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1.
针对挖掘入侵事件与人步行等干扰事件的识别问题,提出一种基于时频能量比的识别方法.利用时域的节律特征以及信号包络的时域冲击特征,剔除如车辆路过、自然环境干扰等事件.留下挖掘和人步行事件.对于挖掘和人步行事件的识别,首先,对事件信号进行时域窗分割;其次,将时域分割后的每个子信号输入到一组窄带滤波器中,并计算每个滤波器输出信号与输入的时域子信号的能量比值,得到信号的时频能量比特征.最后,利用SVM作为分类器,进行分类实验.实验表明,该方法提取的时频特征所包含的冗余特征数据量小,分类所需的时间短,分类识别的准确率约为94%.  相似文献   
2.
快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.  相似文献   
3.
以铝掺杂氧化锌(Zn O:Al)陶瓷靶作为溅射材料,采用RF磁控溅射技术,在玻璃衬底上制备了Zn O:Al半导体薄膜,通过X射线衍射(XRD)测试研究了衬底温度对Zn O:Al薄膜生长特性及其微结构性能的影响.研究表明:衬底温度对薄膜生长和微结构均具有明显的影响;随着衬底温度的升高,薄膜(002)晶面取向度和平均晶粒尺寸表现为先增大后减小的变化趋势,而半高宽、微应变和位错密度则呈现出先减小后增大的变化趋势.当衬底温度为650 K时,Zn O:Al薄膜具有最高的(002)晶面取向度、最大的晶粒尺寸、最窄的半高宽、最低的微应变、最小的位错密度,其结晶性能和微结构性能最佳.  相似文献   
4.
针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.  相似文献   
5.
从理论上研究了T3晶格中的载流子在非均匀磁场和电场构成的磁电势阱中的约束.利用磁电组合势阱中电势可调的特点,靠增加电势阱深度从而增加粒子的束缚态数,或者增加势阱区域的宽度来改变束缚态数.利用磁电势阱构成电子波导或者量子线,计算了波导的本征模和概率流密度,指出了T3晶格的磁电波导可成为有希望的纳米电子器件.  相似文献   
6.
针对实际人脸识别系统需要满足实时性的应用需要,探讨了在图形处理器(GPU)硬件架构基础上的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统设计与实现.结合统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,通过将算法中耗时长、适合并行的部分过程映射到GPU上并行执行改进系统的加速实现.实验结果表明:相对于基于CPU平台的串行实现,基于GPU的实现在整体上能够获得约5倍的加速,而两个执行并行的模块能分别获得最大20倍和30倍的加速.  相似文献   
7.
针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题,设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法.首先经过汉佩尔滤波,巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响, 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差,继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取,最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪.实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上, 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪.  相似文献   
8.
通过对比新疆 750 kV 输电线路风偏故障的实测数据与缩尺模型风洞试验的实验数据, 分析了在大风环 境下风速和风向对输电线路的风偏角、导线张力、杆塔最小空气间隙和击穿电压影响, 得到了风偏故障时的闪络电 压,合理划分了故障的预警等级,形成了一个输电线路风偏故障的预警模型.该模型可为大风下输电线路的设计提 供参考,以降低输电线路风偏放电故障率,提高高压输电线路的安全运行水平  相似文献   
9.
为使在线手写签名认证的使用更具实用性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的在线手写签名特征提取方法.针对在线签名数据的坐标信息,以EMD分解所得的本征模态函数(IMF)分量为初始矩阵,并进行矩阵奇异值分解,以奇异值的能量值作为样本数据的特征分量构成用户特征向量,建立了基于支持向量数据描述(SVDD)的一类认证模型验证该方法效果.在SVC2004签名数据库上的实验结果表明:该方法提取的签名特征区分明显,使用少量的单类真实签名作为训练样本,得到FAR=3.38%,取得了较好的认证识别效果.  相似文献   
10.
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