声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

C4I体系下图像目标毁伤效果评估模型的研究

目标毁伤评估系统是C4I的重要组成部分,图像变化检测是目标毁伤效果评估系统中的一种重要手段.分析了图像处理技术的必要性,据此设计了基于图像变化检测的目标毁伤评估系统模型,并对其关键技术及评估准则进行了深入分析.结果表明,基于图像变化检测的目标毁伤估计可以提高评估效率,提高评估精度和优化评估效果.     

海面空-空无线信道特征

针对海上远距通信场景,基于无人机之间的无线通信链路,对接收功率进行实际测量。在大尺度路径损耗方面,采用对数距离线性模型进行拟合,分析海上远距空-空无线信道特征,获取路径损耗指数,并采用射线跟踪方法进行仿真验证,通过仿真所得信道冲激响应在多径时延和功率方面分析产生接收功率快速变化的原因。分析结果表明,近岸的多径反射会造成接收功率的波动,并且会造成路径损耗的升高。利用三种分布函数对测量数据进行分布拟合,分析海面和近岸两种通信条件下空-空无线信道的小尺度分布特征。测量分析结果表明,小尺度特征受陆地反射影响明显,在距离陆地较远的海面呈现高斯分布特征,而在近陆地处未呈现典型分布特征。     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

一种鱼雷辐射噪声的线谱估计方法

基于鱼雷辐射噪声的物理特性和线谱特征,探讨了一种鱼雷目标特征提取方法。该方法结合经典谱与现代谱估计,提取水下目标辐射噪声线谱特征。通过两次估计采集数据的功率谱,得到估计算法功率谱图,然后分析功率谱图,先确定线谱存在的大致区域,再估计精确线谱。进行仿真研究,得到了较好的效果,证明该方法对低频段的线谱特征提取有很好的实用性。     

一种基于模糊连接度的区域生长毁伤特征提取算法

针对传统的区域生长算法在提取军事目标毁伤时,不能较好地处理毁伤区域与背景之间的模糊性,生长结果对种子点的选取敏感等问题,提出了一种基于模糊连接度的区域生长算法。算法以模糊连接度作为生长点与种子点相似度的度量,有效地保持了像素之间的模糊性,按照模糊连接度由强至弱的顺序生长,使得生长的结果对种子点的选取不敏感;采用灰度波动控制和USAN面积相结合的方式作为生长准则,在适应目标区域灰度变化的同时得到了较好的边缘定位效果。实验结果证明了算法的有效性。