简介：摘 要：雷达数据处理依靠先进的特征提取技术来增强信号分析。研究从预处理、信号处理、目标检测与跟踪三个层面讨论雷达数据预处理问题，从统计特征、频谱特征、时间频率特征三个层面讨论雷达数据特征提取问题，旨在通过研究进一步推动提升雷达数据处理能力，充分挖掘雷达系统性能，为有关从业者提供参考信息。

简介：摘 要：通常我们所了解的人脸识别算法是指将人的五官特征或者局部特征经过图像处理，上传到系统后端，再和数据库的人脸照片进行比对，最终识别出所需要的类别。人脸识别算法比较广泛应用于监控、公安系统、考试系统、门禁检查、身份识别等领域，而基于特征提取的人脸识别算法是人脸识别系统中的关键部分，接下来我们将通过本文了解一下关于人脸识别算法的特征提取需要注意的事项。

简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

简介：摘要：为了加强与聋哑人群的无障碍沟通，团队提出了一种高效的手语识别技术。该项技术是利用了改良后的HOG算法、SVM技术和改进Canny算法。HOG算法的改良解决了主、副对角线上像素的灰度信息的问题；结合使用SVM技术，对静止哑语姿势进行特征提取和训练，从而有效捕捉手势的关键特征；改进Canny算法解决移动边界的提取问题，最大限度的提升了识别率和识别速度。通过实验验证，我们发现这种方法在识别成功率和时间效率方面，都优于传统的HOG特征结合SVM的方法。这种技术的实现，为聋哑人士与听力正常人群之间的交流提供了更加流畅的通道，是无障碍通信领域的一大进步。

简介：

简介：摘要：基于内容的图像检索离不开特征提取，而局部特征提取是当前研究热点之一，由于局部特征之间的独立性和高语义性，此种方法在基于内容的图像检索领域有着良好的表现[1]。为了进一步提高局部特征的语义性、提升特征提取模型的表现力，本文引入视觉注意力机制与分组卷积思想对当前的局部特征提取模型进行优化，经实验证实，优化后的模型提取出的局部特征在Oxford数据集以及Paris数据集有着更好的检索效果。

简介：摘要

简介：摘要：工程领域中，振动信号的应用遍及各个层面，核心涵盖故障辨识及预测性维护两大领域。本研究旨在探索振动信号特征提取与故障诊断模型的构建策略。探究振动信号的时频属性，频次、幅度及相位等特性参数的提取过程。运用机器学习算法搭建故障诊断平台，运用交叉验证方法对模型进行评估与优化。实验结果表明该方法具备优异的效果和广泛的适用性，工程领域故障诊断创新策略与应用。振动信号中所包含的数据成为研究重点，运用现代科技构建高效故障诊断机制，目的在于提高工程设备故障诊断的准确性与效率，因此，提升设备运行的稳定性与安全性至关重要。

简介：摘要：随着互联网的不断快速发展以及信息技术的不断更新，网页数量在不断的增加，倘若依据采用传统的网页分类方法，就会给人们网络分页工作的展开带来难度。而基于互信息和关联规则的文本特征提取方法的使用，可以有效的改进词频和类间的平衡因子，进而就能避免互信息对低词频特征值放大。因此，我们就应不断的使用该方法来实现对网页的分类，以此来提高网页的运行性能，进而就能提高网络的运行效率。

简介：摘要：普通的船舶通信特征提取方法不能根据入侵数据的位置快速提取数据特征，通过对船舶通信入侵问题的描述和特征数据的信号处理，完成了云计算环境下船舶通信入侵特征数据的确定。通过构建入侵特征体系结构和多序列船舶数据入侵特征提取，完成了基于云计算的船舶通信网络入侵特征提取方法的构建。

简介：摘要隧道区域是高速公路管理的重点区域，行人和非机动车辆违规进入高速公路隧道内会严重影响高速公路的正常运行，造成巨大的安全隐患。因此，针对隧道环境下视频监控中的行人检测技术是高速公路正常运营的重要保障。隧道环境内，环境光照条件差，在图像中产生大量噪声，行人在隧道内目标小，像素低，给隧道环境下行人检测带来很大挑战。本文主要研宄了视频检测中的前景目标与背景目标的分割方法，使用了基于数学特征提取方法与卷积神经网络的行人目标检测方法。并且针对提取特征训练的分类器遍历搜索慢，在隧道场景下采用运动信息缩小搜索范围，节省了搜索时间。另外针对隧道环境下噪声大行人特征提取困难的问题，利用卷积神经网络对特征提取的优势特点，训练了端到端的隧道场景下行人检测网络。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习的军事大数据特征提取与预测模型构建。通过对军事大数据的特点与挑战进行分析，揭示了深度学习在大数据处理中的优势。针对军事大数据，建立了相应的数据集并应用深度学习算法进行特征提取，包括性能评估、可视化与解释以及应用案例。进一步地，设计了基于深度学习的军事大数据预测模型，包括模型架构设计、数据准备、训练与优化等方面的内容。实验结果表明，所提出的模型在军事领域具有潜在应用前景。

简介：摘 要：空管危险特征的提取是航空安全风险评估的核心问题。在此基础上，提出了一种新的基于文本特性的词汇提取算法。试验证明，利用专家知识对某一种特殊的语言进行处理，能够提取出更丰富的信息，从而利用K－均值方法建立危害记录的解析语境。本文提出的方法具有较高的分类准确率，飞行控制系统的实际操作资料集与信道资料集的分类准确率分别为82%与86%。同时，其所包含的风险特性也可为相关部门进行风险评估和决策分析，从而减少风险识别的费用。

简介：摘要：多环芳烃易致畸致癌，是一种持久性有机污染物，容易在土壤中富集，土壤环境中多环芳烃的含量主要是来自外源性的多环芳烃，并且与人类的生活密切联系。目前，土壤环境保护越来越受到重视，为了针对了解化工区土壤污染状况，采集了徐州某化工区的 9个特征土壤样品，以气相色谱 -质谱联用仪（ GC-MS）测定样品中 16种多环芳烃的含量。分析了土壤中多环芳烃的组成特征。

简介：摘要针对桥梁GPS监测序列中难以提取桥梁变形信息，本文引入了噪声辅助的经验模态分解方法（EEMD），构建了基于小波变换的EEMD去噪方法，并分别利用EEMD方法和基于小波变换的EEMD方法对苏通大桥跨中监测点监测坐标序列提取了变形信息，得到的苏通大桥跨中监测点运营期间的动态变形情况。

简介：摘要：目前的集成电子技术发展迅速，现代器件集成规模也持续扩大，模拟电路故障诊断备受关注。对于模拟电路故障诊断方法的研究虽然很多，但是在工业实际中真正应用的方法比较少，这是因为相关研究结论工程化受限，特别是对有容差以及非线性电路的诊断，难度较大。对此，本文引入小波神经网络，对低阶模拟滤油器电路故障进行诊断，探索这种新型诊断方法的有效性。研究首先对模拟电路中的故障进行分类，探究将小波和BP神经结合起来用于模拟电路故障特征提取的方案可行性，并探究小波滤波器在模拟电路故障特征提取中的具体应用。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：伴随当前印刷技术与相应扫描配套软硬件设备的迭代速度加快，各类机密文件、关键合同等文件被非法篡改的情况日益严重。现阶段大部分合同校验方式均采用的是人工验核，基于此本次研究把文字匹配技术引入到合同防伪过程中，采用文字分块的特征提取形式，在电子合同图像内添加防复印底纹，辨识形近字的篡改情况，该方法可极大降低人工审核的成本投入，在防伪测试应用层面有较大参考意义。

简介：摘要：随着城市化进程的提速，城市的拆迁、建设、改造等工程项目促使城市渣土运输活动日趋频繁，但因超载、超速等危险驾驶，超高、超限破坏道路等不规范运营问题，带来了较多社会问题，危害社会及交通安全。传统警察执法存在管理治理漏点、覆盖面不全、执法力度弱、绕路逃避电子警察等问题，为了能更全面的做好渣土车管理，本文打破传统的渣土车管理方式和地磅测重方式，创造性的提出无空隙动态实时监管和基于深度学习机器视觉，通过对渣土车形态学检测进行超载超限的精准判断，有效解决了渣土车治理的无盲点、不间断、少投入执法，为交管部门、行政管理部门的精准执法和违规整治提供了有效治理方案。