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1.
针对目前算法中线性调频-伪码( LFM-PRBC)复合信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用相关检测与解线调进行参数的估计。首先对信号进行平方以消除相位调制,然后由自相关的峰值距离估计出码元宽度,由互相关的正负恢复出编码规律,再根据延时直接对信号解线调,最终估计出调频斜率与起始频率。仿真结果表明,该算法在低信噪比( SNR)下具有较好的估计性能。  相似文献   
2.
基于交叉皮质模型的单幅图像阴影检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
李成  孙路  田润澜  毕笃彦 《自动化学报》2014,40(12):2887-2898
图像中含有阴影区域对后续处理任务影响较大, 根据阴影特性, 提出基于交叉皮质模型(Intersecting cortical model, ICM)的单幅图像阴影检测算法. 通过在点火连接矩阵构造上考虑邻域像素值依赖关系, 融入局部二值模式(Local binary pattern, LBP)表征的纹理信息形成了Te-ICM模型. 根据阴影检测流程,利用模型迭代特性, 通过设计停止条件自动检测本影, 在本影修复后生成附着半影. 同时优化模型参数, 设计了基于分层聚类直方图划分的阈值下降策略. 仿真结果表明: 对于典型影像集, Te-ICM模型及相应参数设计可以较好地实现阴影检测, 输出阴影掩模准确度高, 为后续阴影去除提供了基础.  相似文献   
3.
条码扫描器,又称为条码阅读器、条码扫描枪.它利用光学原理把条形码的内容解码后自我处理或者传输到电脑或别的设备实现某一用途.未来,随着物联网概念及相关产业的不断发展,对条码识读设备的投资建设需求不断增加,条码识别产业将直接受益于物联网所带动的投资增长.  相似文献   
4.
复杂体制雷达信号的全脉冲参数变化类型多样、参数交叠严重,使得利用全脉冲参数分选方法的正确率严重下降,但是其信号脉内特征参数相对稳定。在复杂体制雷达信号预分选的过程中,针对增批现象和正确率不高的问题,提出一种通过提取信号的脉内特征参数相像系数,联合较为稳定的脉间参数,利用改进的支持向量聚类算法,对复杂体制雷达信号进行预分选的方法。仿真结果表明,在对复杂体制雷达信号进行预分选时,所提方法有效地解决了信号增批问题,并提高了分选正确率。  相似文献   
5.
将Matroska多媒体容器技术应用在机载视频记录系统中,通过将音视频和标记信息融合到一个文件,支持通用播放器的播放格式,简化了文件管理及解码端软件开发。  相似文献   
6.
几种图像变换算法性能比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
为寻找提高图像压缩算法性能的途径,比较了二维DCT(Discrete Cosine Transform)变换,二维张量积小波变换以及最新的几何小波的变换特点及实用效果。针对同一图像采用不同的几何小波进行分解,保留相同个数的显著系数进行图像重建,以比较各种小波基的稀疏表示能力。结果显示,在高压缩比条件下,Ban-delet和DCT变换更加有效,而在高质量条件下,小波变换依旧是最有效的工具。  相似文献   
7.
为确保空域稳定回路稳定工作,使机载雷达天线锁定的空域不随飞机空中姿态变化而变化,需要设计一个地面测试系统,检测回路是否处于稳定工作状态。在分析了空域稳定回路功能和性能测试基本要求基础上,设计了天线空域稳定测试系统,给出了测试系统硬件、软件实现方案。采用计算机控制及自动测试技术,实现了测试自动化,并能对故障精准定位。实际应用结果表明,测试系统技术先进、操作简单、易于维护、运行稳定,取得了显著的军事和经济效益。  相似文献   
8.
特征选择是机器学习领域的研究热点,是解决维数灾难的有效途径之一。采用一种新的自适应遗传算法和新的特征集评价准则(DFS)作为特征选择的方法。该遗传算法利用有限齐次马氏链进行建模,同时采用佳点集的方法,提高算法的准确度。该特征集评价准则通过计算特征集合中全部特征对于雷达信号分选的联合贡献来判断特征集合的优异性。仿真实验表明,该算法在雷达信号的特征选择的应用中,具有全局收敛性,有效地选择出最优特征集合,降低了特征维数,获得了更高的雷达信号分选正确率。  相似文献   
9.
本文针对糖尿病高发问题,以ARM7处理器LPC2103为核心芯片,设计开发了对人体组织液葡萄糖浓度连续监测的皮下介入式微型动态血糖监测仪,医生可据实时显示数据制定调整治疗方案;它具有存储量大、智能程度高、功耗低、可实时显示、体积小、使用方便、痛苦小等优点;监测结果表明,该监测装置完全达到了设计要求,具有较高的临床应用价值。  相似文献   
10.
在实际电子侦察过程中,由于各种原因,侦收到的不同类型信号数量相差很大,类别之间严重不平衡,常规方法在这种数据集下训练得到的分类器不能有效识别少数类。针对这一问题,首先采用栈式自编码器对中频数据进行降维和特征提取;然后在降维后的特征空间内通过多种过采样方法生成新的少数类样本,使数据集重新平衡,并利用再平衡后的数据集训练支持向量机分类器;最后采用F分数和受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线两种评价方法对分类效果进行评价。实验结果表明,通过过采样处理,分类器对少数类的识别性能有所提升。  相似文献   
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