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1) multimodal recognition
多模态识别
1.
Using the ear and face possessing of special physiological correlation under the same pose condition as the research object,a multimodal recognition method based on kernel canonical correlation analysis(KCCA) was proposed to solve the problem of information loss resulted from sharp pose change.
选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别。
2.
Fusion in multimodal recognition using ear and face profile;
实验结果表明,与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,人耳和侧面人脸融合的多模态识别率得到提高,并扩大了识别范围。
2) multi-modal face recognition
多模态人脸识别
1.
Comparative research on fusion methods for multi-modal face recognition
多模态人脸识别融合方法比较研究
2.
A method combining Local Binary Pattern(LBP) descriptor with chain AdaBoost was presented for multi-modal face recognition.
提出了一种基于局部二值模式(LBP)和级联AdaBoost的多模态人脸识别方法。
3.
This paper presents a method of multi-modal face recognition which combines Local Binary Pattern(LBP) with Fisherfaces.
提出一种结合局部二值模式(LBP)和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。
3) Multi-Modal Emotion Recognition
多模态情感识别
4) mode identification
模态识别
1.
Also, the process of the experiment and the method of mode identification are discussed in details.
介绍了实验背景 ,实验过程 ,及模态识别的方法 ,得到了拉线塔横向、纵向及扭转向的一阶频率、振型和阻尼比。
5) modal identification
模态识别
1.
Method of modal identification based on wavelet transform in LTI system under non-stationary random excitation;
非平稳随机激励下线性系统模态识别的小波方法
2.
A kind of method of modal identification subject to ambient excitation is presented.
提出一种环境激励下的模态识别方法。
3.
A poly-reference time-domain operating modal identification complex exponential method is presented since cross-correlation functions have the same form as impulse response functions.
对于一些大型工作结构 ,有时很难测得输入信号 ,只能单独利用实测响应数据进行工作模态识别。
6) modal analysis
模态识别
1.
A method of cross power spectral density between responses is derived and a poly reference modal analysis method using cross power spectral density method in frequency domain is presented in this paper.
对各测点响应的互功率谱密度函数进行了详细推导 ,提出了一种基于互功率谱密度的频域多参点辨识法 ,这意味着许多原本利用频响函数的传统频域识别法可以很容易地用于工作状态下的模态识别 ,大大开阔了未知激励下模态识别的视野。
补充资料：基于Pro/MECHANICA的机床拖板有限元模态分析
本文介绍了基于Pro/MECHANICA的机床工作台拖板的有限元建模和分析过程，并将分析结果与常用的通用有限元分析软件ANSYS的分析结果进行了比较。通过比较得出结论：有限元工程师完全可以利用Pro/MECHANICA软件实现实体建模和有限元计算的无缝集成，并且能够保证有限元分析的计算精度，提高设计工程师的工作效率。一、引言 机床支承件（如床身、立柱、拖板等）是机床的基础部件，起着承受力和容纳各种零部件作用。支承件的动态性能直接影响到加工工件的精度和生产效率，所以要求设计出的机床支承件必须具有足够的动、静态刚度。 长期以来，国内外机床支承件一般采用经验设计，但为了保证机床具有良好的动、静态性能，并尽可能减轻其重量，就要进行精密的理论计算。机床支承件结构复杂，至今尚未找到一种精确的方法来计算其动态性能。但随着计算技术和计算机技术的发展和广泛应用，工程师可以依靠数值方法给出近似的、较令人满意的答案。目前，在诸多方法中，用有限元建立机械系统动力分析的数学模型已成为其理论建模中最重要的方法。尽管有限元法还属于一种近似计算方法，对于一些结构复杂、受力情况和阻尼情况复杂的支承件来说计算精度并不是很高，但它对于计算支承件动态性能仍是一种最有效的方法。目前，用它来计算一般复杂程度的支承件的动态性能，完全可以得到较为满意的计算结果。 这里将利用美国PTC开发的有限元软件，Pro/MECHANICA对机床支承件中的拖板进行有限元分析，计算出该零件的固有频率和振型，为分析拖板的表面振动响应作必要的准备，也为机床拖板、床身、立柱等支承件的设计提供了一定的理论依据。 二、当前常用的有限元分析软件及其特点 目前对机械零件进行有限元分析一般采用通用有限元分析软件，如ANSYS、MARC等。它们拥有丰富完善的单元库、 材料模型库和求解器，并且具有相对独立的前、后处理模块，可以独立完成多学科、多领域的工程分析问题。其缺点是前处理模块中的几何建模功能不强，无法完成复杂模型的建模，因此降低了结构分析结果的可信度。一些流行的三维设计软件却具有极强的几何模型的建模功能，如Pro/ENGINEER、UG和CATIA等。这些三维设计软件可以完成一些复杂的几何模型的建模工作。为了克服通用有限元分析软件建模功能较弱的缺点，当前普遍采用软件间的数据转换，即采用三维设计软件进行精确的三维建模，通过标准数据接口将模型以IGES、DXF或STEP格式读入到通用有限元分析软件中，然后通过该软件进行精确的计算。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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