于倩
- 作品数：9 被引量：6H指数：2
- 供职机构：燕山大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省科技厅科技支撑计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 模糊控制在变速恒频风电无功功率优化中的应用被引量：2
- 2009年
- 分析了变速恒频风力发电机组的特性及运行原理。提出了在定子有功参考功率捕获最大风能的同时,确定定子无功参考功率,以提高机组运行效率、优化机组运行为目的的控制策略。在该策略中运用模糊逻辑来获得定子无功参考功率的确定值,仿真验证了该策略的有效性,其能实时调节系统的无功功率,使发电机在获得定子最大有功功率的同时,显著减少了发电机本身的损耗,提高了其运行效率。
- 杨国良于倩李惠光
- 关键词：变速恒频风力发电模糊控制无功功率
- 基于Ad Hoc网络退避算法的研究
- 退避算法是一种用于多用户共享无线网络的冲突解决策略，是Ad Hoc网络研究的重要方面。设计成功的退避算法能有效地减小节点间的碰撞概率，提高节点接入信道的公平性，改善系统性能。作为IEEE802.11协议提出的一种信道接入...
- 于倩
- 关键词：无线自组织网络IEEE802.11协议
- 文献传递
- 模糊控制在变速恒频风电无功功率优化中的应用
- 2009年
- 分析了变速恒频风力发电机组的特性及运行原理,提出了在定子有功参考功率捕获最大风能的同时,确定定子无功参考功率,以提高机组运行效率和优化机组运行为目的的控制策略。在该策略中运用模糊逻辑来获得定子无功参考功率的确定值,仿真验证了该策略的有效性,其能实时调节系统的无功功率,使发电机在获得定子最大有功功率的同时,显著减少了发电机本身的损耗,提高了运行效率。
- 杨国良于倩李惠光
- 关键词：变速恒频风力发电模糊控制无功功率
- 基于稀疏表示和协作表示的虹膜识别算法研究
- 虹膜图像往往会受到光照、眼睫毛和眼睑等干扰的影响，使得识别系统性能受到影响。近期，稀疏表示被应用到虹膜识别中，其能够有效的克服这些干扰问题，使系统具有较好的鲁棒性。本文在研究国内外最新研究进展和相关研究成果的基础上，对稀...
- 于倩
- 关键词：虹膜识别
- 文献传递
- 基于模糊增强和小波包变换的人脸识别方法
- 2009年
- 针对目前光照补偿后人脸图像的识别率仍不够理想这一问题,提出了一种基于模糊增强和小波包变换相结合的非均匀光照下人脸识别方法。将人脸图像在对数域中计算二维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸图像非均匀光照补偿,再对光照补偿后的人脸图像边缘纹理进行模糊增强。在YaleB人脸库中的实验证明,该方法进一步提高了人脸识别率,比现有的其他方法有更好的性能。
- 李惠光于倩
- 关键词：人脸识别人脸光照补偿小波包
- 模糊控制在变速恒频风电无功功率优化中的应用
- 分析了变速恒频风力发电机组的特性及运行原理。提出了在定子有功参考功率捕获最大风能的同时, 确定定子无功参考功率，以提高机组运行效率、优化机组运行为目的的控制策略。在该策略中运用模糊逻辑来获得定子无功参考功率的确定值,仿真...
- 杨国良于倩张纯江
- 关键词：变速恒频风力发电模糊控制无功功率
- 文献传递
- Ad Hoc网络中基于传输状态的自适应退避算法被引量：1
- 2012年
- 提出一种适用于Ad Hoc网络、基于传输状态的自适应退避(ABTS)算法.为了预测信道状态,ABTS算法采用局部竞争节点估计的方法,并且针对不同的信道状态采用退避窗口乘性或线性增加的策略.鉴于重传多次的数据容易被丢弃,ABTS赋予重传多次的数据高传输优先级,以减少数据丢失.理论分析和仿真结果表明,ABTS算法能满足Ad Hoc网络多跳特性,并对网络吞吐量、延时和冲突概率有明显地改善,性能优于经典的二进制指数退避(BEB)算法.
- 刘洺辛于倩
- 关键词：ADHOC网络
- 模糊控制在变速恒频风电无功功率优化中的应用
- 分析了变速恒频风力发电机组的特性及运行原理。提出了在定子有功参考功率捕获最大风能的同时,确定定子无功参考功率,以提高机组运行效率、优化机组运行为目的的控制策略。在该策略中运用模糊逻辑来获得定子无功参考功率的确定值,仿真验...
- 杨国良于倩张纯江
- 关键词：变速恒频风力发电模糊控制无功功率
- 文献传递
- 联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法被引量：1
- 2014年
- 基于稀疏表示的虹膜识别方法(SRIR)相对于传统的虹膜识别方法,在处理噪声干扰等问题,识别效果相对较好,具有较好的鲁棒性。但在样本集不足的情况下,识别性能受到影响,存在运行耗时过多、计算复杂度较高的问题。针对上述问题,提出了一种联合多尺度分块和协作表示的虹膜识别算法。通过将虹膜图像按照多个尺度大小分别进行均匀分块,从而达到有效地利用虹膜特征,然后分别对每个尺度下的虹膜图像子块进行基于协作表示的识别,以降低算法耗时,最后将识别结果通过贝叶斯融合方法得到最终的分类。实验结果表明,该算法对于虹膜样本集较少的问题,比原有的SRIR方法耗时低,识别率高,复杂度低。
- 陈书贞于倩练秋生
- 关键词：虹膜识别
