柳革命
- 作品数：16 被引量：34H指数：4
- 供职机构：空军工程大学理学院更多>>
- 相关领域：电子电信交通运输工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于对向传播神经网络的舰船辐射噪声分类
- 2007年
- 针对舰船目标的分类识别,研究了从解调制(DEMON)谱的线谱和连续线谱中提取特征向量的方法,提出了1种改进的对向传播网络(MCPN)分类模型及算法。通过对海上实录的3类水中目标辐射噪声进行分类识别实验,实验结果证明:MCPN的分类能力及对未训练目标的适应性优于传统的对向传播网络(CPN)和误差反向传播网络(BPN)。
- 刘兵孙超柳革命王旭艳
- 关键词：特征提取神经网络
- 电话音频信号的计算机识别
- 2002年
- 针对电话机中对多组电话号码自动拨号的要求 ,采用单片微型计算机自动识别电话音频信号 ,分析了识别原理 ,设计了接口电路和软件 ,取得了很好的识别效果 。
- 柳革命张敏
- 关键词：计算机识别语音识别
- 响度特征量化的改进算法被引量：1
- 2011年
- 为提取噪声信号的响度特征,研究Zwicker响度计算模型中安静状况下听阈对应的激励、被计算声音对应的激励和参考声强对应的激励3个参数参与运算的方式,引入等响曲线上24个临界频带中心频率对应的听阈声强级,提出了通过求取噪声信号的能量,计算噪声信号各临界频带的特性响度值的响度计算改进算法。利用这一算法可方便地计算噪声信号不同临界频带的响度值,这些特性响度值可组成一个24维响度特征矢量,以应用于信号分析、模式识别等。通过水声目标的模式识别实验,验证了这一信号响度特征量化改进算法的有效性和实用性。
- 柳革命吴姚振
- 关键词：特征提取
- 基于线性预测倒谱的被动声纳目标特征提取技术被引量：8
- 2007年
- 从声纳员的角度出发,被动声纳目标可以被看作为一个发声体,利用线性预测倒谱从声纳目标噪声中分离出目标作为发声体的冲激响应在倒谱域中的表示,提取一组识别特征,设计神经网络分类器,对三类目标进行分类。实测数据验证了基于线性预测倒谱的被动声纳目标特征提取方法是可行的。
- 柳革命孙超刘兵
- 关键词：倒谱特征提取
- 基于特征融合的被动声纳目标识别被引量：6
- 2009年
- 在被动声纳目标的分类识别中,不同的特征提取方法提取的特征反映了噪声信号不同的特性,一般情况下,很难做出某种方法优劣的判断。如何把这些不同的特征提取方法提取的特征矢量融合起来,对被动声纳目标分类识别非常有意义。在应用数据融合的方法对基于倒谱的特征提取方法、基于局域判别基的特征提取方法和基于听觉响度特征提取方法提取的特征矢量进行融合。提出了基于正态分布的概率密度函数的确定基本概率赋值的方法,利用三种特征提取方法对水声目标噪声信号进行特征提取,对提取的特征矢量进行融合,并进行分类实验,结果表明,特征融合使分类过程中的不确定性样本数减少,从而相应地提高目标分类的正确概率。
- 柳革命孙超杨益新
- 关键词：目标识别基本概率赋值
- 基于机器视觉的弹壳多尺寸测量被引量：4
- 2016年
- 考虑弹壳产品的多尺寸检测是制约弹壳生产效率提高的主要因素,引入机器视觉技术建立一个弹壳的多尺寸测量系统,通过对弹壳产品的正、侧图像采集、利用灰度矩边缘检测对图像处理分析、采用Hough变换检测直线、进而计算测量相关尺寸等环节,实现对弹壳产品多个尺寸的非接触精密检测。对一组合格产品的七个尺寸检测实验表明:基于机器视觉的弹壳多尺寸测量系统,可以实现对弹壳多个尺寸的快速精确检测,具有良好的应用前景。
- 柳革命刘鹏
- 关键词：机器视觉尺寸测量霍夫变换图像处理
- 局域判别基空间能量的水声目标特征提取被引量：4
- 2007年
- 考虑水声信号的非平稳性及时变性,对信号进行小波包分解。不同的小波包基可以反映不同的信号特性,基于距离准则,求取小波包局域判别基,在局域判别基的基础上,提出通过求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量,针对识别特征矢量设计神经网络分类器,对三类目标进行分类,验证实验表明,基于这种方法提取的识别特征矢量在水声目标分类识别中是有效的。
- 柳革命孙超刘兵杨益新
- 关键词：小波包FISHER准则特征提取模式识别
- 特征融合技术在被动声纳目标识别中的应用
- ＜正＞1引言对同一目标噪声信号,可以有多种特征提取方法,不同的方法提取的特征矢量对目标的判别结果可能不同,特征融合的目标识别就是把这些不同的特征矢量融合起来,使对目标的判别的可信度增
- 柳革命孙超
- 关键词：被动声纳声纳目标目标识别特征提取
- 文献传递
- 基于局域判别基空间能量的特征提取被引量：2
- 2008年
- 针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。
- 柳革命孙超陈建莉
- 关键词：FISHER准则特征提取
- 两种倒谱特征提取技术在水声目标识别中的应用被引量：10
- 2008年
- 按照声纳员的感受,被动声纳目标被看作为一个发声体,目标噪声信号表示为激励噪声源与发声体冲激响应的卷积,在这一模型下,使用倒谱分析水声目标噪声的时域特征。提出利用线性预测倒谱和考虑人耳听觉特点的美尔倒谱分析发声体的冲激响应在倒谱域中的表示,据此对水声噪声信号提取这两种倒谱的特征,进行分类识别。设计了神经网络分类器,利用实测数据对三类目标进行分类。分析比较两种方法的分类结果,验证了基于倒谱的水声目标特征提取方法的可行性。
- 柳革命孙超杨益新
- 关键词：特征提取
