1 新疆大学纺织与服装学院, 新疆 乌鲁木齐 830017 东华大学纺织学院, 上海 201620
2 新疆大学纺织与服装学院, 新疆 乌鲁木齐 830017 福建省新型功能性纺织纤维及材料重点实验室（闽江学院）, 福建 福州 350108东华大学纺织学院, 上海 201620
3 新疆大学纺织与服装学院, 新疆 乌鲁木齐 830017
4 福建省新型功能性纺织纤维及材料重点实验室（闽江学院）, 福建 福州 350108
针对现有色纺纱配色模型对纤维集合体呈色机理解释上表述模糊的问题, 对原液着色粘胶纤维集合体在纺纱过程中的颜色变化机理进行了探究。 实验纺制了36组不同混色比条纱样品, 利用欧式距离和光谱角距离分别量化各组不同状态纤维集合体间的光谱幅值差异和形状差异, 并以基于CMC(2∶1)公式的色差评价为对照, 结合基于类别可分比（CSR）公式的差异性判别准则对量化的光谱差、 色差大小作以横向比较, 分析了纺纱过程中纤维集合体形态改变对反射光量与单色光成分的影响, 其中, 在生条与熟条间, 样品CSRED和CSREcmc均值分别为2.87、 2.17, 表现近似, 且有30组样品对应CSRED>1, 23组样品对应CSREcmc>1, 光谱的辐射差异较色差表现更稳定, 在熟条与纱线间, dED和ΔEcmc有相同趋势的更大幅度改变, 全部样品CSRED和CSREcmc均大于1; 以上过程中, 样品光谱的形状差异均保持较小的尺度, 并条与纺纱前后, 分别有20组、 22组样品对应CSRSAD>1, 且其均值分别为1.69、 1.60, 并不随加工进行而发生显著变化。 由此得出, 在纺纱过程中, 因纤维排列和聚集态的重塑, 反射光的量(明度)呈减小趋势, 且气流纺阶段是发生变化的主要阶段, 而光质(色相)并不在此过程发生显著变化。 进一步地, 依据纤维的光反射理论, 即纤维的反射光的量主要受外反射光影响, 而色度主要受内反射光的影响, 可以得出纺纱加工主要影响了纤维的外反射光, 而对内反射光不具有解释力。 另一方面, 还验证了综合光谱幅值和形状特征的SAD-ED公式对色纺纱颜色差异的表征能力, CSRSAD-ED可分辨31组生条熟条样本, 可分辨全部条纱样本, 该方案较CMC(2∶1)公式更具敏感性和稳定性, 为色纺纱的颜色评价提供了新思路。
色纺纱 过程色差 光谱特征 欧式距离 光谱角距离 Color spinning Process chromatic aberration Spectral characteristics European distance Spectral angular distance 光谱学与光谱分析
2023, 43(12): 3916
光子学报
2021, 50(11): 1112002
重庆邮电大学 光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室， 重庆 400065
针对星座图的射频(RF)指纹识别方案中，低信噪比环境下识别准确率低的问题，提出一种基于欧式距离与幅度距离的二维识别算法来进行RF指纹识别。该方案通过对星座图进行优化处理，可从优化后的星座图中提取识别性能更好的RF指纹，再通过二维识别算法来提高识别准确率。仿真结果表明：与仅用欧式距离作为判断依据的方法相比，所提出的二维识别算法的识别准确率最高可提升8%，在设备容量为50组的情况下识别准确率为77.8%，并且从优化后的星座图中所提取的RF指纹具有更好的唯一性和稳定性。
射频指纹 星座图 欧式距离 幅度距离 radio frequency fingerprint constellation diagram Euclidean distance amplitude distance
南昌理工学院计算机信息工程学院, 南昌 330044
特征提取和特征匹配是合成孔径雷达(SAR)目标识别中的两个关键步骤。提出了一种基于SAR目标区域匹配的目标识别方法。首先提取SAR图像中二值化目标区域；然后将其与模板库中对应的目标区域作差得到残差图像，采用欧氏距离变换对残差图像进行处理；最后利用距离变换后的残差图像构建相似度度量标准，计算当前待识别图像与各类目标的匹配度并根据最大匹配度原则判定目标类型。目标区域残差可以体现待识别目标与其他类目标之间物理尺寸的差异，因此可以根据残差的面积大小以及形状分布计算匹配度。欧氏距离变化可以较好地体现出目标区域残差的形状分布特性。基于欧氏距离变换后的残差可以更有效地反映目标区域的匹配度。采用MSTAR数据集进行了目标识别实验，验证了方法的有效性。
合成孔径雷达 目标识别 目标区域 区域匹配 欧式距离变换 特征提取 SAR target recognition target region region matching Euclidean distance transform feature extraction
重庆邮电大学 光纤通信技术重点实验室, 重庆 400065
分析了BICM-ID系统下的几种CE-8-ary (Cross Equalization-8-ary)的映射算法, 并且采用LDPC码代替了传统的卷积码, 从而省去交织器的设计, 降低系统的复杂度和时延。同时从互信息中的信道容量和欧式距离的设计准则出发, 对基于LDPC-BICM-ID系统中的CE-8-ary映射算法进行了理论对比分析。仿真分析表明: 在平均功率相等的受限信道情况下的中高信噪比区, 该CE-8-ary映射算法的信道容量比传统映射算法高出2.73bit/channel, 同时其信噪比增益最大也高达3dB。因而该CE-8-ary映射方案可作为8PSK下LDPC-BICM-ID系统中的一种优越备选方案。
LDPC-BICM-ID系统 互信息 欧式距离 信道容量 LDPC-BICM-ID systems CE-8-ary CE-8-ary mutual information Euclidean distance channel capacity
提出了一种利用润滑油原子光谱分析技术对机械磨损状态进行监测的新方法。 对磨合期润滑油原子光谱数据建立多维时间序列模型并视为标准模型, 将新数据通过此模型后得到残差并选择残差方差阵元素作为新数据所属磨损状态的特征。 然后, 利用主成分分析法对高维特征进行降维, 提取前三个主成分构成对应磨损状态的特征向量。 最后, 利用欧式距离度量对测试样本进行分类, 达到了对机械磨损状态识别的目的。 利用上述方法, 通过对某型履带车辆发动机台架实验的光谱数据进行分析, 对发动机磨损状态进行了有效识别, 从而证明了所提方法的有效性。 结果表明, 将多维时间序列模型引入油液光谱分析技术, 能够实现光谱信息的有效融合, 提高机械磨损状态监测的准确性。
机械磨损状态监测 油液光谱分析 多维时间序列模型 主成分分析 欧式距离度量 Mechanical wear state monitoring Oil spectrometric analysis Multi-dimensional time series model Principal component analysis Euclidean distance measure 光谱学与光谱分析
2010, 30(11): 2902
考虑到战斗机的自身能力属性对目标编群的限制，为使目标编群具有全面性，引入了战斗机可攻击范围的概念，并分析其影响因素。对目标的信息运用图论的方法进行了处理和存储。定义了包含位置、速度和威胁指数等参数的广义欧式距离，运用最近邻法和以目标角度为启发信息地全局A＊搜索算法对目标聚类分群。通过算例验证，这种方法能够有效地获得目标的群数进而实现对目标分群。
多目标攻击 可攻击范围 图论 广义欧式距离 搜索算法 multi-target attacking attack range graph theory generalized Euclidean distance searching algorithm
