:正常状态振动呈现正的持续性,故障状态振动具有反持续性,故障状态振动的波动影响范围比正常状态振动的小;振动信号具有不均匀的自相似性(即多重分形特征),振动状态与多重分形谱的形状之间存在着对应关系。
- 李兆飞任小洪谭飞方宁
- 关键词：滚动轴承振动信号分形HURST指数
- 基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法被引量：4
- 2012年
- 针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。
- 李兆飞柴毅李华锋
- 关键词：奇异值分解形态滤波滚动轴承振动信号故障特征提取
- 多重分形的振动信号故障特征提取方法被引量：20
- 2013年
- 针对非线性振动信号故障特征提取问题,提出一种广义维数均值(MeanDq)联合多重分形谱参数(Δα和Δf)的动特征提取方法。首先分析了振动信号的多重分形特性,然后计算出MeanDq,Δα和Δf分别作为故障特征量,并将其应用于滚动轴承故障状态的检测。研究表明:MeanDq,Δα和Δf能够有效地反映滚动轴承振动信号的状态,并且特征量MeanDq和Δα较Δf具有更好的灵敏度。实践证明该方法在实际应用中切实可行。
- 李兆飞柴毅李华锋
- 关键词：振动信号滚动轴承故障特征提取
