基于小波特征提取的语音监测系统

论文针对小波变换和语音信号的特点,把小波变换和形态滤波法结合应用于语音信号基音周期的提取,并在此基础上把小波变换和说话人声道特征参数相结合,用于声道特征的提取。最后在以上研究的基础上设计了一种用于公安侦破和司法鉴定的语音监测系统。     

利用基于小波特征提取的网络模型解析色谱重叠峰

提出了一种新的色谱重叠峰解析模型——基于小波特征提取的RBF神经网络模型。首先利用小波变换奇异性的检测原理,从原始色谱信号中提取特征点,这些特征点蕴含了反映色谱峰形状的信息,包括重叠峰个数、保留时间等信息。由小波变换获得的特征点来确定RBF网络的隐节点数目和网络参数的初值,即将拐点对数作为隐节点数目,将峰宽估计值作为输出层连接权的初值,将峰高估计值作为隐节点宽度的初值。再用RBF网络来拟合原始重叠色谱信号,梯度下降法训练后获得的网络参数作为解析结果,实现了重叠色谱峰的分离。实验结果表明:本方法快速、准确、可靠,能有效解析未知组分数的重叠峰。     

基于小波变换的脉象信号特征提取方法

为了较好地区分正常人与心脏病人的脉象信号，利用小波变换奇异性检测功能与多尺度分辨特性，提出了两种提取脉象信号特征的方法：连续小波变换法和二进小波变换法。在此基础上，构造了两种特征向量：小波变换系数的尺度——主波峰值和小波变换的尺度——能量值。经过对临床采集的235例脉象信号的处理与分析统计，所得数据具有较好的重复性与稳定性，可以作为用于脉象信号识别的特征向量。     

基于径向基函数网络的浮游植物活体三维荧光光谱分类

将小波变换与神经网络相结合,对浮游植物活体的三维荧光光谱进行分类．首先利用小波变换对数据进行压缩,然后利用径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络对光谱曲线进行逼近,从而进行物种的识别,平均识别率高达95．8％．结果表明,该方法较传统的统计方法更方便、准确率更高．     

基于特征提取和RBF神经网络的ECT流型辨识

针对传统ECT流型辨识方法效率低的问题,提出了一种基于特征提取和径向基函数神经网络相结合的ECT图像流型辨识的方法,该方法通过对各种特征参数的定义,完成对ECT系统测得的电容值进行特征提取,然后将提取的特征值作为RBF神经网络的输入完成流型辨识。仿真和实验结果表明,与基于BP神经网络的图像流型辨识方法相比,该方法具有识别速度快和效率高等优点,为ECT图像流型识别的研究提供了一个新的思路。     

基于小波变换的人车目标特征提取算法

借助小波变换在时频分析上的优点,提取地面运动目标的回波信号特征在目标识别中加以应用.首先对目标的回波信号进行预处理,获取目标的瞬时多普勒频率信号,然后对该信号进行小波分解与重构,通过对特定频段的信号分析就可实现对运动目标周期性特征的提取.以在战场侦察雷达探测的人车目标识别中的应用为例,讲述该算法在人车目标识别中的特征提取过程,采用实际雷达回波数据对该特征提取算法进行验证,并对识别效果作分析.     

基于小波变换的鲁棒性语音特征提取新方法

提高语音识别系统的鲁棒性是语音识别技术一个重要的研究课题。语音识别系统往往由于训练环境下的数据和识别环境下的数据不匹配造成系统的识别性能下降。为了能得到无噪音的语音识别特性,让语音识别系统在含噪的环境下获得令人满意的工作性能,根据人听觉特性提出了一种鲁棒语音特征提取方法。将小波变换和MFCC算法相结合,在MFCC的前端用小波包变换代替FFT和Mel滤波器组,同时在后端用临界小波变换代替DCT,最后得到鲁棒语音特征。通过实验结果分析表明,将方法用于抗噪声分析可以提高系统的抗噪声能力;同时特征的处理方法对不同噪声有很好的适应性。     

基于小波域差值系数的织物疵点分割与识别

小波分解系数的织物疵点特征曲线容易受各层周期性噪声的影响,不能有效提取特征和定位疵点区域.提出了小波域差值系数的织物疵点分割与识别方法.首先将小波分解后的水平和垂直高频系数与平滑系数相减,除去周期性噪声,然后,分别提取水平和垂直差值系数熵、能量、方差曲线的最大值、均值及方差特征参数,最后利用支持向量机进行分类识别.仿真...     

基于小波变换和方向向量的虹膜特征提取方法

虹膜纹理上的差异是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的虹膜识别率,就要有效地提取虹膜的纹理信息.基于二维小波变换和方向向量,提出一种新的虹膜特征提取方法.该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的灰度变化,对于多层小波分解后的低频分量,分别求其在4个方向上的方向向量,最后形成虹膜码.测试结果表明,该方法能有效地提高虹膜的识别率,且算法简单、快速.     

基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法

结合小波变换时频局部化特性和神经网络的优势,提出了一种基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法.首先对血细胞信号进行小波分解,然后利用小波分解系数重构信号的能量,结合时域特征参数构造特征向量作为神经网络的输入,最后建立神经网络模型进行训练.通过实验分析了不同条件下的信号识别情况,并与传统的识别算法作了比较,结果表明算法具有较强的血细胞识别能力,与传统的识别算法相比,识别准确度更高.     

基于层次特征提取的文本分类研究

随着信息技术的发展,文本信息数据正在爆炸式增长,从众多的文本数据中有效地获取有用信息是一个值得研究的问题。针对该任务提出基于层次特征提取的文本分类模型,考虑文本中句子级别的语义内容以及文本级别的语义内容,依次使用两种神经网络模型建模句子级的语义内容和文本级的语义内容,从而得到关于文本的全面特征,进而基于此特征对文本进行分类。实验结果表明,该方法能够更加准确地提取文本的特征,具有更高的分类准确度。     

基于复值小波包概率模型的纹理分类研究

为准确描述纹理,发挥复值小波包变换多方向通道等优点,首次基于复值小波包对纹理采用概率模型进行自适应描述,并同最大似然分类方法结合进行纹理分类.提出融合各类纹理最优描述的方法,将图库分类正确率从85%提高到93%.     

基于Gabor滤波器组的车牌汉字特征提取

提出基于Gabor滤波器组的特征提取新方法.利用汉字图像的统计信息及归一化信息,提出针对车牌汉字的有效的Gabor滤波器组参数优化方法,并设计一组Gabor滤波器用于提取车牌汉字图像中不同中心频率和方位的笔画纹理特征,实现直接对灰度图像的特征提取.实验结果表明,相比传统二值化特征提取方法,采用基于Gabor滤波器组的小波变换提取特征能够获得更良好的识别性能.     

基于径向基神经网络的浮游植物分类系统

应用模糊聚类和小波变换提取浮游植物活体的特征光谱,并以此为输入向量,引入径向基函数网络对浮游植物的光谱进行分类识别,建立了适用于光谱识别的径向基函数神经网络系统.结果表明,该方法较传统的统计方法更方便,识别准确率更高.     

基于小波的指纹特征点提取算法研究

提出一种新型的基于小波的指纹特征点提取算法.该算法利用haar小波基对指纹图像进行小波变换,提取小波系数并对其进行分析,经观察发现不同指纹细节特征点的分布与小波系数的分布存在一定的关系,根据小波系数分布的变化,可以确定细节特征点的具体位置及其类型.实验结果表明该算法对指纹特征点提取效果良好.     

基于三维可变形模板的眼睛特征提取

眼睛特征提取在人脸感知的各种应用中有着非常重要的作用，为了解决人脸垂直旋转角度比较大时，眼睛特征提取的问题，提出了一种新的基于三维可变形模板的眼睛特征提取方法，此方法采用了两个新提出的技术，一个是人脸姿态估计策略用于估测人脸的垂直旋转方向，另一个就是三维可变形模板匹配技术用于具体提取眼睛的精确特征，实验表明该方法能够适应人脸图像垂直旋转角度的变化，获得很好的特征提取结果。     

基于三重小波系数集的水印算法研究

本文提出了一种基于三重小波系数集的水印嵌入方法。定义了三重小波系数集,根据其元素间相互关系选择系数集并将其分成两类从而嵌入和提取水印。同时利用shuffle算法对水印序列进行置乱以提高系统的安全性。实验结果表明,该算法对原图像的影响极小,并且对于各种通用的图像操作和攻击具有极好的鲁棒性。     

基于彩色图像处理的西红柿品质特征的提取研究

用机器视觉系统判别西红柿品质是否有效 ,关键在于能否真实地提取特征参数 .由于西红柿果实存在新陈代谢且表面非常光滑 ,使机器视觉系统采集图像时受环境温度和光线的影响很大 .同时 ,很难直接从采集到的RGB彩色图像中提取有效的品质特征参数 .为此 ,本论文基于彩色图像处理技术把 RGB彩色图像转换为 L* a* b*模式的彩色图像 ,然后提取西红柿品质特征参数 ,试验结果验证采用这种特征提取法提取的西红柿品质特征参数基本上不受照明强度的影响     

基于小波变换的滤波方法

小波变换正在众多学科掀起研究和应用热潮，并已获得了许多成功的应用。本文系统地研究了小波变换在滤波方面的应用，根据不同类型的噪音，给出了基于不同小波变换的滤波算法，并研究了其滤波原理。仿真结果表明，小波滤波方法不仅能实现各种滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波手段。     

基于分类特征提取的手部动作识别方法的研究及应用

提出一种基于分类特征提取的手部动作识别方法,该方法通过自适应的混合高斯模型构建背景模型,使用背景减除法并充分利用人体手部肤色信息分割出人体手部区域,结合手部关节、骨骼特征及肤色信息估算手部关节点位置,构建三维手部骨架模型,然后提取手部各关节角度、位置信息并利用隐马尔柯夫(HMM)模型对其所表示的动作进行训练识别。