长春机场冬季低能见度成因分析及预报

本文从长春机场冬季低能见度的成因分析出发。选择4个组合因子,制作了判别函数,用独立资料检验预报机场能见度的综合识别率达90％。     

一种基于模糊神经网的超短波信号自动识别算法

针对具体的军用超短波信号,提出一种基于模糊神经网的改进信号识别算法.该算法利用模糊神经网实现模糊推理系统,采用分步识别的方法,将特征参数映射到模糊空间进行二分类.仿真表明:在具有高斯加性白噪声的环境中,信噪比高于15dB时,系统识别率高于95%.     

地震与爆破的小波包识别判据研究

利用sym5小波包基函数对小震级天然地震和人工爆破波形进行4层小波包分解并绘制了时频谱图.通过时频谱图可直观得出, 爆破频率成分简单, 时频谱聚集性较好. 为寻求定量的识别指标, 综合P波和S波小波包变换结果, 提出并定义了P/S能量比. 分析识别效果较好的 P/S能量比判据得出爆破的P波主频集中在频段3.125—9.375 Hz处, \t地震频率成分较复杂, S波在高频12.5—23.4375 Hz处也较发育, 在这些频段上, 爆破的P波与S波差异要大于地震的P波与S波差异. 作为小波包判据研究的补充, 文中也提取分析了P波的能量比与S波的能量比. 能量比判据识别结果表明, 人工爆破与天然地震的频率成分存在差异, 通过小波包变换能够提取有效的识别判据.     

新型识别算法在孤立字词语音识别中的应用

提出了孤立字词语音识别的一个新算法,即新型的识别算法。通过此算法,系统可以在不降低系统识别精度的前提下,大大精简运算量,提高识别系统整体的识别效率。实验证明,该算法在基于模板的孤立字词语音识别中可以达到100％的识别精度,在基于非模板的孤立字词的语音识别中,其识别精度也可以达到90％以上,并且与传统的识别方法相比,缩短了训练时间,提高了识别速度。在孤立字词的语音识别中具有自己独到的优势。构建一个使用方便的语音识别系统,将算法应用到实践中解决人们现实生活中遇到的各种问题。     

基于相位重构的光照人脸识别

光照是人脸识别中的一个难题.信号经傅立叶变换后相位谱包含丰富的纹理结构信息,去除幅度谱,对图像进行单纯相位谱重构可以有效地减少光照影响.对角化主成份分析(Diagonal PCA)方法是对主成份分析(PCA)方法的有效改进,其计算量更小识别率更高.采用相位重构图像作为训练样本进行对角化主成份分析来解决光照问题,取得了较为理想的识别效果.