基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

基于改进深度学习的车牌字符识别技术研究

为解决传统车牌字符检测方法可靠性差、效率低的问题,提出采用haar级联检测结合深度学习方法的卷积神经网络车牌字符识别方法。采用haar级联分类器提取出图片中车牌的位置,通过灰度、阈值、腐蚀、膨胀等预处理技术提取出车牌字符;通过收集字符数据,对CNN神经网络在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下进行训练,使用训练后得到的模型对车牌字符图片进行识别。实验结果表明, 该方法识别车牌字符正确率较高,在角度倾斜、光照变化和噪声污染条件下的准确性和稳定性较好,能够有效地降低车标识别的错误率。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

基于小波分解的车牌图像分割

为消除明暗不均等低频干扰的影响，将字符成功地从车牌图像中提取出来，提出了基于小波分解的车牌图像分割方法，根据干扰信号与字符信号属于不同频域的特点，利用小波时频局部化分析的能力，在保留字符信息的同时滤除或抑制低频干扰成分，其方法是先根据统计结果分析出字符和低频干扰信号所处的频率范围，然后对图像进行小波分解，过滤掉或抑制干扰信号所属的频段，再利用传统的聚类分析进行分割，这样就能够很好地消除白斑黑斑、光照不均匀、非车牌区域干扰等问题，即使图像灰度值反差很大也能将车牌字符很好地提取出来。     

基于有效鉴别特征抽取的有限汉字集识别

在模式识别领域，基于Fisher鉴别准则函数的最佳鉴别矢量集技术有着重大的影响，根据统计不相关性最优鉴别变换，提出了在汽车牌照二值化图像中抽取汉字字符的有效鉴别特征方法，并将其应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其识别率达97.13%，实验结果表明，此文所提出的牌照图中汉字字符集的有效鉴别特征方法是有效的。     

基于自适应小波神经网络的字符识别算法及其应用

根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,通过小波分析来实现字符的特征提取.用非线性小波基取代通常神经元的激励函数,构建了一种自适应小波神经网络的车牌字符识别模型.实验结果表明,本文提出的算法对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性.     

基于彩色分割的车牌自动识别技术

提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果．该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达９８．６％,字符识别正确率达到９５％以上,具有很好的实用技术指标．     

基于小波包的开关电流电路故障诊断

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性.     

脑机接口中基于小波包最优基的特征抽取

在脑机接口研究中，针对脑电特征抽取，提出一种基于小波包最优基分解的方法．依据距离准则，从小波包库中选择一个对分类最优的小波包基；在该小波包基包含的所有分解系数中，抽取部分具有最大可分性的系数作为有效特征；不同通道脑电信号有效特征的结合，构成分类的特征矢量．通过对该特征矢量可分性和识别精度两个性能指标的评估，并与现有分类结果进行比较，表明了所提出方法的有效性．     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

基于小波包变换的说话人语音特征参数的提取

在说话人识别系统中,提出反映说话人个性的语音特征参量是系统的关键问题之一.在研究小波包变换的基础上,借鉴MFCC参数和其一阶差分参数的提取方法,用小波包变换代替傅立叶变换,提取新的特征参数DWPTMFCC.实验证明:这种方法具有较高的识别率.     

煤矿主通风机故障诊断的小波包方法

针对传统的时域和频域分析存在难以同时诊断故障时间和具体类型的瓶颈问题,提出一种基于小波包分解的煤矿主通风机故障诊断方法.在深入分析煤矿主通风机故障机理的基础上,采集对故障敏感的振动信号,并用具有时频局部化特性的小波对其进行三层小波包分解,通过提取各个频段信号的能量特征值,诊断故障.经实例验证,该方法能有效的诊断出故障时间和类型,为煤矿主通风机故障诊断的研究作了新的探索.     

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

文章提出了一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,选用小波作为车牌分割工具;为了突出车牌字符与图像中其它信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用以搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。     

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征,结合神经网络也就可获得更好的预测精度,本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测,并为获得最优预测精度,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择。通过对上证综指的实证研究,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型。     

基于小波分析的疲劳应力历程模拟

采用小波分析理论中的小波包变换，提出了一种基于小波分析的模拟疲劳应力的方法，用小波包变换对一个己存在的应力样本进行分解，建立了其小波包分解的结果和应力功率谱密度之间的关系，并分析了分解出的小波包系数的统计性质，用传统的Fourier方法和所提出的小波方法对同一个功率谱分别模拟了一个样本，结果表明，后者的随机更强，更接近于真实情况。     

径向基神经网络算法在车牌字符识别中的应用

提出一种基于径向基网络的汽车车牌字符识别算法.在预处理阶段,采用灰度化、自适应阈值分割去除图像噪声并增强图像对比度;在字符分割阶段,采用极限元素位置确定法实现独立字符分割;在字符识别阶段,利用自行构建的字符子块图像库对径向基神经网络进行训练.选取基于反向传播(BP)神经网络的字符识别算法和基于支持向量机(SVM)的字符识别算法与文中方法进行比较.实验结果表明:文中方法在识别准确率上具有明显优势,更适用于汽车车牌的字符识别.     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.     

一种新的车牌数字及字母字符识别方法

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键环节．车牌数字及字母字符识别是车牌字符识别的重要组成部分．传统的模板匹配法的缺点是在车牌图像质量退化时识别率较低．提出一种新的改进的模板匹配法．该方法定义前景匹配度、背景匹配度和整体失配度3种匹配测度进行模板匹配,匹配成功则直接获得识别结果,否则,对相似字符情形应用特征区域模板匹配法,对其他情形应用空心模板匹配法．实验结果表明,该方法对车牌字符褪色、污迹、断裂、模糊、光照不均等质量退化车牌图像具有较好的识别效果．