基于加权检测算法的低频时码干扰检测研究

针对低频时码信号的干扰检测问题,提出了一种新的加权检测算法。该算法通过两个加权因子,对信号平均功率和载波功率进行加权计算得到参考门限,实现对干扰的检测判决。相比于干扰检测中常用的能量检测算法,改进后的加权检测算法受干扰影响较小,对干扰特别是大功率干扰的检测有效率更高,在信噪比SNR>0时,干扰检测有效率最高可达到98.3%。此外,该算法可根据信号信噪比灵活调整参考门限,是一种适用于低频时码信号的干扰检测算法。

基于OpenCV和深度学习的助老机器人动作识别系统设计

像人类通过眼睛感知世界一样,视觉感知模块使机器人能够感知外界信息,通过视觉系统采集的信息,可以用来作进一步的加工,分析和模式识别,使机器人更加的智能化。本文设计了一种以深度学习技术为基础,以树莓派为平台,结合python语言和OpenCV库的动作识别系统——为助老机器人视觉感知模块提供技术实现。

一种基于OpenCV和Kinect的人体步态识别系统设计

步态识别不需要被检测人的配合、非侵犯性,并可在图像分辨率不高和较远的距离条件下实现对人体的身份检测,具有很好的实际应用前景。本文设计了一种基于OpenCV机器视觉库的人体步态识别系统。首先,通过Kinect摄像头和OpenCV函数实现步态图像数据的采集。然后,将图像数据进行预处理,通过背景差分方法提取出人体步态轮廓,并进行归一化。将一个周期的步态轮廓,通过能量图的方法来生成二维步态能量图,并以此为基础实现步态的分类和识别。