导读:本文包含了数字模式识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数字,特征,小波,缺陷,距离,参数,向量。
数字模式识别论文文献综述
陈宇杨[1]（2019）在《基于全数字接收机的调制模式识别及FPGA实现》一文中研究指出随着通信技术的不断发展,通信频段内的信号日益密集。不同功率、不同带宽、不同调制模式的信号共存,使得实际通信环境愈加复杂。在信号侦察识别中,现代侦察接收设备必须具备在密集、复杂、动态变化的信号环境中实时对信号截获检测以及进行分类识别的能力。而且在目前的通信侦察中,对侦查距离提出了越来越高的需求,在远距离侦查中接收端实际接收到的信号已经十分微弱,此时环境噪声和仪器底噪都将对接收信号造成很大的影响,侦察设备需要在这种情况下将远端的微弱信号从噪声中提取出来,并对其进行识别。以上这些都对识别设备的灵敏度和抗噪能力都提出了新的要求。目前的通信侦查设备,一般是在几种已知或假设已知的信号下进行工作,对于信号未知且动态变化的环境,在实时处理中对接收信号的识别性能会有所下降。且目前的识别算法中,大多都是在理论层面进行研究,使用的信号源也一般由软件仿真产生,在实际应用中复杂度较高,不适合硬件实现。在以上背景下,本文首先研究了通信信号调制模式识别的发展现状,针对目前识别算法在工程实际中往往复杂度过高的问题,本文在输入信号动态变化的复杂情况下,提出了一种基于全数字接收机的调制模式识别算法,实现了其FPGA设计，完成了硬件识别平台的搭建,并基于硬件平台测试对实际采集的空口信号进行了接收识别,完成了算法识别性能的验证。在输入信号未知、侦查距离动态变化的复杂环境下,本文首先利用自动增益控制技术消除接收距离带来的信号能量动态变化的影响,将接收信号控制在一定范围之内。之后通过载波估计技术,去除接收信号的频偏。经过位同步技术同步收发时钟,最后通过载波同步跟踪剩余频偏,解调出基带信号。在此基础上,提出通过载波跟踪环的频偏跟踪曲线区分FSK和PSK信号,根据解调出的基带信号识别BPSK和QPSK信号的调制模式识别方案。在Quartus II开发环境下,完成了所提方法的硬件实现,使用硬件描述语言对整个系统进行RTL级建模,完成各模块的综合,通过SignalTap II完成其仿真功能的验证,实现了其FPGA设计和整体硬件平台的搭建。所使用的芯片为ADS5444和Stratix II系列EP2S180F1020C4。输入信号为中国电子科技集团在实际通信环境中采集的空口信号,仿真与测试结果表明,所设计系统能够在输入信号能量动态变化的情况下完成对信号的接收与识别,识别率满足实际工程需求。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2019-03-01）
任小玲,许世军[2]（2019）在《异步SPOC教学模式研究——以《数字图像处理与模式识别》为例》一文中研究指出探究"互联网+"时代下基于慕课背景的学生自主学习途径和方法。建立《数字图像处理与模式识别》课程的异步SPOC教学模式。通过2年的教学研究与实践,设计打造了生动活泼的高效率课堂,其教学设计和精品课例是研究与实践的关键。该教学模式不仅提升学生的学习兴趣和教学效果,而且为提升教师信息化素养和专业成长提供了一种有效方法和途径。(本文来源于《课程教育研究》期刊2019年04期）
任东红,林鹏,袁清萍[3]（2018）在《基于离散Hopfield神经网络的数字模式识别》一文中研究指出离散Hopfield神经网络具有联想记忆功能,可以较好地应用在模式识别问题中,因此针对常见的数字识别问题,建立Hopfield神经网络识别模型。模型输出的稳定点为0-9个10*10的数字矩阵,通过向模型输入带有随机噪声的数字对模型进行测试,测试结果显示,模型能够准确识别带有一定随机噪声的数字,具有一定的应用性。(本文来源于《现代职业教育》期刊2018年14期）
黄雨[4]（2017）在《基于数字的模式识别算法研究》一文中研究指出随着“互联网+”战略推动,移动互联网络的迅速普及,移动端基于图像识别技术逐步应用到日常生活的各方面,成为模式识别的重要分支。数字的图像识别可以应用到医疗、交通、物流、金融等各种与生活息息相关的领域。在不同领域进行数字识别时所选取的算法不同,对应的时间存储空间和识别的正确率也不一样,并没有一种统一的最优算法可以满足不同应用领域、不同环境的识别任务。本文针对上述问题,通过对国内外文字识别、手写字符识别、模式识别等有关数字识别的文献资料所提及的相关算法进行归纳、分析、总结,力求找出一个适用领域广、高效准确、相对优化的数字识别算法。本文的工作是在对数字识别技术实现所需要的具体流程进行分析的基础上,对比多种不同的算法,通过仿真模拟实验,分析其各自的优缺点,创新性改进已有算法,建立了一种更为实用精准的数字识别算法,为相关领域应用数字识别技术提供了完备的算法依据。本文对目前特征提取算法和分类器算法比较分析,最后针对各种算法的优缺点总结分析,创新地提出新的特征提取算法并结合欧氏距离,最终得到了基于六线式特征提取的欧氏距离数字识别算法。通过仿真模拟实验证明:六线式特征提取法和最小距离分类器结合形成的基于六线式特征提取的欧氏距离数字识别算法,其运算时间较快、识别准确率较高、整体设计达到最优,符合数字识别的要求,达到本文最初研究目标,为基于数字的模式识别的具体应用提供了有益的借鉴。(本文来源于《吉林师范大学》期刊2017-06-01）
王莉[5]（2017）在《典型黄土地貌的数字指标体系构建与模式识别》一文中研究指出黄土地貌是黄土高原土壤侵蚀的外在表征,反映了地表的物质迁移和能量转换,对其进行定性和定量分析是黄土高原地貌定量演化的研究基础。本文以山西高原内黄土塬、黄土梁和黄土峁为研究对象,利用ICESat GLA14v34数据对研究区内数字高程模型数据(ASTER GDEM V2)进行精度评价;在分析黄土塬、黄土梁和黄土峁地貌实体及要素基本几何特征、地表形态特征的基础上,基于ASTER GDEM V2数据构建对应的数字指标体系,遴选适合定量表达叁类地貌的基础因子;利用模板匹配法拟合研究区内叁类地貌识别函数。论文主要内容及结论如下:(1)分析研究区内ICESat/GLA14 v33和v34数据在不同高程范围内高程差均值和标准差,结果表明ICESat/GLA14 v34和v33数据垂直精度均为厘米级,且v34相对v33精度更高,选定ICESat/GLA14 v34作为标准高程,计算得其与ASTER GDEM V2数据的高程差平均值,小于1m,在误差范围之内,且其均值的标准差集中,即ASTER GDEM V2数据精度满足地形因子提取要求。(2)基于ASTER GDEM V2数据利用ArcGIS工具提取高程、坡度、坡向、起伏度、曲率(平面曲率和剖面曲率)、坡度变率、坡向变率、地形粗糙度、地形湿度指数和地表径流的侵蚀力等地形因子;利用SPSS工具对黄土塬、黄土梁和黄土峁的各因子进行相关性分析和T检验,选定适合定量研究叁类地貌的基础因子,包括:面积、坡度、坡向、高程、曲率和地表径流的侵蚀力。(3)利用ArcGIS地统计分析模块将山西高原已有叁类典型地貌数据按95:5的比例进行随机分类,分别用于建模和校验;利用模式识别中的模板匹配法建立黄土塬、黄土梁和黄土峁的识别函数;校验结果表明该模型的准确率是82.61%。因此利用模式识别模板匹配法建立的函数可用来对山西高原叁类典型地貌进行定量识别。综上所述,本文对山西高原不同期的ICESat/GLA14数据进行了探索和评价,并基于该数据对ASTER/GDEM数据质量进行了分析,为两类基础数据的应用提供了参考;将基础数据精度的研究作为前提,对研究区内叁类典型地貌进行了数字指标体系的建立和定量表达式的拟合,此成果对该区域内地貌定量演化研究具有重要意义。(本文来源于《太原理工大学》期刊2017-04-01）
丁常宏,杨月莹,栗明,王振月[6]（2016）在《数字图像模式识别技术在植物叶片识别中的应用》一文中研究指出植物分类鉴别是森林资源及林下中药资源清查和保护工作的基础,但现在植物的鉴别主要依靠人为进行,效率低、主观性强,且专业人才较少。随着数字信息化技术的发展,构建计算机化的植物模式识别体系已经成为植物鉴别过程中强有力的工具,可为植物学的定种工作提供便捷、准确的保障。文中从叶片特征选择、常用叶片识别方法及图像识别在手机系统上的应用3个方面综述了叶片模式识别的相关研究成果,并探讨了利用计算机视觉辅助植物分类方面的问题和展望,以期为数字图像模式识别技术在植物叶片识别中的应用和进一步研究提供参考。(本文来源于《世界林业研究》期刊2016年05期）
王敏,嵇绍春[7]（2016）在《基于模糊聚类和模糊模式识别的数字图书馆个性化推荐研究》一文中研究指出为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。(本文来源于《现代情报》期刊2016年04期）
梁玮,陶亮[8]（2015）在《数字射线检测焊接缺陷的模式识别算法》一文中研究指出为了准确提取与识别焊缝射线数字成像中焊接缺陷,本文提出了一种基于神经网络的模式识别算法。首先,分析了非线性模式分类的基本原理,通过人工神经网络实现对焊缝内存在的焊接缺陷进行分类;然后,采用缺陷的几何特征作为分类算法的输入数据,并应用神经网络关联标准理论评估鉴别能力,证明了特征提取的质量重要性优于数量;最后,将基于神经网络的主要非线性鉴别分量的识别算法应用于缺陷识别中,并通过大量实验分析与评价其分类性能。实验结果数据证明该算法在焊接缺陷模式识别方面具有较高的效率。(本文来源于《价值工程》期刊2015年25期）
李宏坤[9]（2015）在《无线通信数字调制模式识别算法研究与仿真实现》一文中研究指出随着通信技术的不断发展,无线通信数字调制模式识别技术在通信和信号领域扮演着越来越重要的角色。数字通信信号的调制模式识别技术是通信系统中信号解调、信息提取和信号检测的关键技术,在合作和非合作通信领域都具有很重要的应用价值。目前,调制模式识别的方法主要包括基于统计理论和基于判决理论两大类,本论文主要研究基于统计模式的数字调制模式识别方法。首先,本文介绍了常用的几种数字调制信号,并对基于希尔伯特变换的瞬时信息提取、常用的载波频率估计和码元速率估计方法进行了研究。其次,在现有数字信号特征参数提取方法的基础上,提出了一种对八种常用数字信号进行调制模式识别的改进方法,提取六个特征参数,利用各信号的特征参数与门限值进行比较,确认调制类型。仿真结果表明,改进后的方法性能优于基于瞬时特征参数的经典方法。再次,为了克服二阶统计量的缺点,本文选用了高阶累积量这一分析工具,提出了基于高阶累积量的识别方法,对六种数字信号进行调制模式识别。仿真结果表明,该方法在信噪比大于2dB时,正确识别率可达99%以上,因此在低信噪比条件下仍有较好的识别效果。最后,本文引入了小波变换理论,介绍了小波变换的性质、常用数字信号的小波变换形式以及归一化形式。在此基础上,利用小波变换和类间识别器,实现了对叁种常用数字信号的类间识别,并取得了很好的识别效果,仿真结果表明,识别正确率在OdB时可达99.4%。因此,在低信噪比下,该方法有较好的识别效果。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
高新,姚远程,秦明伟[10]（2014）在《一种基于小波变换和统计特征的数字信号调制模式识别方法》一文中研究指出对于数字信号的调制识别问题,提出统计特性和小波变换相结合的特征提取方法。可以通过低信噪比下提取参数识别出调制信号。该方法的特征参数提取具有更低的计算复杂度,具有良好的抗噪性能。当信噪比不小于5 dB时,正确识别率可以达到97%以上。(本文来源于《现代电子技术》期刊2014年19期）
数字模式识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
探究"互联网+"时代下基于慕课背景的学生自主学习途径和方法。建立《数字图像处理与模式识别》课程的异步SPOC教学模式。通过2年的教学研究与实践,设计打造了生动活泼的高效率课堂,其教学设计和精品课例是研究与实践的关键。该教学模式不仅提升学生的学习兴趣和教学效果,而且为提升教师信息化素养和专业成长提供了一种有效方法和途径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数字模式识别论文参考文献
[1].陈宇杨.基于全数字接收机的调制模式识别及FPGA实现[D].杭州电子科技大学.2019
[2].任小玲,许世军.异步SPOC教学模式研究——以《数字图像处理与模式识别》为例[J].课程教育研究.2019
[3].任东红,林鹏,袁清萍.基于离散Hopfield神经网络的数字模式识别[J].现代职业教育.2018
[4].黄雨.基于数字的模式识别算法研究[D].吉林师范大学.2017
[5].王莉.典型黄土地貌的数字指标体系构建与模式识别[D].太原理工大学.2017
[6].丁常宏,杨月莹,栗明,王振月.数字图像模式识别技术在植物叶片识别中的应用[J].世界林业研究.2016
[7].王敏,嵇绍春.基于模糊聚类和模糊模式识别的数字图书馆个性化推荐研究[J].现代情报.2016
[8].梁玮,陶亮.数字射线检测焊接缺陷的模式识别算法[J].价值工程.2015
[9].李宏坤.无线通信数字调制模式识别算法研究与仿真实现[D].东北大学.2015
[10].高新,姚远程,秦明伟.一种基于小波变换和统计特征的数字信号调制模式识别方法[J].现代电子技术.2014
论文知识图
