自动识别数字调制方式的一种方法

提出了一种对经符号成形的数字通信信号进行调制方式自动识别的方案,该方案将数字已调信号的瞬时特征与功率谱特性相结合,设计了一组对信号信噪比不敏感的特征参数。通过提取经升余弦滤波成形的2FSK等六种常用的数字调制信号的5个特征参数,分别采用决策树和神经网络分类器进行调制方式自动识别。仿真表明,当信噪比为11dB时,采用决策树分类器对除2ASK外的5种信号的识别率在95%以上,神经网络分类器此时对所有信号的识别率达到了98%以上,证明了该方案的有效性和可行性。     

直观特征匹配在目标识别中的应用

随着卫星遥感技术的迅猛发展,遥感图像的快速判读技术成为急待解决的课题。针对遥感图像的特性,采用基于形状的直观特征匹配模式识别方法实现静止摆放目标的识别,解决了目标在遥感图像上的平移、旋转、缩放和特征匹配时间长的问题,在工程应用中取得了良好的效果。     

一种改进的语音信号特征参数提取算法研究

为了提高语音信号的识别率,提出了一种改进的语音信号特征提取算法。该算法在MFCC参数的基础上,增加每帧信号的短时能量和短时过零率,使得新参数能够更为准确地表征语音信号。通过仿真实验。说明了新特征参数取得了较高的识别率。     

智能视频监控中目标跟踪的研究与实现

目标跟踪是智能监控领域的关键技术,本文主要是研究实现这一关键技术。提出一种融合运动目标的面积和矩特征进行匹配的算法,并结合运动估计算法对下一时刻目标最可能存在的方位进行预测,实现了对运动目标的跟踪。实验表明该算法能够准确跟踪运动目标,在一定程度上满足了实时性的要求。     

基于听觉模型的客观音质评价方法研究

本文阐述了一种基于听觉模型的客观音质评价方法研究,我们在使用谱失真和谱包络失真进行了客观音质评价同时采用了听觉系统模拟的三个听觉感知模型,实验结果表明,在于听觉模型的谱夫真方法测量结果与主观评价更人一致性,在与主观评价具有同样相关系数时,采用听觉模型谱包失真方法的预测系数为４阶而ＬＰＣ倒谱距离方法的预测系数为８阶。     

基于SURF的特征点快速匹配算法

为了解决光电图像匹配过程中特征点错配率较高的问题,本文提出了一种基于SURF特征点的匹配方法。该算法首先利用最近邻欧氏距离比率法对提取的SURF特征做粗匹配,然后获取特征点对应尺度的邻域灰度统计信息,进而利用Pearson相关系数比得到鲁棒性较强的匹配对。实验表明该方法能够有效提高匹配的准确率,且满足实时性要求。     

基于DT-CWT和PCA的唇部特征提取方法

针对单视觉唇读系统中唇部特征的提取问题,提出了基于双树复小波和PCA的唇部特征提取方法.利用双树复小波变换的近似平移不变性,通过将变换后的系数幅值重新排列,克服了感兴趣区域中唇部偏移的影响.与DCT相比.双树复小波变换既可反映输入信号的频域特性,又能反映其空间域特性,具有近似平移不变性.这些特性使得DT-CWT+PCA...     

基于GMM-UBM模型的说话人辨识研究

为了进一步提高基于传统的GMM模型的说话人辨识的识别率,引入了GMM-UBM模型,并且在特征提取方面采用多种特征参数组合来代替单一特征参数,以提高有效特征维数来弥补特征样本的不足,同时在说话人辨识的端点检测部分,用基于MFCC相似度和谱熵的端点检测方法来代替传统的基于短时能量和过零点的方法,以解决其对含噪语音检测不准确而影响说话人辨识的问题。实验表明,与传统的GMM模型相比,GMM-UBM模型能够有效地提高说话人辨识的性能,并且使用组合特征参数和利用基于MFCC相似度和谱熵的端点检测方法都可以进一步提高说话人辨识的性能。     

基于TSVD-SCN的光纤入侵信号识别算法研究

采用随机配置网络(SCN,Stochastic configurat ion network)对光纤振动信号进行识别,常由于光 纤预警系统的背景噪声问题使得网络的隐含层输出接近奇异,直接影响了SCN对光纤数据的 识别准确率。 因此本文提出了一种基于截断奇异值分解(Truncated singular value decomposition,TS VD)的SCN 方法(TSVD-SCN) 对光纤入侵信号进行识别。TSVD-SCN通过对网络的隐含层输出进行SVD分解并设置阈值去 除其中较小的 奇异值,以减少隐含层输出矩阵的条件数,提升网络识别率。本文利用占空比,平均幅差函 数,FFT求能 量占比的方法进行特征提取,采用基于TSVD-SCN算法对不同入侵振动特征矢量进行分类识 别。实验证明, 本文所提算法模型精度比SCN的模型精度更高,可以准确识别光纤入侵信号类型,对SCN网 络在实际应用中对分类精度的提高有着重要意义。     

基于改进U-Net网络的腺体细胞图像分割算法

针对腺体图像在自动分割过程中由于多尺度目标和信息丢失影响导致准确率降低的问题,文中采用了一种引入注意力模块的全卷积神经网络模型。该模型遵循编码器-解码器结构,在编码网络中用空洞残差卷积层代替原有的普通卷积层,并添加空洞金字塔池;再在解码网络中加入注意力模块,使模型输出高分辨率特征图,提高对多尺度目标的分割精度。实验结果表明,提出的网络模型参数少分割精度高,对腺体图像的平均分割精度高达89.7%,具有较好的鲁棒性。