基于小波包分析的电磁导波信号缺陷识别

在钢管的电磁导波缺陷检测中,导波信号会不同程度地受到环境噪声污染。针对该问题,提出基于小波包系数区域相关分析的信号处理方法,通过对有缺陷与无缺陷情况的钢管电磁导波检测信号进行小波包分解重构、滤波和区域相关法对比分析,有效地解决了电磁导波检测中钢管缺陷的判别问题。     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

基于边缘检测技术的温度计自动检定装置研制

为了解决人工检定温度计存在的工作效率低、劳动强度高、读数误差大和检定油烟重等问题,运用边缘检测技术,先对图像作预处理,再利用经典的Sobel边缘检测算子和三线识别方法,将温度计液柱图像转换为数字化的温度计示值;对温度计检定槽进行自动化改造,由计算机控制温度计插槽旋转角度和摄像机运动高度,再由单片机控制执行指令,将采集的图像传给计算机,从而研制出温度计自动检定装置,并实现计算机自动处理检定信息、打印原始记录和检定证书。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

雷达空间目标识别技术综述

随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型,提出了一种结局偏好认知信息的集结方法.首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析,确定出专家的权重评价值,进而运用模糊模式识别原理,通过建立一个非线性规划模型,给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法.最后,用一个数值例子对文中所提方法进行了说明.     

空袭兵器的模糊识别法

在分析空袭兵器类型区分不足的基础上,运用模糊识别理论,探索空袭兵器的模糊识别方法。提取空袭兵器特征指标,建立标准模型库,构造了隶属函数,构建空袭兵器的模糊识别模型。结合实例,验证该方法简便有效,可为防空部队射击指挥员提供可靠的辅助决策依据。     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。