特征值

matlab神经网络算法通信信号调制识别

%========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %对调制信号进行快速傅里叶算法（离散） y1=hilbert(y0) ; %调制信号实部的解析式 factor=0; %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

标签： matlab 神经网络算法通信信号调制识别

上传时间： 2020-04-07

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matlab神经网络算法通信信号调制识别y

%========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %对调制信号进行快速傅里叶算法（离散） y1=hilbert(y0) ; %调制信号实部的解析式 factor=0; %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

标签： matlab 神经网络算法通信信号调制识别

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基于ann的数字调制信号识别算法

基于瞬时信息统计量维度获取特征值，数字信号包括2ASK,2FSK,2PSK,4ASK,4FSK,4PSK

标签： ann 数字调制信号识别算法

上传时间： 2021-04-12

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基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现

随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进行处理输出。达到该系统构建简单、方便,识别速度快且准确率较高。本文主要介绍了基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现。在对人脸识别算法研究的基础上，进一步对整个门禁系统设计与实现进行了详细阐述。主要内容包含以下几点： 1．简单的介绍了课题研究的背景、目的及意义，介绍了人脸识别的背景，阐述了国内外人脸识别的现状以及人脸识别的难点，还介绍了相关的技术。 2．人脸识别算法的研究：主要对Gabor滤波算法、K-L变换算法、Haar特征提取算法这三种特征提取算法进行了详细介绍，也对PCA和LDA这两种人脸识别算法进行了详细的阐述和实验的对比。 3．门禁系统的设计与实现：从需求分析入手对系统的总体模式、总体结果、功能模块、数据库设计等各部分进行了简单的介绍。 4．系统的测试：在对核心算法人脸识别进行了详细的研究以及整个门禁系统的设计和实现结束后，对于整合实现的系统，进行了详细的测试，并给出了功能测试报告和性能测试报告。本文设计的基于人脸识别的门禁系统，在一定程度上可以较好的识别人脸.

标签： 人脸识别门禁系统

上传时间： 2022-05-28

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