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。     

基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

雷达极化信息处理技术的研究现状

有关目标散射波中信息的利用,到目前为止,还主要限于其幅度、相位、频移和波形,很少涉及极化信息的利用。本文简要评述国内外学术界在雷达极化信息处理研究领域,具体包括检测、最优化/信号增强、杂波抑制及目标识别等方面的研究现状。     

多传感器目标识别系统中的数据融合方法与系统结构的研究

多传感器数据融合技术与系统结构是精确制导及航空自动目标识别等系统中两个紧密相关的重要研究内容,本文针对新一代导弹武器发展的需要,先介绍一种实用的高层多传感器数据融合方法,然后提出一种高性能的多传感器目标识别系统的体系结构。     

小波分析及其在核爆与闪电识别中的应用

探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法,并将该方法用于核爆信号与闪电信号的识别中,结果表明,该方法是很有效的（正确识别率几乎可达１００％。     

语声控制系统模型及实现

语声控制系统是指利用电子计算机对语音信号进行分析,提取出其中携带的有关参数,综合利用语音识别技术与讲者识别技术而构成的一种专用控制系统。本文介绍一个基于汉语数字零到九识别的语声控制系统的模型及其实现方法。     

基于多特征的图象目标识别分类

文中研究将多特征信息融合技术用于图象目标识别分类的方法,利用图象灰度表面的分形特征与图象的摘特征（非分形特征）所提供的信息进行融合处理,在决策层中运用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据推理理论,并使用决策规则对目标进行分类。在实验中,将经过信息融合分类的结果与单特征独自分类的结果进行比较。结果表明,多特征信息融合的目标识别方法具有良好的稳定性,准确性和可靠性,能够有效地提高图象分类识别系统的精确度与容错性。     

高分辨率雷达目标一维距离像的编码识别算法

文中提出了一种高分辨率雷达目标一维距离像的识别算法。该算法借用图像处理方法,先对雷达目标的一维距离像进行编码,经过傅里叶变换提取一组形状特征。这组特征精确地描述了一维距离像曲线的走向。而后,利用人工神经网络技术对一定姿态角变化范围内的这组形状特征进行识别。实验结果表明,可以获得良好的识别效果。该算法为雷达目标一维距离像识别算法的实时处理提供了一条有效途径。     

基于知识的ATR系统综述

基于知识的ATR系统的发展能显著提高武器系统的性能,对实现武器系统智能化起着关键性作用,本文分析了基于知识的ATR系统的发展过程、现状,综述了ATR算法,并探讨了其未来的技术途径。