基于局域判别基空间能量的特征提取

针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。     

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.     

一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.     

隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用

为了提高被动声目标识别率，该文研究了隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用问题，然后，又提出了２种混合分类器：特征矢量混合的ＨＭＭ分类器和ＨＭＭ／ＭＬＰＮＮ（多层感知机神经网络）混合模型分类器。结果表明，这２种混合分类器在性能上都优于单个特定的分类器，它们在被动声信号分类中具有良好的应用前景。     

一种改进的广义谐波小波包分解算法及在信号特征提取中的应用

提出了一种改进的广义谐波小波包分解算法,克服了传统特征提取方法的缺点,实现了信号的快速无混叠分离。通过与小波包分析、经验模态分解、广义谐波小波包分解进行比较,证明其在信号分析上的有效性和优越性。基于超声波信号频率非单一性的特点,将该算法应用到超声波信号特征提取中,实现了任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小。该算法为信号特征提取提供了一种更加精确有效的方法。     

基于一种新的特征提取的语音辨识

提出了一种新的二次特征提取的方法应用于说话人语音辨识.首先,通过基于熵的特征筛选方法,有效地剔除不重要或者噪声特征,消除语音特征的冗余,并获得其重要性排序,减少语音特征矢量的维数.然后,采用Fisher准则进一步进行参数选择,按 Fisher 比的大小选择特征向量作为投影轴,将高维空间中的特征矢量映射到低维的特征判别空间,然后以SVM作为分类器实现说话人辨识系统.实验结果表明,本文提出的方法在不影响识别率的情况下可以对输入数据有效降维,在噪音环境下取得了较好的识别效果,增加了系统的鲁棒性.     

一种改进的判别方法及其在纵向岭谷夏季降水预测中应用

 在遵循Fisher判别准则的基础上,提出了一种判别系数和判别临界值随时间变化的新方法,并应用于能反映纵向岭谷区域降水主要变化规律的镇沅测站7月份降雨量的预报中.在前人工作指出印度洋海温变化对该区降水变化有显著影响的基础上,以前期秋季、冬季和春季印度洋海温距平的纬向梯度为预报因子,建立判别预报方程.实际应用结果表明,此方法具有较好的历史回报率和外推预报率;同时具有良好的预报稳定性.     

一种非平稳随机信号模型的时变参数估计算法性能研究

采用递推最小二乘算法求解非平稳随机信号模型的时变参数。该方法的主要特点是计算量小，占用存贮空间少，没有矩阵求逆的问题。应用该方法的对分段线性调频信号、多个线性调频信号及非线性调频信号进行分析，比较了不同基时间函数的选取对时变参数估计的影响。     

一种改进的三维模型特征提取算法

改进了一种基于正视图描述符的特征提取算法,该方法克服了Shih方法对于模型大角度旋转的敏感性。实验结果表明：改进后的方法不仅具有很好的查全率与查准率,并且对坐标系旋转变换具有较好的鲁棒性。     

基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法

针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结合的信号特征提取与识别方法.首先对AE信号进行EMD分解,运用互相关系数和方差贡献率筛选出包含主要信息的本征模态函数(IMF)分量;其次对各IMF分量构建的初始特征矩阵进行SVD分解,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后建立Mahalanobis距离判别函数对各损伤信号进行识别分类.五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够方便地提取出AE信号特征并对其损伤类型进行有效的识别.     

基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种解析算法

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了作者最近提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种解析算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的解析算法.该算法运行时间短且识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库进行的数值实验,验证了上述论断的正确性.     

证据特征提取及其在证据理论改进中的应用

尽管DS证据理论可以有效地处理不确定性信息,但是在证据高度冲突情况下,经典DS证据组合规则因归一化过程往往会产生有悖常理的融合结果.为此,很多学者提出了许多不同的修改方法,可以归为两类修改组合规则和修改证据.在总结这两类修改思路的基础上,分析了几种代表性的改进方法,同时通过引入证据距离,对证据源进行特征提取,提出了相应的改进方案.理论分析和数值实验结果表明,改进后的3种方法不仅能充分体现相应的改进思想,而且可以更好地实现证据组合,较快地收敛真实目标,得到合理的融合结果.     

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。     

一种新的代数特征抽取方法及人脸识别

特征抽取是图象识别中的一个最重要最基本的问题，代数特征抽取是一各肯效的特征抽取方法。该文给出了一种新的代数特征抽取方法。首先给出了图象矩阵特征矩阵的概念，再根据特征矩阵抽取代数特征，该文证明了这样抽取的代数特征具有一些重要的代数和几何不变性，作为一个应用，将此方法用于人脸识别，取得了很好的效果。     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

一种新颖的分组决策方法及其应用

该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法。将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值大于整体的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值,因此,每一组的识别正确率远高于整体的识别正确率。为了验证所述方法的有效性,将其用于人脸识别。实验结果显示：当采用同样个数的广义最佳鉴别向量时,此方法比不分组的方法能得到更高的识别正确率;如果采用分类决策,可用较少的广义最佳鉴别向量得到良好的识别正确率,而用其它方法要达到同样的正确率,需要许多广义最佳鉴别向量。     

GaAlAs/GaAs平面波导串联矩形谐振腔滤波器的研究

A study has been made on the essence of optimal uncorrelated discriminant vectors. A whitening transform has been constructed by means of the eigen decomposition of the population scatter matrix, which makes the population scatter matrix be an identity matrix in the transformed sample space no matter whether the population scatter matrix is singular or not. Thus, the optimal discriminant vectors solved by the conventional linear discriminant analysis (LDA) methods are statistically uncorrelated. The research indicates that the essence of the statistically uncorrelated discriminant transform is the whitening transform plus conventional linear discriminant transform. The distinguished characteristics of the proposed method is that the obtained optimal discriminant vectors are not only orthogonal but also statistically uneorrelated. The proposed method is applicable to all the problems of algebraic feature extraction. The numerical experiments on several facial databases show the effectiveness of the proposed method.     

Acoustic Signal Feature Extraction of Vehicle Targets

IntroductionThe acoustic features of vehicle targets are animportant index for target recognition[13 ] ,butextensive data is needed to understand the acousticfeatures of vehicle targets.Target features can beacquired from existing test results or addition…     

一种有效的聚束式合成孔径雷达图像特征提取算法

提出一种聚束式合成孔径雷达图像特征提取的有效算法.通过小波变换图像去噪法提高信噪比;利用Canny算子完成边缘检测;根据雷达图像的特点提出边缘检测后不做曲线闭合,而直接进行阈值处理的图像分割.图像预处理后提取具有旋转、尺度、平移不变性的Hu矩作为特征矢量并归一化,在训练阶段引入聚类分析.以MSTAR实测数据为样本,用最近邻分类器和BP神经网络分类器对该特征提取算法进行识别能力测试,算法的有效性得到了验证.     

多视图模型的语义描述与特征提取

提出了一种基于特征的集成化的产品数据处理模型——多视图模型 ,这一模型可以被不同的应用工具所共享 ,从而使得不同领域的特征视图得以统一 ,并支持各视图对各自模型的操作 ,多视图模型通过形状特征描述和特征语义表达的关联而达到产品数据的全局统一 .