高强
,
刘斌
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2016.06.004
车牌识别系统的关键在于字符的识别,字符识别的核心是提取字符特征.小波变换可以获取字符的细节结构特征,不变矩能很好地对其进行描述,将两者结合起来提取字符的特征.利用张量积小波分解高频子图具有方向性的特点,提取字符的笔画特征,得到反映字符结构和统计特征的联和特征向量.字符图像的分解采用第二代提升小波算法,进一步降低了计算复杂性.实验结果表明,此方法提取得到的联合特征向量能达到98％的字符识别率,可以满足实际应用的要求.
关键词:
信息处理
,
模式识别
,
提升小波变换
,
不变矩
,
统计特征
,
结构特征
,
笔画特征
孙桂玲
,
张翠兰
,
方勇华
,
黄宏华
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2006.01.003
人们在处理高光谱图像时一般要对一些典型地物进行光谱分析、特征波段的提取,以便提取出最大量的有效信息,剔除无用或冗余的信息,然后再进行分类识别.采用小波变换的分析方法,选用合适的小波进行分解,根据分解后的高频分量中包含的重要信息,利用局部相邻的正负极值点找出对应于原始光谱曲线上每个吸收带的左右边界;利用局部过零点,即可比较精确的提取出各个吸收带的中心波长.该方法比传统的光谱特征提取方法更简洁、有效,实验证明为一种比较理想的光谱特征提取方法.
关键词:
信息处理
,
高光谱
,
小波变换
,
高频分量
,
局部模最大
付丽辉
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2009.04.003
针对语音识别实际应用过程中的噪声问题,给出了一种新的抗噪声的特征提取算法,即先利用小波变换将语音信号进行小波子带分解,再根据人耳的听觉掩蔽效应,由谱压缩的技术,将小波变换后的子带语音信号进行压缩,从而提取其对应的语音特征.通过MATLAB软件建立实验平台,仿真实验结果表明该语音特征可以在噪声环境下得到较高的识别率.新的特征参数即充分利用了小波的抗噪声特性又有效地降低了语音识别中的训练环境和识别环境间的失配,具有抗噪声的特点.
关键词:
信息处理
,
语音识别
,
人工神经网络
,
谱压缩
丁健
,
朱丰
,
杨璐
,
张宏斌
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2015.04.003
针对间断的单、双频信号如何进行有效相位补偿的问题展开研究.通过严格的理论推导给出了信号相位精确补偿的所需条件,即间断的单频信号可无条件进行精确补偿,间断的双频信号可在两个频率差与采样时间间隔之积为整数的条件下进行精确补偿.针对无法精确补偿的情形,提出了基于波形评价准则的近似补偿方法,并通过仿真实验比较了四种不同波形评价准则的近似补偿效果.实验结果不仅证明了此理论和方法的有效性,同时还表明,基于波形指数熵、能量对比度准则的近似补偿效果更优,补偿后信号的频谱图峰值更高.
关键词:
信息处理
,
单、双频信号
,
补偿原理
,
相位
,
频谱图
,
波形评价准则
