基于深度学习的常规调制信号与跳频调制信号识别

跳频（Frequency Hopping,FH）调制手段是扩频通信方法中的一类,具有很强的抗干扰性能,被广泛应用在军事通信领域。在战场的强电磁环境中,准确分类识别出跳频信号与常规调制信号,在判断敌我目标属性、实施通信干扰与抗干扰方面具有十分重要的意义。传统基于信号特征提取的跳频信号分类识别手段受信噪比影响大,在低信噪比条件下无法实现有效分类识别。对此,本文利用卷积神经网络实现跳频调制信号与常规调制信号的分类识别。首先通过小波变换得到信号的时频图像,之后将时频图像输入卷积神经网络进行分类识别。实验证明,相比于传统人工特征分类模型,基于卷积神经网络的分类识别模型受信噪比影响小,且分类识别准确率高,在信噪比大于-4 dB条件下,识别成功率达到98%以上。     

基于CRNN混合神经网络的多语种识别

在语种识别过程中,为提取语音信号中的空间特 征以及时序特征,从而达到提高多语 种识别准确率的目的,提出了一种利用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)混合神经网络的多语种识别模型。该模型首先提 取语音信号的声学特征;然后将特征输入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 提取低维度的空间特征;再通过空 间金字塔池化层(spatial pyramid pooling layer,SPP layer) 对空间特征进行规整,得到固定长度的一维特征;最后将其输入到循环神经 网络(recurrenrt neural network,CNN) 来判别语种信息。为验证模型的鲁棒性,实验分别在3个数据集上进行,结果表明:相 比于传统的CNN和RNN,CRNN混合神经网络对不同数据集的语种识别 准确率均有提高,其中在8语种数据集中时长为5 s的语音上最为明显,分别提高了 5.3% 和6.1%。     

基于自组织神经网络的数字语音识别

提出一种基于自组织神经网络的数字语音识别模型。首先用基于小波变换和线性预测的特征提取方法提取语音信号特征，用自组织神经网络进行识别判决。这种语音识别方法适合于小词汇量的孤立词识别，网络结构简单，所需训练数据十分的少，实时性能好。用MATLAB进行仿真实验，识别率达到98%。     

小波神经网络在语音识别系统中的应用

文中设计了以"MCU+DSP"的双CPU结构为核心的语音识别系统,利用MCU实现语音识别系统的控制,DSP实现语音识别系统的预处理、特征提取和模式识别.针对语音识别系统各个阶段,分别引入小波变换和神经网络对传统的实现方法进行改进,有效地降低了系统中的噪声,减少了系统中不必要的数据量,提高了系统的语音识别性能.实验数据验证了该方法的可行性和有效性.     

复杂电磁环境下基于信号时频图像的调制识别

为解决调制识别研究中较少考虑到不同信号的特征之间联系性的问题,搭建了卷积神经网络(CNN)来提取信号的彩色时频图对应的特征,并利用时频变换的分析方法,将一维信号处理成彩色时频图,通过卷积神经网络架构提取图像特征;同时为了提升算法在低信噪比下的分类识别准确率,对时频图像的纹理特征进行了特征提取,将提取到的纹理特征与卷积神...     

基于Wavelet-CNN网络的人类活动识别技术

针对传统的识别方法不能满足人类活动识别(Human Activity Recognition,HAR)技术研究需求的现状,提出了一种基于小波变换和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的深度学习模型.将多通道传感器的波形数据通过小波变换分解并重组作为输入.利用不同卷积核...     

基于小波能量距的雷达距离像特征提取

基于小波分析的方法,采用雷达目标一维距离像回波在不同频带的能量距特征,以此特征为基础,利用径向基概率神经网络对4类目标进行识别,并与传统的子带能量特征方法进行对比,仿真实验结果表明：对雷达目标距离像进行特征提取时,能量距特征更好地利用了小波分析的时频信息,所得特征向量类间类内距离比大于能量特征,目标的可分性更好,识别率得到了提高,因而能量距特征优于能量特征。     

小波变换与神经网络复合的图像清晰度识别研究

基于小波变换与神经网络复合模型的图像清晰度识别方法具有较强的图像边缘特征提取、非线性处理、自适应学习和模式识别能力.提出一种通过神经网络模拟人眼的调焦机制,基于小波变换与神经网络复合模型,实现对图像清晰度评价的方法.利用二维离散小波变换对图像信号的特征进行提取,并对7个小波分量及原始图像做统计处理得到16个统计值,作为图像的特征量供后续的识别分析.构建了5层BP神经网络模型对图像清晰度进行识别,采用可变步长附加动量项的最速下降法调整网络权值.所设计的神经网络首先对由75幅图像组成的训练集合进行训练,再对102幅图像组成的测试集合进行实验验证.结果表明,这是一种相当有效的判别方法,取得了较高的识别率.     

模拟数字电路故障诊断新方法

利用小波变换与神经网络相结合的方法,采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,给出了一种基于小波变换和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法.用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.在用神经网络诊断模拟电路的基础上,进行了将神经网络用于数字电路单故障诊断的研究.对两者的实例电路仿真结果表明,神经网络可以有效、方便地实现电路的故障检测和定位,准确率高,为故障诊断的研究提供了一种新思路.     

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用.     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于混沌一次一密认证的单点登录系统的研究

把混沌序列所具备的良好的随机性用于单点登录系统,利用混沌序列迭代产生的随机数序列作为一次一个变换的身份认证信息,这样每个用户的登录身份都具有惟一性,使得他人无法伪造,同时实现了身份指纹的动态变化,增加了普通单点登录系统的安全性。利用cookie技术将认证信息生成ticket,实现同一个域下面各应用子系统的整合。该系统为同一个域下面的各应用子系统提供了一种高效、安全、方便的单点登录方案。     

基于混沌的保密通信研究

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌系统具有非周期性和伪随机性的特性,近年来混沌系统在密码学领域中得到了较多的研究。提出了有关混沌系统在保密通信系统的实现方法。研究表明,该方法明显加强了混沌保密通信系统的安全特性。研究证明了它的有效性,正确性,可行性。