基于谱特征的模拟与数字调制方式识别方法

提出一种基于谱特征的模拟与数字调制方式自动识别算法,从信号的包络平方谱中提取单频分量检测值作为特征参数,对模拟与数字调制方式进行自动分类.仿真结果表明,在信噪比大于3 dB时识别率达990%以上.该算法不需要先验知识,计算简单,对数字调制信号的滚降系数不敏感,具有较强的实用性.     

一种基于语义及统计分析的Deep Web实体识别机制

分析了常见的实体识别方法,提出了一种基于语义及统计分析的实体识别机制(deep Web entity identification mechanism based on semantics and statistical analysis,简称SS-EIM),能够有效解决Deep Web数据集成中数据纠错、消重及整合等问题.SS-EIM主要由文本匹配模型、语义分析模型和分组统计模型组成,采用文本粗略匹配、表象关联关系获取以及分组统计分析的三段式逐步求精策略,基于文本特征、语义信息及约束规则来不断精化识别结果;根据可获取的有限的实例信息,采用静态分析、动态协调相结合的自适应知识维护策略,构建和完善表象关联知识库,以适应Web数据的动态性并保证表象关联知识的完备性.通过实验验证了SS-EIM中所采用的关键技术的可行性和有效性.     

基于双基点法的多传感器数据融合

针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题,提出一种基于双基点法的信息融合方法.该方法根据指标隶属度矩阵将多传感器目标识别问题转化为多目标决策问题.通过定义熵权和相对接近度,改进了传统的双基点法,从而给出目标识别算法.该方法利用熵权较好地避免了目标识别受主观因素的影响,特别适用于具有多个特征属性的多个目标的识别.仿真实例验证了所提出算法的有效性和可操作性.     

基于S3C44B0X的RFID以太网读卡器设计

针对广泛应用的RFID技术,在嵌入式系统设计的原理图级设计实现了一种基于S3C44B0X的RFID以太网读卡器,包括主控模块、存储模块、以太网模块、RFID读模块等电路的电路原理图和关键部分的分析。在系统原理图上设计实现的以太网读卡器,目前系统测试运行稳定。     

系统的f_p-状态与它的随机识别

利用函数单向S-粗集,提出了fp-状态、状态距离、系统状态被fp-规律随机入侵的概念。利用这些概念,给出系统状态被fp-规律入侵呈现的状态特征以及对这些状态特征的识别、识别准则与应用。函数单向S-粗集是函数S-粗集的基本形式之一,函数单向S-粗集是研究系统规律入侵预测的一个重要的理论与方法。     

基于ARM9的嵌入式火灾预警系统的设计与实现①

设计了一种基于ARM9的嵌入式火灾预警系统,在ARM9上完成了视频图像的采集,火情识别和GPRS图像传输等功能的相应的系统构建和软件实现。改进的基于小波分析、混合高斯模型、RGB和HIS模型的火情识别算法能很好的排除干扰,准确判断火情。     

基于支持向量机的语音识别研究

为了得到较好的语音识别效果,构建了基于线性核函数支持向量机的非特定人孤立词语音识别系统,取得了较高的识别率,并将该实验结果同基于HMM的识别结果进行了比较,显示出了支持向量机在基于有限样本情况下进行语音识别的优势。     

基于SVM的P2P流量识别

根据P2P应用从最初的采用固定的端口号,发展到动态端口,再发展到伪装端口,甚至发展到现在的一些采用加密技术的具有反侦察意识的新型的P2P应用这样一个变化快的特点,再利用支持向量机分类的本质,提出一种基于SVM的P2P流量识别方法.通过实验证明,该方法具有较高的识别率,对未知协议的F2P识别精度也很高,说明采用支持向量机技术进行P2P流量识别的有效性.     

基于人工神经网络的暂态电能质量现象的分类与识别

暂态电能质量信号具有发生随机性,持续时间短和非平稳的特性,使得信号的识别实现较为困难。目前对电能质量信号进行辨识的方法有基于规则的专家系统方法、基于神经网络的方法以及结合小波变换技术的神经网络方法等。利用小波变换和人工神经网络的结合方法,对各种暂态现象实现有效地识别和初步地分类。     

使用RFID提高ROI

评判加工制造流水线上采用射频识别是否可以提高投资回报率。