您的位置: 专家智库 > >

云南省自然科学基金(2005F0031Q)

作品数:6 被引量:20H指数:3
相关作者:字正华吕永林石庚辰更多>>
相关机构:楚雄师范学院云南财经大学北京理工大学更多>>
发文基金:云南省自然科学基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇声目标识别
  • 2篇时延
  • 2篇时延估计
  • 2篇系统设计
  • 2篇目标识别
  • 2篇STFT
  • 1篇短时傅里叶变...
  • 1篇短时傅立叶变...
  • 1篇信号
  • 1篇英文
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时延估计方法
  • 1篇识别技术
  • 1篇特征提取
  • 1篇主成分

机构

  • 6篇楚雄师范学院
  • 3篇云南财经大学
  • 2篇北京理工大学

作者

  • 5篇字正华
  • 4篇吕永林
  • 2篇石庚辰

传媒

  • 2篇计算机技术与...
  • 1篇云南师范大学...
  • 1篇测试技术学报
  • 1篇探测与控制学...
  • 1篇楚雄师范学院...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
  • 1篇2008
  • 2篇2007
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于VC与MATLAB的声目标识别系统设计被引量:3
2009年
鉴于声目标识别在民用和军用方面的广泛应用,对声目标进行识别已成为模式识别领域中的研究热点之一。使用小波分析实现对声信号的消噪处理,采用小波包能量特征提取方法获得目标声信号的特征向量,分类器设计采用支持向量机的模式识别方法,对声目标识别系统的组成、功能结构和框架结构进行了设计,同时介绍了系统数据库设计的要求和方法,并给出了基于VC与MATLAB联合编程的声目标识别系统中的主要算法及实现程序。仿真实验表明,系统能有效地对声目标进行分类识别。
吕永林字正华
关键词:VCMATLAB系统设计
基于GPRS的声目标定位系统设计
2010年
声定位技术在军事和民用领域中都具有广泛的应用。文中设计了一种基于GPRS无线传输网络的声目标定位系统,数据采集和控制由以TMS320VC5402为数据采集处理器和MC35为GPRS无线传输模块的硬件系统完成。软件系统完成数据的预处理、目标识别和定位。同时,鉴于时延估计算法和传声器阵列的选择是影响定位精度的主要因素,选取四元十字面阵作为传声器阵列的设计方案,针对非平稳信号提出了基于短时傅里叶变换(STFT)谱图的瞬时频域相关时延估计算法,并进行了重点分析,最后通过实验验证了系统的可行性。
吕永林字正华
关键词:GPRS时延估计
基于短时傅立叶变换谱图的非平稳信号时延估计方法被引量:12
2007年
目前的时延估计算法多数只能应用于平稳信号,针对非平稳信号时延估计,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)谱图的瞬时频域相关法。通过仿真表明,基于短时傅立叶变换谱图的瞬时频域相关法的时延估计可以达到克拉美-罗界。对STFT谱图瞬时频域相关法与三种基于WVD时间延迟估计方法进行了比较,结果表明,提出的基于STFT谱图的瞬时频域相关法可获得最佳效果。
字正华石庚辰
关键词:非平稳信号时延估计
基于激波信号的超音速弹丸识别技术探索被引量:2
2007年
为了探索低空超音速目标的探测技术,提出了一种基于激波信号的超音速飞行弹丸的目标分类识别方法.通过5.56 mm,7.62 mm和12.7 mm三种枪弹实测分析,提取信号的时域特征.通过主成分分析方法,对原始信息进行了处理,用支持向量机方法进行学习训练,设计了两级SVM分类器,获得了很好的分类效果.研究表明,基于超音速飞行体产生的激波信息识别目标是可行的.
字正华石庚辰
关键词:激波主成分分析支持向量机
声目标识别技术研究被引量:4
2008年
本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别。通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的。
吕永林
关键词:声目标识别小波包特征提取分类器BP神经网络支持向量机
基于支持向量机的N型激波识别技术(英文)被引量:1
2009年
超音速目标识别过程中,其产生的N型激波容易与爆炸波混淆在一起,从爆炸波中识别N型激波非常重要。本文提出一种从爆炸波中识别N型激波的技术,通过用5.56mm,7.62mm,12.7mm超音速枪弹做射击试验和TNT炸药爆炸试验,获取N型激波和爆炸波原始数据,进行了特征提取,并采用主成份分析(PCA)方法对特征数据进行压缩处理后,用支持向量机(SVM)方法进行分类识别。结果表明,文中提出的识别方法是可行的和有效的。
吕永林字正华
关键词:识别技术主成份分析
共1页<1>
聚类工具0