本设计为基于MATLAB的HMM语音信号识别，可以识别0-9十个阿拉伯数字，带有一个丰富的人机交互GUI界面。算法流程为：显示原始波形图……显示语音结束处放大波形图……显示短时能量……设置门限……开始端点检测……，也可以通过添加噪声，对比加噪后的识别准确率。后续可二次开发，做成九宫格形式，做一个电话拨号音识别。
2023-04-21 04:00:33
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摘要：为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号
2023-04-06 21:22:55
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语言：MATLAB—交通信号灯定位和识别（定位，分割，不变矩和sift，svm方法均可，带界面GUI）
2023-03-30 03:45:30
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针对卫星通信中辐射源信号分类识别问题，开展基于双谱二次特征的卫星通信信号分类识别算法研究。通过辐射源信号的对角切片双谱获取信号特征，利用Chirp-Z变换将双谱对角切片特征从频域扩展至复平面，并提出扩展的基于巴氏（Bhattacharyya）距离的分离度准则作为信号双谱二次特征提取依据，提取出具有最强可分离度特征作为特征参数，并通过支持向量机进行分类识别仿真实验。实验表明，该识别算法适用于不同类型的卫星通信信号，且对噪声变化不敏感，可实现较高的正确识别率。
2022-12-28 17:53:40
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随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。
2022-12-18 19:36:50
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信号识别，主要用于信号包络图，瞬时频率，瞬时相位等
2022-10-20 19:06:43
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