利用高分辨距离像的雷达目标识别

雷达高分辨距离像和相关滤波器在识别目标中的联合应用中具有研究潜力。其中相关滤波器的作用是使回波相干峰的期望值最大化,本文在实验中利用3种不同地面目标的雷达模拟距离像的相关滤波器数据验证其有效性。结果显示,利用目标的方位信息是可以进行可靠的目标识别的,并且识别是以多个滤波器为基础的。     

用圆谐展开的最小平均相关能量滤波器

提出用圆谐展开函数作样本合成最小平均相关能量滤波器来进行数字图象识别,这种滤波器具有图象旋转不变性,而且比传统的圆谐滤波器的相关峰更尖锐、识别能力更高,特别适用于相似图象的识别,并用计算机模拟证实了它的优越性。     

纯位相编码识别方法

本文提出一种纯位相编码识别方法。在光学相关器中使用一种特殊的纯位相编码滤波器,将二值化后的输出响应序列作为目标的识别代码,可以增加光学相关系统的识别能力.     

基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高.具有较广泛的实际应用价值.     

运动目标识别中的噪声滤除技术

分析了图像法识别运动参数的基本原理及噪声对目标识别的影响；分析了几种低通滤波器和非线性滤波器去除噪声的原理，结合实际应用对同一图像应用不同滤波器进行了处理，并对实验结果进行了分析。     

多种前端滤波器的ZCPA对语音多变性的鲁棒性研究

针对语音多变性的鲁棒性问题,分别将FIR滤波器、Gammatone(GT)滤波器、Laguerre滤波器以及弯折滤波器(Warped Filter Banks,WFBs)用于过零峰值幅度(Zero Crossing Peak Amplitude,ZCPA)特征提取,并使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为后端识别系统,通过实验得到了不同滤波器下ZCPA的识别结果。结果表明在多变性语音的识别中,SVM系统较常用的HMM系统,更适于ZCPA特征;并且在SVM系统下,ERB尺度的弯折滤波器较其它前端滤波器识别效果更好,明显优于常用的MFCC特征。     

用于旋转不变模式识别的一种逆滤波算法研究

为简化运算过程，较好地实现旋转不变相关识别的目的，提出了一种将逆滤波与基本的SDF（Synthetic Diserirninant Functions)相结合的改进的逆滤波器算法。该算法用实现旋转不变识别的基本综合鉴别函数方法合成逆滤波器的传递函数，既可识别旋转变化的图像，又具有逆滤波固有的相关峰尖锐、区分能力强的特点。计算机仿真结果表明，平面旋转的图像与传统的SDF相比，该模型具有较好的识别效果。     

一种多圆谐光学图象识别方法

提出了一种多圆谐函数识别方法，这种方法采用了目标中的多个圆谐成分，并把这些圆谐成分的空间进行编码，产生一种多圆谐滤波器，由于多个圆谐成分的采用，提高了识别的准确性，而且增加了识别的灵活性，根据不同的相关峰值编码可以同时识别几个不同的目标而不失去旋转不变性，进行了计算机模拟和光学实验，结果与理论分析一致。     

静电探测器信号采集与基于数字综合算法的干扰抑制滤波器方法研究

通过对静电目标特性的介绍,了解到静电探测器采集到信号是个低频的变化过程.为了准确的识别目标,提出一种基于数字综合算法的干扰抑制滤波器方法.该方法通过在滤波器频率响应的副瓣区放置大量的干扰信号,改变干扰信号的功率强度,从而自适应地控制滤波器频率响应的副瓣电平.这种方法所设计的滤波器,在其副瓣区域可以设计为任意形状,很容易满足实际应用的要求.设计实例证实了这种方法的有效性.     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。