通信信号数字调制方式自动识别算法研究

自动调制识别是非协调通信系统接收机设计中的重要研究课题,该文针对工程中的应用提出了一种调制识别算法。与已有的算法相比,该算法结构简单,计算量小,适合实时计算,而且在低信噪比环境下有较高的识别准确度;同时考虑了符号成形对参数提取的影响,更能满足工程上的需要。

基于手掌形状的身份模糊识别

人与人的手掌形状存在差异,利用这一特征进行身份识别,与指纹和虹膜识别相比,具有数据采集简单、设备成本低等优点。在这种识别系统中,为了防止身份的误识别及漏识别,必须解决好现场手掌形状参数的采集、识别码生成及身份判断等问题。本文介绍了解决上述问题的研究结果,给出了手掌参数的采集、数据库的建立以及用模糊识别技术进行身份判断的实现方法,并说明该方法在小范围群体中使用,能够达到较高的识别可靠性。

窄带雷达观测下的锥体目标参数估计方法

针对现有的基于进动特征的空间锥体目标参数估计假设散射中心微多普勒频率为正弦与实际情况不符的问题,提出了一种利用窄带回波中所包含散射中心微多普勒频率进行参数估计的方法.在建立目标进动模型的基础上,推导了顶部和底部散射中心理论微多普勒频率,然后对底部散射中心微多普勒进行展开,并分析了展开系数和目标尺寸与进动参数之间的关系,最后结合顶部与底部散射中心微多普勒建立线性方程组对展开系数进行求解,根据所得展开系数计算了目标尺寸与进动参数.

平面赤脚印形状特征量化技术初探

赤足形状参量的提取是利用赤足迹进行个体识别技术研究的关键技术,传统的手工测量和手工描绘都会产生较大的误差,本文利用图像处理技术从足迹图中提取赤足形状的轮廓线,然后利用AutoCad软件测量特征点的参数,建立了利用计算机自动提取赤足形状参数的方法。

经符号成形的数字信号调制制式识别

提出了一种对经过符号成形的调制信号进行识别的新算法,利用特征参数提取与决策树分类器相结合对8种常用数字信号进行调制识别。首先详细介绍了符号成形对调制信号及信号瞬时参数提取的影响,然后选取特征参数通过决策树分类器进行识别分类,最后进行了计算机仿真,仿真表明该算法能够有效识别经符号成形的数字信号,且与无符号成形的数字信号调制识别方法相比,有着更好的识别性能。

基于神经网络的数字信号调制方式识别

提出了一种对经过符号成形的数字信号调制方式进行识别的新算法,利用特征参数提取与神经网络分类器相结合对8种常用数字信号进行识别。首先介绍了符号成形对信号瞬时参数提取的影响,然后选取特征量并通过所设计的神经网络分类器进行识别分类,最后计算机仿真表明利用神经网络分类器在低信噪比下能较好地区分开8种经符号成形的数字信号,且选用的L-M训练算法收敛快,适合在线分析。

手掌形状身份识别系统特征参量提取技术

提出了一种基于手掌形状的身份识别系统。与其他的识别系统相比,具有数据采集简单,设备成本低等优点。在此系统中提取手掌形状参量是一个关键技术。介绍了手掌图像的轮廓线生成方法和特征参量的提取技术,并在实验中得到了证实。

基于指形凹点和凸点的手形图像校正方法

手形识别是基于手形生物特征提取和匹配的人体生物特征识别技术之一。针对传统手形识别技术中的手形矫正方法无法完全排除噪声干扰和识别起始点定位错误的问题，提出一种基于手形凹点和凸点的手形矫正方法的方法。该方法通过提取手性的外侧轮廓，自适应的检测手形中手指的凹凸特征点，克服了背景噪声和手形原始图像中手指识别起始点定位错误。然后利用得到的指形凹凸特征点对手形图像进行位置和方向矫正。