基于特征融合的DCSK调制方式识别技术

差分混沌移位键控(differential chaos shift keying,DCSK)系统由于采用了类噪声的混沌信号作为载波信号,在保密通信中具有广阔的应用前景。开展DCSK调制方式识别技术研究有利于军用通信系统信号的认知和分选,为此提出基于特征融合的DCSK调制方式识别技术。该技术从统计域、时域、频域对改进的DCSK调制信号进行特征提取并分析,根据提取的特征维度建立数据模型,由数据模型与相应的评价因素权向量确定改进DCSK调制信号的阈值,从而实现对DCSK调制方式的识别。Matlab仿真实验结果表明该模型具有有效性和准确性。

基于机器视觉技术的整地机械智能化控制研究

为了提高农田整地效率、减少资源浪费以及改善土壤质量,该研究通过对整地机械在田间工作过程的分析,基于机器视觉技术,利用高分辨率的摄像设备对整地区域进行图像采集与分析,获取土壤质量、杂草分布等信息,同时借助图像处理与模式识别技术,对图像数据进行处理和分析,实现对植物区域、土壤区域和杂草区域的识别与定位,将识别得到的信息与预先设定的整地参数相结合,自动调整整地机械工作模式、深度和速度,以实现精准的整地操作。通过在实际农田环境中的试验验证,证明了基于机器视觉技术的整地机械智能化控制在提高整地效率、降低能耗、改善土壤质量等方面的显著效果。

改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别

为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法.首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集.其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型.将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试.最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比.结果表明:浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息.可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确.

地震与爆破的小波包识别判据研究

利用sym5小波包基函数对小震级天然地震和人工爆破波形进行4层小波包分解并绘制了时频谱图.通过时频谱图可直观得出,爆破频率成分简单,时频谱聚集性较好.为寻求定量的识别指标,综合P波和S波小波包变换结果,提出并定义了P/S能量比.分析识别效果较好的P/S能量比判据得出爆破的P波主频集中在频段3.125—9.375Hz处,地震频率成分较复杂,S波在高频12.5—23.437 5Hz处也较发育,在这些频段上,爆破的P波与S波差异要大于地震的P波与S波差异.作为小波包判据研究的补充,文中也提取分析了P波的能量比与S波的能量比.能量比判据识别结果表明,人工爆破与天然地震的频率成分存在差异,通过小波包变换能够提取有效的识别判据.

采用主分量分析的非合作水声通信信号调制识别

由于信道传输特性、信噪比低等因素的影响,非合作水声通信信号的调制识别极具挑战性。对信号功率谱、平方谱进行主分量分析,提取代表不同类型调制信号特有信息的主分量作为特征参数,从而降低特征参数维度、抑制噪声影响,并在此基础上设计一种基于人工神经网络的水声通信信号调制方式分类器。海上实录信号数据的识别实验结果表明了该方法的有效性。

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法 .根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征 ,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式 ,而无需提取轮廓和骨架 .文中构造了 5种不同的弹性网格 ,并将其应用于方向分解特征的提取 ,最后 ,应用 86 3手写样本库HCL2 0 0

瞬变电磁法用于检测与识别硐室爆破盲炮的可行性探讨

应用瞬变电磁法对硐室爆破盲炮的检测与识别进行了可行性研究。试验时先确立电磁背景场,然后在硐室中预置良性导体并测得电磁场后消除背景场,在爆破后再次进行瞬变电磁测量。通过对比爆破前后预置良性导体涡流场的变化,实现硐室爆破盲炮检测与识别的目的。试验结果表明,当铝箱目标体埋深不超过30 m时,瞬变电磁检测法可以明确地确定铝箱的位置;当铝箱埋深超过30 m后,铝箱形成的二次涡流场层次不明,不能确定铝箱的埋深与位置。

利用帧同步码的卷积交织器快速盲识别方法

为实现前向纠错,数字无线通信系统广泛采用信道编码技术.信道编码盲识别是对编码参数的逆向识别.已有的利用帧同步码的卷积交织器盲识别方法运算复杂度较高,无法识别交织深度起点参数,并会在某些交织器参数和帧长条件下失效.已有方法的主要运算量存在于对交织序列帧同步码周期的盲识别步骤中.本文通过去除该步骤中存在的大量重复运算,得到了帧同步码周期的低复杂度盲识别方法;在此基础上,提出对交织序列的分段累加序列进行循环解卷积交织,在恢复帧同步码的同时识别交织参数.所提方法可在任意交织器和帧长条件下,实现对全部交织参数的识别.理论分析和仿真实验表明,新方法能够比已有方法节省约50%直至90%以上的运算量,同时抗噪能力显著提升2d B以上,在认知无线电等领域具有重要应用价值.

海量车牌识别数据集上基于时空划分的旅行时间计算方法

城市路段旅行时间计算是智能交通领域的一个研究热点.车牌识别数据作为近年来新兴的一种针对城市道路行驶车辆的实时监测数据,具有持续生成且数据量大、时间空间相关等特性.为了利用车牌识别数据集进行高效、准确的旅行时间计算,给出了基于车牌识别数据集的旅行时间计算定义,在此基础上提出一种基于时空划分的流水线式并行计算模型,并给出了该模型基于实时MapReduce的实现.通过一组基于海量真实车牌识别数据集的实验表明,本文方法在亿级车牌识别数据集上的旅行时间计算性能方面相对于直接基于Hadoop的实现可以提高3倍以上,同时具有适合细粒度划分及受路网规模影响小的特点.

基于图像的铁路货车车号定位与识别

针对铁路货车车号特征,提出一种基于图像处理的车号定位与识别方法.该方法首先对车号区域图像进行预处理并粗定位出车号区域,然后采用改进的Soble算子边缘检测技术与投影法和铁路货车车号先验知识相结合对车号区域进行精确定位,最后通过对字符进行分割和归一化处理,在粗网格特征提取字符特征的基础上采用模板匹配法快速实现了车号识别.实验结果表明,该方法对铁路货车各种车型车号区域定位和识别具有较高的准确率.

基于改进的PSO神经网络的手写体汉字识别

为了克服手写体汉字识别中传统神经网络训练算法存在网络易于过早收敛的缺陷,本文提出采用自适应惯性权值的粒子群优化算法训练神经网络,即利用粒子更新迭代训练神经网络最优的权值和阈值,其中对粒子更新的惯性权值进行了自适应性的改进.试验中提取了大量汉字样本的笔画数量信息和分布信息作为特征向量,利用改进的粒子群神经网络对汉字进行分类,并与BP神经网络的识别效果做了比较.结果表明:自适应惯性权值的粒子群优化算法能有效避免网络"早熟",大大提高了网络训练精度,网络对汉字的识别正确率明显提高.

黏接界面各本构模型之间形状参数的关系研究

指数型、多项式、三线型及双线性内聚力模型广泛用于表征黏接结构的界面性能,建立不同模型形状参数间的关系,可以为界面问题研究中参数的选取提供参考。首先,保持黏接界面的临界应力和断裂能相等,推导四4种模型形状参数之间的关系,任意2种模型的形状参数可相互表示。其次,基于改进的遗传算法反演识别率相关的铝合金黏接界面4种模型的形状参数,以指数型模型为基准,多项式、三线型及双线性模型形状参数反演识别与预测值的相对误差分别为1.76%、1.54%、3.13%。最后,根据各模型形状参数之间的关系给定4种模型界面参数,对比分析有限元仿真结果,4种模型表征的界面性能相同,验证了推导结果的准确性。

航空信道下基于假设检验的MQAM信号识别

信号的调制识别是信号处理领域的一个重要研究方向。航空信道时变特征明显,是一种非平稳的信道。针对航空信道下MQAM类信号的调制识别,提出了基于假设检验的平均似然比识别算法,构造出信号的似然函数,在判决准则下实现信号的识别。另外运用多天线分集接收技术对该算法进行一定的优化,优化后的算法不仅可以明显地提高信号的正确识别率,而且还可以有效地降低航空信道中多普勒频移和多径衰落等对信号接收带来的影响。仿真结果表明,该算法和优化后的算法均能够实现航空信道下MQAM类信号的调制识别,优化后的算法识别效果更好。

基于人工智能的外语听说训练应用研究

针对外语听说训练中的应用人工智能技术的需求,分析了基于人工智能技术的外语听说训练应用模式.以应用模式为切入点,详细分析了人工智能技术在外语听说训练应用中应解决的关键问题,提出了语音智能识别、训练素材智能采集与分类和训练效果智能评估这三项待解决的关键技术.结合未来技术的发展趋势,分析了基于人工智能技术的外语听说训练未来的发展趋势.

姜炭超高效液相色谱指纹图谱研究

目的建立姜炭药材的超高效液相色谱-二极管阵列检测器(ultra performance liquid chromatography-photodiode array,UPLC-PDA)指纹图谱。方法采用UPLC BEH色谱柱C18(2.1mm×100mm,1.7μm),流动相为水-乙腈,梯度洗脱;流速0.25mL/min;柱温30℃;检测波长为280nm;分别对14批样品指纹图谱进行相似度分析、聚类分析和偏最小二乘法判别分析。结果实验指认了指纹图谱15个共有色谱峰中的5个。14批不同产地姜炭药材中9批样品相似度大于0.9,可聚为4大类,其中10个色谱峰的VIP得分值大于1.0。结论所建立的指纹图谱方法简便、稳定、可行,可用于姜炭的质量评价及分类。

新型席夫碱大环化合物的合成与应用研究

以水杨醛、1,2-二溴乙烷、邻苯二胺、对苯二胺、4,4'-二氨基二苯甲烷、4,4'-二氨基二苯醚、联苯胺为原料,经取代、缩合成环,得到一系列新型的席夫碱大环化合物,并对席夫碱大环进行还原,得到结构更稳定,柔韧性更好的仲胺大环。并通过IR、1HNMR和ESI/MS对其结构进行了表征。离子识别研究表明:大环化合物对Na+、Mg2+、Li+无明显作用,对Fe3+和Cu2+有作用。初步生物活性测试表明:席夫碱大环在一定浓度下具有抑菌活性。

脑电图识别的模糊方法

对于临床测得的脑电图波形样本,我们根据医生的经验提取其特征,并在引进量级概念的基础上,构造出相应的隶属函数,用以对脑电图进行分类识别.脑电图的分类识别是根据临床测试所获得的数据,给出正常或异常程度的诊断.根据医生的经验,脑电图的测试指标有:

境外华人社区普通话传播与发展研究——以香港、澳门和新加坡为例

我国自1956年开展推广普通话工作以来,推普工作成绩显著,普通话已经是全国各地区、各族人民的通用语言。纵观全球华人社会,普通话虽在境外华人社区发展历程各不相同,但近年来都呈增长趋势。本文选取了香港、澳门和新加坡三个典型华人社区作为研究对象,通过对三个地区(国家)的语言状况进行对比研究,发现影响普通话在境外华人社区传播和发展的因素很多,其中各地(国)的政府语言政策和语言规划、中国的综合国力、华语社区成员的语言认同、语言使用现状等是主要原因。文章同时提出全球华人社会应该平等对话,求同存异,加强合作,共同推动国际汉语语言资源的开发。

基于距离分辨的多目标同一性识别方法

针对分布式多站探测系统在跟踪多目标过程中所面临的测量数据组合模糊问题,分析了T/R-R3分布式时差测量系统设备的多目标分辨能力,并从理论上证明了基于距离分辨、通过时序组合进行多目标同一性识别方法的正确性。仿真试验验证,在典型飞机编队情况下,各接收站回波不会出现不一致情况,验证了该方法的正确性,具有很高的工程应用价值。

基于序列图像的复杂背景下字符识别技术研究

针对舰船模型其横摆度与纵摆度量的检测问题,研究了一种基于序列图像的复杂背景下字符识别方法用以检测舰船模型的摆度量。首先利用背景图像相邻区域灰度值变化缓慢的特性,采用高斯低通滤波算法对图像背景进行实时更新;其次提出了一种基于差分图像统计信息的自适应阈值分割算法,用以消除光线和环境的变化对背景的影响;最后研究了基于改进扫描线算法与模板匹配算法的字符识别算法。实验结果表明,研究的算法可以在不同光照情况下完整、快速地识别出舰船模型上印刷的字符,完全可以用于摆度量的检测,具有较大的实用价值。