鱼雷目标识别技术实验研究

本文分析了雷达目标识别的方法和技术,结合水声环境和目标的特点,提出了一种用于水下目标识别的特征抽取算法,并以ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心研制了相应的实验样机,在水池中进行了实验,结果表明该方法和系统是可行的。     

引信发火控制系统环境识别研究

本文通过对影响武器系统终端效能各因素的分析,提出了利用弹道信息对引信炸点实施自适应控制与弹道识别的基本原理及弹道特征量的确定准则,并给出了三种不同的弹道特征量。     

坦克射击模拟器视景三维数学模型的建立

针对研制坦克射击模拟器的要求,利用三维图形技术,建立起了一套三维数学模型,并在该模型基础上提出一种快速纹理生成算法,克服了传统纹理映射方法耗时多的缺点,在微机上达到实时生成,从而能模拟坦克前进动态效果,使得模拟逼真度得以提高.     

一种联机手写汉字识别方法

本文给出了一种基于动态汉字基元获取笔段有序序列的联机手写汉字识别方法。该方法对汉字书写笔顺无任何限制,对手写汉字变形有很好的适应能力。经测试,基于本方法研制的联机手写汉字识别系统的识别率为９７．１％．     

基于多分辨分析的雷达目标识别方法

针对宽带高距离分辨率雷达的工作体制,提出了一种基于多分辨分析和信息综合的目标识别算法。目标特征由小波变换在相邻分辨率上的能量之比的对数构成。利用多分辨分析,将目标特征分解为反映目标结构概貌的低通特征和刻画目标结构细节的高通特征。利用辐射基函数神经网络分别对目标的低通特征和高通特征进行识别判决,然后将基于目标的低通特征和高通特征的判决信息进行综合,得到最终的识别结果     

基于神经网络的语音识别系统

本文研究神经网络的多层感知器模型在语音识别中的应用。为达到实时识别的效果,笔者设计了TMS32010数字信号处理板,它与PC/XT机构成主-从系统,由PC/XT机管理数据,TMS32010进行高速运算,实验中,考察了神经网络对数字语音的识别能力,识别率达到95％以上,结果表明,用神经网络进行语音识别是一种很有前途的方法。     

GAL神经网络训练算法的改进

对一种新型的神经网络——GAL(Grow and Learn)神经网络给出一种改进训练算法,与未改进的网络在训练时间、识别时间及识别准确率等方面进行比较,证明该网络结构简单、隐层节点易调整、运算量小,且识别准确率并未降低。     

三种语音特征信息综合方法的理论分析

本文是作者在１９９７ 年 《声学学报》中文版和英文版发表的三篇文章基础上的进一步研究。这些文章没有对提出的三种语音特征综合方法进行理论分析, 本文运用概率论知识, 详细地对前面三篇文章提出的三种语音特征信息综合方法进行理论分析。分析结果表明： 三种语音特征信息综合方法能够比较好地综合语音特征信息, 提高语音识别系统的性能。这一结果与前面三篇文章中实验结果一致。     

声发射分析用于轴承状态监测的研究

为了对轴承局部损伤进行自动检测与诊断,本文对声发射分析的新方法进行了探讨。损伤的特征量由短时信号处理技术来提取,用模式识别技术进行分析,用散布矩阵进行评价。实验和分析的结果表明这种新方法优于振动分析法。     

Zernike矩的不变性分析及其改进

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息。介绍了Zernike矩的定义,对其不变性进行了深入分析,并对Zernike矩算法进行了改进,使其在具有良好的旋转不变性的基础上,也具有较好的平移不变性和比例不变性。结果表明,改进后的Zernike矩具有更好的不变性,可更好地应用于图像识别中。