语音特征变量统计表示的比较及应用

本文在统计实验的基础上指出，表示语音信号的特征变量往往并不严格服从正态分布。为此，文中提出几种语音特征变量的统计特征数，并给出了它们的估计方法．语音识别实验表明，这些统计特征数能较好地反映语音特征变量的分布性质。     

汉字识别系统

本文讨论了印刷体汉字的识别，它包括字符的输入、二值化、行切分、字切分、平化、规正、细化、特征提取、识别、后处理。提出了零阶距特征、笔端数特征、笔道数特征和方向数特征。     

分形维数的多尺度形态估计与目标提取

本文研究了Minkowrki－Bouligand维数估计的数学形态学方法实现，给出了一种基于多尺度灰度形态运算的图像维数估计算法。将分形特征用于目标的检测，提出了一种具有较好稳健性的基于多分辨率分形特征的目标提取方法。     

海面电磁散射回波的分形特性

本文引入时变分形Weistrass—Mandelbrot函数描述海面的局部动态特征，采用Kirchhoff解近似分析电磁散射场的时域分形特性，导出了海面电磁散射系数的分形模型。理论分析和试验结果表明，海面的散射回波信号保留了海面的一些分形特征，散射系数属于分形函数，其盒维数与海面的分形维数近似相等。     

基于数学形态学的纹理特征及其有效性的实验比较

本文介绍一种纹理特征抽取的数学形态学算法，并通过分类实验，将这种纹理特征与已有的另外二种基于形态学纹理特征进行了比较。实验结果表明本文给出的纹理特征分类精度高，特征数少，抽取计算量小。     

基于小波分解及KCN的雷达目标特征提取

讨论了利用一维距离像进行雷达目标识别的特征提取。从缩减表征距离像的特征维数和表征目标所需特征数出发，提出了一种基于小波分解及KCN的目标特征提取方法。为比较不同特征提取方法及所提取特征的性能，引入了Fisher距离来表明各类的类内紧致性和类间分离性。实验结果表明能够有效地进行特征提取。     

结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别

通过提取人脸图像的Gabor特征，结合Adaboost，进行人脸表情识别（FER）。针对Gabor特征维数高、冗余大的特点，引入Adaboost算法进行特征选择降低特征向量的维数。然后再以支持向量机（SVM）和最近邻分类法相结合组成分类器进行分类。该方法综合运用了Gabor特征对于人脸表情的良好表征能力、Adaboost算法的强大特征选择能力以及SVM在处理少样本、高维数问题中的优势。在JAFFE库上进行测试的结果验证了该法的有效性。从Adaboost所选择的特征集可知，在眼和嘴区域提取的特征，对于FER是最为重要的。     

分形理论在空中目标识别中的应用

以分形理论为基础，为空中人造目标的外图像建立了一个新模型，提取出具有较好几何不变性的特征－目标和干扰物灰度曲面的分形维数随尺度的变化规律，并以这种规律作为识别特征，将分形特征与传统的特征作了比较，大量的实验及理论分析表明，该特征具有较高的识别能力和识别可靠性。     

一种指纹图象的特征提取方法

本文提出一种指纹图象的特征提取方法，指纹中心点定义在纹线上曲率最大处，从而统一了中心点的定义，提取的细节特征量是特征点的性质、特征点到指纹中心点连线与指纹方向间夹角以及特征点与中心点间隔的纹线数，并进行了对比实验，效果良好。     

结合主分量分析及Fisher准则的说话人识别方法研究

本文提出了一种基于主分量分析和Fisher准则的新的Mel频率域特征参数。它是在Mel域频谱的基础上做主分量分析，并且根据Fisher准则，按Fisher比的大小进行特征参量的选择而得到的。它充分的利用了各频带间的相关统计信息，能更紧致有效的区分说话人，这样得到的特征矢量，与传统的按相应特征值进行特征选择的方法相比，在相同维数时具有最大的类别区分度。最后我们实现了一个文本无关的说话人自动识别系统，它的后端采用矢量量化实现聚类分析。在语音库上的实验表明本文的特征矢量在说话人识别上比相同维数的传统特征矢量识别率更高，证实了它紧致、区分度好、冗余信息少的优良性能。     

基于混沌理论的跳频电台细微特征提取

跳频电台暂态信号通常都表现出非线性，针对这种非线性特性，提出了基于最大Lyapunov指数和相关维数的跳频电台暂态特征提取方法，并通过分析实测试验数据，对最大Lyapunov指数和相关维数作为跳频电台细微特征的可行性做了研究。     

一种基于分形模型的新特征及其在自动目标识别中的应用

基于分形模型的自相似性，提出一种识别自然背景中人造目标图像特征的新方法．解释了该特征的含义，给出了计算方法，并利用实验数据将其与分维数特征和分形模型拟合误差特征进行了对比，说明了该特征在识别自然背景中人造目标时的优越性；还以实际红外图像的处理结果显示该特征在实际中应用的效果．     

基于分形和神经网络理论的多尺度图象分割方法

特征空间聚类分割方法的关键问题是有效的特征参数提取和聚类方法的构造，针对这两个问题。本文采用小波变换的多尺度分析方法提取图象的多尺度分形维数作为分割特征参数，用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射实现特征空间聚类，获得了良好的分割效果。     

基于对星座图分形的Qam信号识别

星座图是Qam调制信号的重要特征，分形理论是研究图形属性的一种前沿工具。将分形和星座图结合，计算星座图所对应的格形分形维数和信息维数等分形理论中的特征量，把他们作为区分调制类别的特征向量，进行信号识别。该方法经实验验证能够有效的进行Qam信号的识别。     

遗传与互信息混合算法用于水声目标特征选择

特征选择是目标分类的一项重要步骤，直接影响到分类器的设计和性能。本文利用实际水声目标辐射噪声数据，对遗传算法和互信息算法两种特征选择方法分别作了分析。在特征维数较大的情况下，两种方法都需要很长的计算时间，为此，提出一种遗传与互信息混合算法，旨在降低计算时间。最后，分类器用三种选择后的特征子集作为输入进行分类，并与任意选择的特征子集作为输入的分类结果作了比较。     

一种设计大数值孔径衍射元件的优化方法

本文以菲涅耳衍射透镜的设计为例，在单位周期内的相位台阶数与最小特征尺寸之间关系的基础上，提出了减小元件边缘单位周期内的台阶数，以增大最小特征尺寸的一种新的设计大数值孔径衍射元件的优化设计方法，并对衍射效率进行了讨论。确定了多台阶衍射透镜优化设计的结构参数。最后给出了设计实例，与深浮雕法和相位匹配法比较，本文法设计的元件仅需套刻3次，而衍射效率的理论值达55.4%，是一种有效的优化方法。     

中国数字化电视广播的发展道路

文章评述了数十年来电视产业发展中的主要特征和问题，据此探讨了今后数字化电视发展趋向和有关问题。     

一种基于旋转矩阵单位四元数分解的运动估计算法

本文基于旋转矩阵单位四元数分解定理，提出一种由３Ｄ特征空间位置估计运动参数的算法。单位四元数表示旋转矩阵时不存在奇异点，故基于单位四元数的运动估计方法具有更大的实用价值，而本文算法无需Ｈｏｒｎ和Ｓｕ等人提出的单位四元数方法的迭代运算。     

基于混沌编码的容错性语音识别

根据混沌编码具有联想记忆的特点，本文提出了一种基于混沌编码的语音识别新方法，该方法首先解决了语音特征矢量维数不固定难于进行混沌编码的难题，其次提出了多样本下语音信号特征的选取原则。实验结果表明，新方法对语音的缺损和噪声干扰具有较好的容错能力。     

基于神经网络刀具磨损的多特征融合监控

以切削力为依据，分别从时域、频域提取了切削力信号的峰值因子、Kurtosis系数和敏感频段带能量作为特征量进行钻削过程刀具磨损量的检测，讨论了特征信号随着刀具磨损量增加的变化规律，并将各个特征量构成的特征矢量输入改进的多层反传神经网络进行融合，实现钻削过程刀具磨损量的智能识别。试验结果表明该方法具有较强的抗干扰能力和较高的识别精度。