基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

基于LabVIEW的心音身份识别系统

文中以LabVIEW 2012为开发平台,设计、实现了一种心音身份识别系统.该系统包括心音采集、数据处理和身份识别3个主要模块.心音采集模块利用自制传感器采集心音并去噪;数据处理模块完成心音特征提取和建立心音特征数据库;身份识别模块采用两种算法对心音特征数据进行分类识别,并使用决策层融合算法提高识别率.文中根据心音信号s1、s2的频谱特性和虚拟仪器的特点,提出了一种低频加强型梅尔倒谱系数和频域分段相关系数的特征提取算法,重点分析了基于矢量化欧式距离和最小相关距离分类识别方法.实际应用的结果证明该系统界面友好、操作方便、运算速度快、辨识效率高,具有一定的推广应用价值.     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.     

基于分数阶Fourier变换的雷达目标识别

为了利用雷达信号的时频信息以提高雷达目标识别性能,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FrFT)的雷达目标识别方法。利用FrFT提取目标高分辨距离像的时频特征。从类可分性角度,求取多个最优变换,利用主分量分析方法对距离像的FrFT进行特征降维,并使用神经网络进行分类识别。最后,采用D-S证据理论,对多个最优变换的识别结果进行决策融合。仿真结果证明了该方法的合理性和可行性。     

基于加窗Burg谱估计的船舶辐射噪声识别

船舶辐射噪声是非常复杂的,寻找新的特征是目前水下目标识别中的一项非常迫切而艰巨的任务。基于一般Burg谱估计原理提出了一种加窗Burg谱估计新算法。利用得到的加窗Burg谱特征矢量用支持向量机分类器和BP神经网络分类器对海上实测的三类目标噪声数据进行了分类识别,并与一般的Burg谱特征进行了对比。结果表明对三类目标的总体正确识别概率在93.21%以上,并且加窗Burg谱特征比一般的Burg谱特征具有更好的分类性能和抗噪性能,支持向量机的分类性能也优于BP神经网络的分类性能。     

基于一维高分辨距离像的相关测速补偿算法

在分析运动目标对频率步进信号成像影响的基础上,阐述和推导了基于一维高分辨距离像的相关测速算法,给出了该算法的测速性能和实现流程.对是否利用IFFT结果的相位信息,提出了距离像实包络相关和复包络相关两种处理模式.针对空间高速运动目标.仿真和分析了各因素对测速精度的影晌.结果表明,该算法测速精度高,计算量小,抗噪性能较好,为宽带雷达实时自测速补偿提供可能.     

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。     

基于卷积神经网络的低分辨雷达目标一步识别技术

现有低分辨雷达目标识别通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法直接将采样数据作为输入,利用设计的一维CNN,通过卷积池化等操作自动获取数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。仿真实验结果表明:基于CNN的低分辨雷达目标一步识别方法的识别率较传统基于提取特征的两步识别方法提高了10.31%,识别时间较传统两步识别方法减少了0.142 s,充分证明了一步识别方法的有效性,为低分辨雷达目标识别问题提供了新的解决途径。     

局部遮挡目标的识别

提出一种局部遮挡目标的识别方法。该方法利用多边形近似方法将目标轮廓分段，抽取目标轮廓每一小段的不变矩作特征，利用动态规划技术在段间距离表中寻找最佳路径，确定所有的匹配对，这些匹配对序列构成了目标与模型的局部匹配，可从局部匹配中计算匹配可信度。该方法简单、有效、抗噪声能力较强，是一种较好的局部目标识别方法。     

双基FMCW宽带雷达微多普勒特征分析与误差因子补偿

对双基调频连续波(FMCW)宽带雷达旋转目标的微多普勒效应进行了研究。首先建立了双基FMCW宽带雷达中的旋转目标模型,推导得出了旋转目标的微多普勒效应表达式,并通过分析目标脉内微动对一维距离像的影响,得出了一次误差项会引起一维距离像的走动和峰值偏移、二次误差项会引起一维距离像的展宽、同时双基角也会对目标微多普勒特征曲线的最大频偏产生调制等结论。在此基础上,进一步提出了利用最小熵准则对误差因子进行补偿的方法。仿真分析表明:该方法能够较精确地估计二次误差项的系数,有效地补偿目标微多普勒效应的误差因子,并具有良好的抗噪性能。     

一种基于波系数的雷达目标识别新方法

提出一种基于波系数的目标识别新方法, 此方法把目标响应表达成一系列波模的叠加, 波系数具有目标特异性, 因此可用作目标识别的特征矢量。这些波系数虽然与照射方向有关, 但是选取恰当的频率范围, 则波系数对角度的敏感性会大大降低, 目标模版数据库存储量会大大减少。在识别过程中可以大致预估目标的姿态角, 然后选择部分模版数据库与未知目标系数相比较, 可有效缩短目标识别时间。最后对4个二维目标进行了数值模拟, 取得了理想的识别效果, 证明了此方法的有效性。     

特征抽取的一个新算法

特征抽取无论在模式识别还是在光谱信道和色谱柱组合选择中,皆具有重要意义.本文提出了一个基于复相关系数的特征抽取新方法.藉扫描算法,本法可在微机上方便快迷运行.将该法对用于诊断两类疑难疾患的模式识别数据进行了特征变量的选择.获得满意结果.     

基于改进线性预测基音频率的语音情感识别系统

针对目前常见的语音特征提取方法应用于真实环境中,所提取的语音特征包含有噪声干扰的问题,进而导致情感识别时出现的分类模糊化情况,为此提出一种新的语音特征提取方法,即线性预测基音频率特征提取方法。它主要是基于线性预测系数来构建模型,利用构建的模型消除声道响应信息以及抑制噪声干扰。由于此方法对于分类模糊化问题没有得到较好改善,利用模型相同的LPCMCC(LPC Mel cepstral coefficients,LPC美尔倒频谱系数)来对线性预测基音频率进行改进,并设计基于线性预测基音频率、其改进特征、LPCMCC与SVM(support vector machines,支持向量机)的语音情感识别对比实验。对比实验表明,此改进特征提取方法应用在情感识别领域的平均精度最高为84%,比线性预测基音频率和LPCMCC要高出22%、14%。为了测试此改进特征在真实环境中的分类效果,在此改进特征的基础上设计了一种基于MATLAB GUI技术的语音情感识别系统。实验结果表明这种新的改进特征能有效改善情感识别时出现的分类模糊化情况,基于此改进特征的语音情感系统能广泛地识别出噪声干扰下的说话人情感。     

基于MFCC特征组合参数的说话人识别研究

为提高说话人识别系统的识别率,提出了一种提取Mel频率倒谱系数（MFCC）与差分特征组合参数的方法:先对传统的MFCC参数进行特征分量归一化处理,提升MFCC系数的噪声鲁棒性;再用高斯混合模型(GMM)构建了说话人识别系统。使用TIMIT语音库进行实验测试,并比较了不同高斯混合数的MFCC特征参数组合对识别率的影响。结果表明:使用改进的MFCC混合参数明显地提高了说话人的识别率。     

基于MSVR和Arousal Valence情感模型的表情识别研究

通常的表情识别方法是对基本情绪进行表情分类,然而基本情绪对情感的表达能力有限。为了丰富情感的表达,研究采用Arousal-Valence情感模型,从心理学的角度对Arousal-Valence模型中Arousal维度和Valence维度之间的相关性进行了分析,并用统计学方法对AVEC2013,NVIE和Recola 3个数据集进行研究,实验结果表明它们之间具有正相关关系。为了利用Arousal-Valence 之间的相关性,采用多输出支持向量回归（multiple dimensional output support vector regression,MSVR）算法作为表情的训练和预测算法,并结合特征融合和决策融合提出了一种基于MSVR的两层融合表情识别方法。实验结果表明提出的表情识别方法比传统的方法能取得更好的识别效果。     

基于LPC倒谱参数分析的说话人识别系统

研究的说话人识别系统,采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数作为特征参数,同时对特征参数各维分量的识别能力进行定量分析,采用一种新的加权方法进行矢量量化,在此方法下系统取得识别率很高的效果,而且计算量和存储量都比较低.     

特征约简在入侵检测上的应用

入侵检测需要分析大量的高维样本数据.如何降低高维样本数据的特征维数,对于降低入侵检测系统的训练时间,提高检测精度和检测实时性具有十分重要的意义.提出基于特征相关性分析和基于特征属性重要性评价两种特征选择方法,并利用支持向量机作为分类器来评价不同特征约简方法的有效性和处理实时性.实验结果表明,同经典的主成分分析方法相比,两种特征约简算法都具有较好的处理实时性和较高的分类精度,其中基于属性重要度约简算法在数据预处理时间、训练时间和分类精度上同主成分分析方法相当,且略优于相关性尺度方法.     

基于CWT自相似特性的飞机目标HRRP分类法

为了解决高分辨率距离像 (HRRP)分类的姿态敏感和距离像对齐问题 ,基于连续小波变换 (CWT)的自相似特性 ,构造了能量尺度分形维数。分别在 3个极化测量通道和两个尺度区间上 ,从 HRRP的 CWT能量随尺度的演化过程中提取了原始特征集。采用 Fisher可分性准则作判据 ,进一步确定了 3维最佳特征向量。并从理论和实验上证明了 ,能量尺度分形维数特征较不敏感于噪声和目标方位角的变化 ,同时不受目标径向位移和距离像平移的影响 ,是性能良好的飞机目标分类特征     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。