基于决策理论的软件无线信号调制样式自动识别

信号调制样式的自动识别是软件无线电台必须具备的功能之一.主要讨论了基于决策理论的信号调制样式自动识别的基本原理和算法,论述了模拟信号调制样式的自动识别,数字信号调制样式的自动识别方法.也分析了在实现这些算法时会碰到的许多具体的实际问题,提出了能解决这些问题的调制识别新方法-人工神经网络识别法.     

通信信号调制识别方法研究

通信信号调制识别的主要目的是进行信号监测及处理。该项技术常用于频率管理、通信对抗等领域。用小波分析和神经网络理论针对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行了有效的特征提取和分类，实现了通信信号调制样式的分类识别，使识别正确率得到了明显改善。计算机模拟结果证明了此方法的可行性。     

基于多参数特征的OFDM信号盲识别

为区分多载波调制OFDM(正交频分复用)信号和数字单载波调制信号,提出了Rayleigh衰落信道条件下一种多载波调制盲识别算法.该算法对传统算法进行了改进,用信号的高阶累积量和信号的三角矩构造的特征参数对单载波信号和多载波OFDM信号进行分类,无需预先知道信号的载波频率和波特率,只需直接对中频信号进行识别处理.仿真结果表明,提出的算法抗多径能力强,识别率高,信噪比大于0 dB时识别率可达100%.     

列车轨道占用自动识别算法

为解决列车在道岔及平行股道区段的轨道占用自动识别问题,基于LTS-Hausdorff距离,结合D-S证据理论,提出了一种新的列车轨道占用自动识别算法,建立了可用于列车轨道占用自动识别的轨道LTS-Hausdorff距离参考模板,分析了LTS-Hausdorff距离的计算过程及轨道占用自动识别决策方法,研究了列车速度与搜索阈值对自动识别算法的影响。验证结果表明:在轨迹点数量为10时,该识别算法和基于最大似然准则的轨道识别决策的识别结果相同;列车速度越高,轨迹点越少,算法仍可进行有效识别;搜索阈值越小,算法实现时间越短。可见,识别算法有效。     

基于非显式小波神经网络的通信信号调制识别方法研究

用非显式小波神经网络的组合分类来实现通信信号调制识别，并拟对非稳定、低信噪比的通信信号实现复杂调制类型信号识别，计算机仿真结果证实此方法的可行性。     

基于加权FCM算法的轴承故障诊断

提出一种基于特征评估和特征加权FCM算法的滚动轴承故障诊断方法．对原始振动信号提取时域、频域和小波包归一化能量特征，组成联合特征．然后对联合特征进行评价，计算类可分性评价指标．根据该指标大小选取敏感特征，进行特征加权模糊聚类分析，实现对轴承故障状态的自动识别．特征评估克服了传统方法在特征选择上的盲目性，特征加权提高了分类准确率．实例表明，该算法不仅可以可靠识别不同类型的滚动轴承故障，而且可以识别不同程度的故障．     

微机指纹自动识别系统的设计及实现

提出了一个基于微机的指纹自动识别系统的结构、预处理算法、特征提取及实现过程。运用实际样本进行了对照识别，试验成功率为１００％，识别正确率为９８。１％从而表明利用微机可准时实时地对指纹图像进行分类与识别。     

基于m序列调制的自适应音频数字水印算法研究

提出了一种基于m序列调制的自适应音频数字水印算法．该算法首先将视觉上可辨的二值水印图像降维为一维序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号进行分段离散小波变换，把经过调制的水印信息自适应地嵌入到原音频信号小波分解中等尺度绝对值较大的分量上．仿真实验证明了算法的稳健性和不可觉察性．     

BP网络在录井气测解释中的应用

基于前馈神经网络模型发现一种全新的油气层识别技术，并提出一种改进的ＢＰ算法，利用该算法，可以所获取的录井气测资料进行精度高，速度快的油层，气层，水层的自动识别。     

人脸表情自动识别技术研究进展

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题，人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快，但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立．人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测、人脸特征定位与提取和人脸表情的情感分类．在上述关键环节上均取得了重要进展．需要解决的问题包括提高人脸检测算法的鲁棒性、人脸特征提取的针对性和准确性、人脸刚性运动分离和三维表情识别．人脸表情数据库建设和应用研究。也是今后研究的重点．提出了人脸表情自动识别系统评价指标，包括技术的实用性、成果的可比性、系统的专用性和实时性．     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

软件无线电中调制解调的实现

软件无线电概念对于通信系统的发展起到了巨大的引导作用,调制解调技术在软件无线电系统中占据着重要的地位.实现软件无线电台的关键之一就是要解决调制解调的软件化问题.文中主要对软件无线电结构下的AM、FM调制解调算法进行研究,并在此基础上用Matlab仿真工具对AM、FM信号的调制解调算法进行仿真实验,从而证明了算法的正确性和可行性.     

噪声背景下提取调制信息的改进奇异值分解技术

在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上，研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号特征的关系，引入自相关函数定量计算重构矩阵的延时步长，改进了现有算法，使得吸引子轨迹矩阵的重构更加合理。研究表明该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号，并成功用于齿轮箱调制故障信号的提取。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

基于三维光影模型的公路路面裂缝自动识别算法

针对公路路面裂缝的自动化三维图像识别技术的研究热点问题,为有效提高裂缝识别算法的准确率与可靠性,基于三维图像提出利用三维光影模型(3D Shadow Modeling)来实现公路路面表面裂缝的自动识别新方法.该方法利用裂缝区高度低于周边高度的特性,通过三维光影模型将裂缝投影为阴影区,继而通过对阴影的形态分析来识别裂缝,并采用连通域分析与线性形态分析方法,消除图像噪声.研究结果表明,采用本文提出的裂缝自动识别算法可以达到92.93%的路面裂缝自动识别准确率.     

铁路站场平面图中主要元素的自动识别算法*

为了实现异构铁路站场平面图的标准化,本文通过对铁路站场平面图的深入分析与研究,利用 AutoCAD软件的二次开发工具Visual LISP,给出了铁路站场平面图中的股道线、道岔、绝缘节和信号机等主要元素的自动识别算法。详细的分析了各种识别算法的实现步骤,并给出了部分算法的核心代码。研究结果表明,各元素的识别算法可操作性大,可支撑异构铁路站场平面图间的标准化。     

基于频率和形状特征的脉冲重复间隔调制识别

根据雷达信号脉冲序列的特点，从雷达脉冲信号中提取频率特征和形状特征，构成二维特征向量，并用支持向量机设计多类别分类器，实现雷达信号PRI调制信号的自动识别．实验结果表明，对特征向量进行大幅度降维（从64维降到2维）后，既简化了分类器，又保持或提高了识别率和抗噪声性能．与原特征向量相比，对无噪样本的误识率从0．15％～0．25％降低到0．00％，对有噪样本的误识率从0．40％～1．30％降低到0．15％～0．93％．     

批量图像采集中数字标识自动识别系统的构建

本文研究了批量采集人像时,数字标识自动识别的问题。提出了描述数字结构的n-轮廓跟踪向量的概念,建立了人像背景下数字标识自动识别系统。该系统主要由图像预处理、数字目标定位及分割、数字识别等模块构成。实验表明,本系统能够对人像背景下的数字标识进行有效的识别。     

电子车辆识别技术的性能、安全性和成本分析及应用

电子车辆识别(EVI)是利用电子信号对车辆进行自动识别和监测的技术.随着RFID技术的不断发展,EVI应用的领域和范围不断扩大,这对EVI的性能、安全性和成本提出了更高的要求.     

基于FPGA的超声波焊接电源信号源设计

针对单片机作超声波焊接电源信号源输出通道少、响应速度慢的问题,利用FPGA对比了自然采样法、对称规则采样法和不对称规则采样法的可调制SPWM信号.使用广义预测算法、PID算法解决频率跟踪锁定,使用定点算法解决浮点数运算,利用DDS原理解决信号调制.使用Quartus编程并在ModelSim环境下仿真,实现了扫频范围、输...