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题名奇异值特征在目标识别中的应用
被引量：3
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作者
李竹林
张根耀
赵宗涛
杜利峰
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机构
第二炮兵工程学院
延安大学计算机学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2004年第11期27-28,124,共3页
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基金
国防科研课基金资助(EP2002-062)
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文摘
本文针对图像矩阵固有的奇异值特性研究了此特性在图像目标识别中的应用,给出了一种具体算法。此外,还对图像中飞机类型的识别进行了实验应用分析。结果表明:该算法速度快、准确率较高,具有重要应用价值。
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关键词
奇异值特征
相似性度量
识别算法
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Keywords
singular value features, comparability measurement, recognition algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于模糊神经网络的播音信号识别技术研究
被引量：1
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作者
何艳萍
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机构
宝鸡文理学院文学与新闻传播学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第3期54-57,共4页
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基金
宝鸡文理学院科研计划项目：新时期方言节目的创新思考（ZK2018077）
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文摘
播音信号识别对于提高播音质量具有十分重要的意义,当前播音信号识别方法存在误识率高,播音信号识别效率低等不足,为了获得更优的播音信号识别结果,设计基于模糊神经网络的播音信号识别技术。首先分析当前播音信号识别技术的研究进展,指出各种播音信号识别技术存在的不足;然后采用空间变换和奇异值分解算法提取播音信号识别特征,并采用模糊神经网络建立播音信号识别分类器;最后在Matlab 2017平台上进行播音信号识别仿真实验,结果表明,模糊神经网络获得了理想的播音信号识别,播音信号识别正确率要高于当前其他播音信号识别技术,减少了播音信号的误识率,缩短了播音信号识别的时间,提升了播音信号识别速度,具有较高的实际应用价值。
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关键词
播音信号
信号识别
模糊神经网络
奇异值分解算法
识别特征
识别速度
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Keywords
broadcast signal
signal recognition
fuzzy neural network
singular value decomposition algorithm
recognition feature
recognition speed
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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