Modified Fuzzy Linear Discriminant Analysis for Threshold Selection

Otsu’s thresholding method is a popular and efficient method for image segmentation. However, its performance is greatly affected by noise and the population size of object and background. In this paper, a novel thresholding method is proposed based on modified fuzzy linear discriminant analysis (MFLDA). MFLDA is an extension of linear discriminant analysis to fuzzy domain, where the between-class variance is modified as the distance between the centers of background and object. The optimal threshold is selected such that the MFLDA criterion is maximized. Some images are used to test the performance of the proposed thresholding method and results reveal that the proposed method is less affected by noise, the population size of objects and background, and better segmentation results are obtained than Otsu’s method and other classical thresholding methods.     

用于检测硬件木马延时的线性判别分析算法

针对芯片生产链长、安全性差、可靠性低,导致硬件木马防不胜防的问题,该文提出一种针对旁路信号分析的木马检测方法。首先采集不同电压下电路的延时信号,通过线性判别分析(LDA)分类算法找出延时差异,若延时与干净电路相同,则判定为干净电路,否则判定有木马。然后联合多项式回归算法对木马延时特征进行拟合,基于回归函数建立木马特征库,最终实现硬件木马的准确识别。实验结果表明,提出的LDA联合线性回归(LR)算法可以根据延时特征识别木马电路,其木马检测率优于其他木马检测方法。更有利的是,随着电路规模的增大意味着数据量的增加,这更便于进行数据分析与特征提取,降低了木马检测难度。通过该方法的研究,对未来工艺极限下识别木马电路、提高芯片安全性与可靠性具有重要的指导作用。     

一种改进的线性区分分析方法及其在汉语数码语音识别上的应用

尽管汉语数码语音识别只涉及十个数字,但由于不同数字的发音存在相同或相似的声母或韵母,造成汉语数码语音之间的混淆性很大.采用通常的隐含马尔科夫模型(HMM)作为汉语数码语音识别模型难以得到很高的识别率.为了解决汉语数码之间的混淆问题,提高汉语数码语音识别性能,本文在隐含马尔科夫模型的状态层次上采用线性区分分析方法,将不同状态之间容易混淆的特征样本构成混淆模式类,针对混淆模式类进行线性区分分析.通过线性区分变换,在变换特征空间中仅保留那些能够有效区分该混淆类别的特征参数.这种基于状态的线性区分分析有效地提高了模型对混淆数码的区分能力.实验表明即使采用状态数很少的粗糙识别模型,也能很大幅度提高模型的识别性能;经过线性区分变换优化后的汉语数码识别模型,孤立汉语数码语音识别率可以达到99.32%.     

基于谱分析的通信信号调制方式自动识别

本文研究基于谱分析的通信信号调制方式自动识别 ,首次提出了瞬时频率归一化分布和AWGN因子等一组鲁棒性强的特征参数。在不需要先验知识的情况下 ,对加性高斯白噪声 (AWGN)信道中常用通信信号BPSK ,QPSK ,OQPSK ,π/4QPSK ,MSK ,FSK ,FM ,CW进行识别 ;仿真结果表明 :总体识别率达 95 %以上 ,证明该方案是有效实用的     

HHT在雷达信号脉内特征分析中的应用

HHT是一种新的非平稳信号处理技术,该方法由EMD与Hilbert谱分析两部分组成。本质上它是对非平稳信号进行平稳化处理,将信号中的不同尺度波动或趋势逐级分解出来,最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。应用HHT时频分析方法对实际雷达脉内信号进行分析,结果表明HHT方法是一种非常有效的时频分析方法,能较好地描述和提取信号时频特征。     

Analysis and Automatic Classification of Breath Sounds

Analysis of breath sounds (auscultation) is an important part of the diagnosis of pulmonary diseases. An automatic breathsounds classification scheme is suggested. Types of normal and abnormal breath sounds are classified, with the goal of providing the physician with a diagnostic assist device. The classification is performed in two levels. The first level is based on the linear prediction coefflcients, and the second level on energy envelope features. Seven types of breath sounds were classified. Out of 105 trials, the system exhibited only five errors The system can be implemented on a microprocessor and thus can be offered as a low-cost clinical instrument.     

Waveforn Analysis of Doppler Ultrasound Signals by a Microcomputer

We discuss the algorithms used in the analysis of pulsed Doppler blood velocity (BV) signals. The discussion mainly concerns the method used for removing artifact from the BVsignal. Thisselection procedure considerably reduces the variability of the calculated waveform characteristics. As an example, two methods for the calculation of cardiac output from the BV signal were compared and one was found to be considerably superior. The approach used here is fairly general and can be used in other situations involving almost periodic signals.     

支持向量鉴别分析及在人脸表情识别中的应用

模式识别一般首先要对数据进行降维,PCA和LDA及其对应的核化算法是其中应用广泛的方法,但这些算法的应用前提是假设样本数据为高斯分布,在少样本训练时它们的推广性能有很大局限.本文提出了一种基于支持向量机的鉴别分析算法,该算法首先寻找有限样本情况下最优分类面,以其法线方向为投影轴对数据进行投影降维,在多类情况下提供了极其丰富的方案选择投影轴.该算法体现了支持向量机的内在优良推广性能,克服了PCA和LDA等算法的局限性.本文将所提算法应用于人脸表情特征提取,并与PCA、LDA、KPCA、GDA等算法进行了比较,结果表明该算法的有效性.     

基于Gabor小波和LDA的人脸识别算法研究

为了克服光照、表情变化等因素对人脸识别的影响,提出了一种基于Gabor小波和LDA的人脸识别方法,该方法充分利用了Gabor小波的空间局部性和万向选择性,先提取原始人脸图像的Gabor特征,然后对其作LDA变换得到最佳分类特征.依据ORL和YALE人脸库进行实验,实验结果表明,该识别方法对各种变化具有一定稳健性,最高识...     

小波变换理论在线性调频信号辨识中的应用

在电子战信号处理领域,快速有效的识别脉冲压缩雷达信号具有重要的现实意义。基于小波变换理论在信号去噪方面的理论,定义了均值小波能谱,进而提出了一种快速准确识别低信噪比线性调频信号调制参数的方法。通过计算机仿真,该方法对多组低信噪比线性调频信号的参数辨识误差均在5.5%以下,从而证明了该方法的有效性和实时性。     

An Equivalent Linear Model for Marked and Filtered Doubly Stochastic Poisson Processes with Application to MMSE Linear Estimation for Synchronous m-ary Optical Data Signals

An equivalent linear model for minimum mean-squared error (MMSE) linear estimation of marked and filtered doubly stochastic Poisson processes is presented. The equivalence is employed to determine the structure of the MMSE noncausal steady-state linear receiver for synchronousm-ary optical data signals.     

模式识别技术在雷达侦察信号分类识别中的应用

本文介绍了模式识别技术的基本原理及组成，重点论述了模式识别技术在雷达侦察信号分类识别中的具体应用。     

基于线性判别分析的语音特征提取新方法

线性判别分析在语音的特征提取中有着广泛的应用，并取得了较好的效果，但是传统的 线性判别分析是基于所有类具有相同的协方差矩阵的这一假设，在实际系统中这一假设并不一定能满 足，且在多类状况下 LDA 不总是最优。在对类内散度矩阵和类间散度矩阵分别进行加重的基础上，提 出的加重线性判别分析有效地解决了以上2个问题。实验结果表明，利用该方法提取语音特征，大大提 高了语音识别系统的识别率。     

自动量程控制在DNA电化学信号采集仪中的应用

介绍一种基于电化学分析技术,用于疾病早期诊断的DNA电化学信号采集仪。详细阐述了仪器中的自动量程控制系统如何实现自动调整采样灵敏度。在此系统中,DSP处理器根据采集到的电流信号值控制两片数字电位器,从而调整J／y转换的灵敏度,实现自动量程控制的功能,这样就避免了手动设置灵敏度,提高了采样的灵活性和准确性。     

基于Matlab的线性系统仿真在信号与系统中的应用

针对教学中需要大量计算的特点,将Matlab软件的仿真功能用于线性系统的研究,结合信号与系统课程的教学要求,通过实例的分析和说明既较好地解决了教学中繁重的数学运算,又重点突出了分析问题的思想。该方法可作为课程内容的补充以提高学生分析问题的效率和借助计算机解决问题的能力。     

Real-Time Spectrum Analysis and Display of Directional Doppler Ultrasound Blood Velocity Signals

Development of a real-time system for three-dimensional display of Doppler shifted frequencies within an ultrasound flowmeter signal is described. The device is based on a fast Fourier transform (FFT) spectrum analyzer which provides both high frequency and time resolution over a variable range of frequencies up to 40 kHz. Signal preprocessing filters unwanted low frequency artifacts due to arterial wail motion and automatically controls input gain to limit peak amplitudes while matched phase shift networks translate forward and reverse components for a directional output. A digital first moment is calculated and the display may be viewed in a continuous or freeze frame mode. Clinical applications underway have shown improved detail and accuracy in the use of ultrasound for diagnosing various vascular abnormalities.     

一种简单高效的MPSK信号调制方式分类方法

文中主要针对多进制相移键控（MPSK）信号给出了一种在不需要对调制信号进行载波同步和码元同步的情况下，采用简单的MPSK信号的高次方谱特征对其进行类内分类的算法，对于信号是否经过基带成形处理对该算法不会产生任何影响。大量的仿真实验结果表明，在信噪比不低于-1dB的情况下，此算法的正确识别率能够达到100％。     

广义S变换及其在复杂辐射源信号分析中的应用

该文提出一种基于修正Hermite函数的广义多窗S变换方法,并将之应用于复杂多分量辐射源信号的瞬时频率结构分析。该方法通过引入频率尺度因子修正正交Hermite函数,将多窗时频分析方法推广到S变换中,使得改进后的广义S变换既保留了多分辨特性,又很好地解决了高频区存在的频率分辨率低、易受噪声干扰等问题。与S变换和原始多窗时频分析方法相比,该方法在瞬时频率估计精度和时频聚集性等方面均有明显改善,具有很好的工程应用前景。     

一种MPSK信号调制方式分类的新方法

提出了一种在不需要对信号载波和码元速率同步的情况下，采用双谱估计对多进制相移键控(MPSK)信号分类的新方法。仿真表明该方法可以达到很好的分类效果。