信息識(shí)別與分類中的信號(hào)處理算法研究.pdf

1、模式識(shí)別能力是人類智能的重要組成部分。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式的自動(dòng)識(shí)別，是開(kāi)發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口。模式識(shí)別不僅是一個(gè)有重大科學(xué)意義的研究領(lǐng)域，也是數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)時(shí)代諸多實(shí)際應(yīng)用需要突破的一項(xiàng)重大關(guān)鍵技術(shù)。
　　 盡管人們對(duì)模式識(shí)別分類算法的研究已從事了很長(zhǎng)時(shí)間，并已取得了很多成果，但到目前為止，機(jī)器的識(shí)別本領(lǐng)還無(wú)法與人的認(rèn)知能力相比，這仍是一個(gè)有難度的開(kāi)放問(wèn)題，因此它們對(duì)于模式識(shí)別等學(xué)科和理論來(lái)說(shuō)，仍有較強(qiáng)的研究?jī)r(jià)值和意義。同時(shí)

2、，模式識(shí)別分類算法的研究，對(duì)于進(jìn)一步提高復(fù)雜環(huán)境條件下的文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、指紋識(shí)別、遙感、醫(yī)學(xué)診斷、工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)、天氣預(yù)測(cè)、衛(wèi)星航空?qǐng)D片等領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用問(wèn)題，都具有重要的借鑒和啟發(fā)意義。
　　 本文結(jié)合作者在計(jì)算機(jī)視頻電磁泄漏文字圖像分類識(shí)別、血容積脈波采樣數(shù)據(jù)分類等應(yīng)用方向的研究工作，系統(tǒng)得闡述了統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成，追蹤了目前模式識(shí)別熱門(mén)應(yīng)用中常用的關(guān)鍵技術(shù)，著重研究了信息分類與識(shí)別算法的主要技術(shù)與應(yīng)用。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了關(guān)

3、鍵技術(shù)在新實(shí)例上的應(yīng)用，設(shè)計(jì)了計(jì)算機(jī)視頻電磁泄漏文字圖像識(shí)別系統(tǒng)和血容積脈波采樣數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，針對(duì)相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)在原有技術(shù)上進(jìn)行了改進(jìn)，取得了很好的效果。
　　 模式識(shí)別的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是樣品的預(yù)處理、特征提取和選擇、以及分類器設(shè)計(jì)。本文主要圍繞以下幾點(diǎn)開(kāi)展了研究工作：第一，將迭代閾值法用于計(jì)算機(jī)電磁泄漏文字圖像的二值化，獲得了更好的去噪效果；第二，利用盲信號(hào)處理技術(shù)（如PCA、FastICA、Infomax等）提取血容積脈波采樣數(shù)據(jù)

4、的特征，研究表明經(jīng)FastICA特征提取后的分類結(jié)果更準(zhǔn)確；第三，將基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類算法和支持向量機(jī)方法設(shè)計(jì)的分類器，分別應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視頻電磁泄漏文字圖像識(shí)別系統(tǒng)和血容積脈波采樣數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)，并取得了很好的效果，為這兩個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)一步研究打下了良好的基礎(chǔ)；第四，研究了小型化遙測(cè)膠囊微帶天線的設(shè)計(jì)。
　　 本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新性有：
　　 針對(duì)電磁泄漏文字圖像預(yù)處理中的問(wèn)題，系統(tǒng)采用一種快速迭代閾值方法作為預(yù)處理手段