基于混合模型的雷达信号脉内波形分类

为了在雷达接收机中实现对目标信号调制方式的快速判别,针对雷达信号脉内波形分类问题,提出了一种适用于多波形分类的模型.该模型根据信号的自相关性强弱确定应采用的信号预处理方式,进而通过预训练的分类器实现分类.该模型的关键点是根据信号自相关性的强弱分别采用自相关和短时自相关处理信号,并对结果进行时频分析以获得可以描述原始信号...     

单一载荷和当量载荷的识别

本文根据多自由度系统受单一载荷作用的特点,将载荷识别的理论公式简化为只要依据系统任意点的响应信号和一个对应的频响函数即可运算,并在使用HP3562A 动态信号分析仪的实验中证明具有很好的识别精度。此种识别技术还可推广用于识别实际上不是作用于某点的当量载荷。     

舰船磁场信号的频域分析

本文采用修正的周期图法(Welch法)对舰船磁场信号进行了功率谱估计并给出归一化曲线。在此基础上,提取了频域特征量,利用特征频率f_H进行了目标舰船速度的识别研究。计算机仿真表明,正识率可达95％以上。     

雷达目标一维距离像的类别可分性研究

利用决策分析方法和模式分类复杂度的概念,对高分辨雷达飞机目标的原始距离像、平均距离像以及付氏变换距离像的类别可分性进行了讨论。结果表明,不同目标的雷达一维距离像,在总体上反映出了各目标间的结构性差异,提供了可资利用的目标识别信息     

运动目标的智能识别与定位

本文详细探讨了本课题研究的内容及关键技术,并且给出了地雷智能系统样机的战术技术性能,重点阐述了智能识别与定位的理论,特别是模糊理论在识别与定位中的应用,对样机的硬件与软件结构,被动声定位技术,延时方法进行了分析与对比。     

一种基于改进的SEVQ 匹配算法的汉语全音节语音识别系统

本文全面介绍了一种采用改进的ＳＥＶＱ匹配算法的特定人汉语语音识别系统,具体描述了系统总体方案、系统参数的选取策略、各种识别预处理所用方法及语音模式匹配原理和方法。系统的实时识别率超过９３％     

利用信号拟合方法提取故障的相位调制信息

本文分析了相位调制信息及其统计特征值在故障识别中的作用,并探讨了利用信号逼近方法近似地提取相位信息的数学过程。     

神经网络发展探析

主要介绍神经网络近期新发展,扼要阐述其原理、结构、模型、算法、特性、应用前景及发展现状与趋势。     

人车目标的自动识别

对单人、人群、机动车三类目标的特征进行了分析,找出了它们之间的不同之处,提出了对这三类目标进行分类识别的方法,并经现场检验,证明这种方法是有效的。     

基于最小邻近准则的故障类型识别方法

对设备的多故障类型自动识别问题是设备进行自动诊断的难题之一。讨论基于信号频域特性的故障信号特征提取方法,利用这种方法可以把统计学的聚类分析技术用于故障类型识别,建立起一个由信号特征向量构成的向量空间,以最小邻近准则作为故障类型识别的依据。