基于波形智能识别的诊断方法

以柴油机燃油系统为诊断对象,研究了基于波形智能识别的诊断方法,提出了一种基于波峰或波谷之间的支配与从属关系的波形结构特征抽取与符号描述方法,建立了一个基于波开识别的诊断系统,并给出了诊断实例。     

时域波形智能识别专家系统

根据时域波形的特点,建立一个波形智能识别专家系统。以波形处理工具库实现波形的理解;以形态获取器和编译技术实现知识的获取;以混合推理技术实现波形的智能识别。     

测试仪器中的动态波形绘制技术

动态波形的绘制是测试仪器中极为重要的一环.介绍了在Windows环境下绘制测试仪器动态波形的技术,包括双缓冲技术,多层图像叠加技术,图像复用技术等.采用这些技术进行动态波形的绘制,可以彻底消除图像更新时的屏幕闪烁现象,加快绘制波形的速度.     

基于神经网络的发动机故障波形识别方法的研究

介绍了波形信号的识别机理：应用神经网络技术,设计了发动机故障波形识别系统,并对BP算法进行了改进,并且以发动机喷油器电压波形为例,校验了设计过程（此例的信号通过检测获得）。     

不同被检材料中不同缺陷超声波检测的波形识别

超声波检测技术由于具有费用低,灵敏度高,对缺陷定位准确等优点而被广泛使用,但对各种缺陷的波形识别技术至今没有完整的系统性,长期以来一直是人们研究的热点。本文将对不同被检材料中不同缺陷超声检测的波形识别与定性问题进行阐述。     

汽油机点火系统电压波形识别与诊断方法

以汽油机点火系统为诊断对象，研究了基于设备信号时域波形结构模式识别的诊断方法。该方法可用于汽油机点火系统的故障诊断，文中并附有应用实例。结果表明，点火电压波形反映了各环节工作状态，对规则波形利用波形结构的方法进行诊断是有效的，可实现故障的自动诊断和识别     

基于DSP的单脉冲瞬态波形采集与识别系统

本文设计了一种基于TMS320F206芯片的单脉冲瞬态波形采集与识别系统,阐述了系统的组成、工作原理以及主要硬件设计.本系统采用浮点放大技术,动态范围可以达到120dB以上.光电跟踪系统跟踪目标时,探测到的爆炸波形与云层背景波形十分相似,采用通常方法很难识别爆炸波形.分析了爆炸波形与云层背景波形的特点,提出了两种新的DSP波形识别方法,并采用DSP技术实现了该方法.实验结果表明DSP波形识别方法可以有效地识别出信号波形.该系统对于瞬态波形、非重复出现信号波形的采集、处理、记录和识别,具有较高的实用性.     

基于波形特征和小波的脉搏波特征点识别研究*

脉搏波是人体心脏有节律的收缩射血,血液流经弹性血管所产生的波动。不同的人在不同的生理状态下的脉搏波波形是不同的,因此脉搏波的特征点识别对于分析人体的生理病理状况、预防诊断心血管疾病是非常有帮助的。本文结合小波分析和脉搏波时域特征,提出了一种从脉搏波预处理到特征点准确识别的综合算法,实验表明该算法能够有效识别处于不同运动状态的脉搏波特征点,为后续相关人体生理病理信息的有效提取创造了条件。     

线圈电流波形识别智能真空永磁断路器控制器的设计

介绍了基于C805IF005 SOC微处理器的新型真空永磁断路器控制器的设计,该控制器废弃了传统的基于位置传感器的分合闸控制方法,采用了新型的基于线圈电流波型识别的分合闸控制方法,提高了可靠性。同时该控制器具有操作电压检测以及对断路器状态的自动巡检等功能,并且具备远程微机监控和故障存储功能,从而使控制系统更加智能化。     

基于二次特征提取与SVM的异常步态识别

长期以异常步态行走将导致人体足部、踝关节、大腿疼痛乃至身体骨骼疾病.针对目前普遍采用的基于计算机视觉的步态识别技术对数据采集环境要求严苛、视频图像分析受环境影响较大等问题,基于人行走时的足底压力变化特征进行步态识别,足底压力数据经由穿戴式步态采集器,可以不受环境限制且能实现较远距离的步态识别.并提出一种基于二次特征提取与支持先向量机的异常步态识别方法.该方法采用主成分分析法对从足底压力变化曲线中提取出来的步态特征进行二次提取.获取包含样本数据信息的主要特征信息,通过多分类支持向量机模型对步态进行识别.实验结果表明:该方法对异常步态的平均识别率达到92.625 5%,具有较高的识别精度.     

基于多尺度分析的人脸识别算法研究

针对传统的人脸识别算法易受光照等因素影响的缺点,提出了一种基于多尺度分析的人脸识别算法。首先,对采集到的人脸图像进行预处理,去除噪声,减弱无用信息,增强有用信息;然后,在粗尺度上采用形态学梯度边缘检测算法对人脸轮廓进行提取,缩小人脸库的搜索范围;最后,在细尺度上对人脸的不变特征进行提取,采用Harris角点检测算法对在粗尺度上得到的边缘图像进行特征提取,减少计算量,提高了识别速度。在所拍摄的人脸库上对算法进行验证,实验表明,对易于进行轮廓提取的人脸图像的识别速度较快,精度较高。     

基于组合特征的车牌字符识别

提出了基于Zernike矩和小波变换特征相结合的车牌字符识别方法。利用Zernike矩描述字符全局特征，小波变换系数描述字符细节特征，采用神经网络进行车牌字符分类。测试结果表明，这种组合了两种特征优点的方法实用有效，识别效果优于两种特征独立使用的情况。     

基于局部特征提取的目标自动识别

提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标.首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量.然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度.最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度.实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9％,80.5％和84.4％,平均识别时间为130.9 ms.与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高.     

一种基于相位一致性的虹膜识别方法

凭借虹膜自身的稳定性、非侵犯性、难更改性等优点,虹膜识别已经成为生物特征识别领域中的研究热点。但是在非侵犯性的虹膜识别系统所采集到的人眼图像中,虹膜环内的部分区域被眼睑或眼毛所遮挡,造成虹膜纹理的丢失。将被眼睑或眼毛遮挡的区域去掉之后,虹膜可用纹理区域的面积会低于100%。为了在这种情况下仍然能够提取出满足虹膜识别要求的特征,本文提出了一种基于相位一致性的虹膜识别方法。实验结果证明,该方法能够在虹膜可用纹理区域不完整的情况下提取出足够多的可区分性特征用于虹膜识别,并且具有0.137 0%的等错率和99.862 5%的正确识别率。     

超宽带脉冲信号的波形设计研究

UWB无线通信脉冲发射波形的优化设计不仅能够大大提高UWB系统的位误码率（BER）性能,而且还可以优化UWB无线系统的设计、提高功率效率、降低干扰并使得UWB无线通信系统与其它传统的通信系统能够更好地共存。脉冲波形设计在UWB系统中具有重要作用与意义。文章根据超宽带系统的特点与需求,提出了成形脉冲设计的具体要求和相关的评价指标。并介绍了UWB成形脉冲中几种典型超宽带成形脉冲。主要介绍了：高斯脉冲及其各阶导数脉冲、Hermite正交脉冲以及扁长椭球波函数（PSWF）正交脉冲等的实现原理和特点,最后介绍了脉冲波形设计过程中需要注意的一些影响因素。     

基于纹理特征的道路行人识别研究

道路行人识别已经成为智能车辆与车辆辅助驾驶系统的关键技术。研究一种基于纹理特征的行人特征提取和识别方法。纹理特征作为图像的重要特征在图像分析与识别有着广泛的应用。做出道路行人与非行人样本的纹理频谱,得出它们存在差异性的结论。首先用统计方法来计算样本图像的纹理特征,然后将支持向量机方法应用于道路行人的识别试验。试验结果表明,选择纹理特征作为道路行人特征具有很好的道路行人识别效果。     

基于单片机的数字合成波形发生器

本文以AD公司的AD9857直接数字合成芯片为核心,设计了一种结构简便性能优良的数字合成波形发生器。文中主要对微机控制的任意波形发生器的软硬件设计进行了相应的研究,该数字合成波形发生器以INTEL公司的高性能单片机AT89C52作为控制器,利用了AD9857的DAC模式组成任意波产生的电路,在硬件电路的设计中使用可编程门阵列器件对一些特殊的电路进行了设计。该任意波形发生器不仅能产生正弦波,方波,三角波等常用的标准信号,还可根据用户的需要生成任意波形。     

一种基于微观组织特征的粉丝品质检测研究

粉丝的食用品质和价格随原料淀粉种类的不同而有显著的差异。目前，商检中主要是依靠感官评价，可靠性差。本文利用扫描电子显微镜得到粉丝组织的显微图像，运用图像处理技术，提取了基于灰度共生矩阵及分形理论的显微图像的微观特征，以神经网络为模式识别分类器，建立了绿豆、玉米及其混合淀粉制成的“龙口粉丝”品质自动检测系统。实验结果表明，方法可行，并取得了较好的结果。