合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别

为解决雷达图像中的机场跑道识别问题 ,提出了一种合成孔径雷达图像中机场跑道的自动识别方法 .首先 ,对原始图像滤波并提取图像轮廓 ,其次对轮廓图作Radon变换 ,保留最大的几个Radon变换系数 ,将其余系数置 0 ,并对Radon逆变换得到的图像进行二值处理 ,从而过滤掉大部分干扰线条 ,仅保留图像中的主要直线条 ,最后利用直线模板滤除残余干扰线条 ,并根据阈值检测出机场跑道 .实验结果表明 ,所提方法能够准确地识别出复杂背景下的水平、垂直和倾斜的机场跑道     

陕西师范大学校园鸟类调查

应用路线调查法和鸟鸣声识别法分别对陕西师范大学校园鸟类的种类及数量进行了初步调查．结果表明，陕西师范大学校园共分布鸟类51种，隶属8目、22科．其中，常见种是鸽形目的珠颈斑鸠，鹗形目纵纹腹小鹗，雨燕目的楼燕，雀形目的灰喜鹊、鸟鸫、麻雀、白鹩鴒，鹃形目的四声杜鹃等．     

非线性系统参数识别的频域方法

系统识别是现代控制过程的关键环节．本文提出了一种识别弱非线性振动系统参数的方法．本方法中，参数识别的数学模型是系统的一阶近似频率响应函数．首先，用多尺度法导出弱非线性强迫激励系统的频率响应函数．接着，利用非线性参数变换将此频率响应函数变换为系统参数的线性函数，在此基础上用最小二乘法识别系统的参数．最后，通过数值模拟检验了方法的精度．     

基于图像处理技术的汽车追尾预警系统的研究

如何防止高速公路中汽车追尾是智能交通系统所要急待解决的问题.本文利用中心透视原理和图像处理的方法可以解决车道识别,车辆识别和车间距测量的关键难点,达到高速公路汽车追尾预警的目的.实验结果表明效果良好,算法简便,可以有很好的实时性.     

基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

ESR研究单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精与氮氧自由基的作用

测定了4-羟基-2,2,6,6-四甲基哌啶氮氧自由基(R)与β-环糊精(β-CD)及单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精(2-HP-β-CD)相互作用的电子自旋共振谱(ESR),计算了波谱参数.结果表明,自由基与环糊精及其衍生物作用后,其超精细分裂常数αN值及旋转相关时间τC都有规律性变化.     

利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

基于计算机视觉的稻谷品种识别技术的研究

稻谷品种目前均由人工检测，工作量巨大，而且检测结果主观性强，一致性差。研究出用计算机视觉技术代替人眼对稻谷进行品种识别，提出把图像的颜色特征和形状特征结合起来进行稻谷品种识别的方法，通过贝叶斯决策方法建立识别分类器，识别正确率达到88．3％以上。     

苹果果梗和缺陷的识别技术研究

为解决苹果自动检测和分选中苹果果梗和缺陷的识别这一瓶颈问题，提出基于HIS颜色模型下亮度，的分布特性，从信号处理的角度确定苹果的果梗和缺陷区域．再提取区域纹理特征，构筑模拟退火神经网络作为模式分类器，区分果梗和缺陷．试验结果表明用该方法识别准确率接近90％．为苹果的在线检测和分级打下了良好的基础．     

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。