杨明
- 作品数：17 被引量：44H指数：4
- 供职机构：吉林化工学院信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省科技计划项目四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 基于Contourlet的手写签名鉴别被引量：1
- 2009年
- 手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明该算法对测试样本具有高识别率。
- 朱门杨明龙奕
- 关键词：手写签名鉴别CONTOURLET特征提取支持向量机
- 自适应均衡器的LMS实现
- 2015年
- 为了对非理想信道进行补偿,通信系统中广泛采用信道均衡技术,以降低信道对信号的畸变,提升传输的可靠性。本文介绍了基于最小均方算法(LMS算法)的自适应均衡器原理和结构,并利用MATLAB对其算法进行了仿真。
- 杨明李晶
- 关键词：自适应均衡器LMSMATLAB
- 应用于L波段风廓线雷达的2kW限幅器设计被引量：3
- 2019年
- 边界层风廓线雷达为气象预报服务提供垂直性、连续性、高时空分辨率的探测数据。针对在全国各雷达站集中式雷达运行过程中限幅器频繁烧毁导致雷达停止工作的问题,设计了一种L波段2kW高功率无源限幅器。此款限幅器在电路前端引入双耦合电缆和功率电阻,增加了散热能力,一分为二限幅,使通过PIN二极管的功率降低一倍,电路后端多级二极管并联,逐级平缓限幅;具有承受功率高,限幅电平低,插入损耗小的特点。利用ADS软件进行仿真,并对限幅器进行了测试,结果表明各项指标满足设计要求。此款限幅器在边界层风廓线雷达上的应用,极大地提高了雷达稳定性。
- 刘宁波杨明李翠娜杜广涛
- 关键词：高功率风廓线雷达
- 基于认知无线电的无线传感网系统设计与实现被引量：6
- 2016年
- 为了提高认知无线电传感器网络(CRSN)中的能量使用效率和性能指标,提出了一种新的基于认知无线电的无线传感网系统,该系统中的传感器节点均使用改进的机会频谱接入路由协议,提出的协议能够更好地增加网络的可扩展性和提高网络性能。构建了精确的信道模型以便评估复杂的室内环境不同区域的信号强度,通过实验模拟对提出系统的性能进行评估。模拟结果显示,相比其他两种路由协议,提出的协议在吞吐量、包延迟及总能量消耗方面表现更佳。
- 杨明
- 关键词：节能无线传感器网络机会路由认知无线电
- LabVIEW在数字通信原理实验教学中的应用被引量：6
- 2012年
- 针对"数字通信原理"课程基本概念抽象,难于理解和掌握,实验现象复杂等问题,本文利用LabVIEW图形化语言设计了数字通信原理实验,该虚拟实验可以生动形象地显示抽象的概念和实例,从而帮助我们更好地理解"数字通信原理"的基本概念和理论,提高实验教学效果.
- 陈玲玲杨明刘新杰
- 关键词：数字通信原理实验教学LABVIEW
- 基于轮廓追踪的字符识别特征提取被引量：11
- 2007年
- 字符识别是模式识别的一个重要分支,其关键是特征向量的选择与提取。小波分解和分形在图像处理方面有着广泛的应用,在结合二者特点的基础上提出了一种新的基于轮廓追踪的字符识别特征选取方法。即对于一个输入的字符图像经预处理提取其轮廓,并由轮廓追踪获得边缘点坐标序列,实现了从二维图像数据到一维数据的转化,对得到的一维曲线进行小波分解,计算少数几个分解得到的曲线的分形维数,以它们构成特征向量。并对有关字符做了实验,其效果是令人满意的。
- 杨明刘强尹忠科王建英
- 关键词：字符识别特征提取小波分解分形维
- 基于提升小波的字符识别特征提取被引量：1
- 2012年
- 字符识别作为模式识别领域的一个重要分支,关键在于特征向量的选择和提取.本文在结合提升小波和分形二者特点的基础上提出了一种新的特征提取方法,实现了由二维图像数据向一维数据的转化.通过计算相应提升小波变换曲线的分形维数,得到新的特征向量.相关实验表明,本文算法是有效的,结果令人满意.
- 杨明陈玲玲郑宝华
- 关键词：特征提取字符识别提升小波
- 彩色图像的稀疏分解被引量：1
- 2014年
- 图像稀疏分解是基于过完备原子库的一种图像表示方法,主要在灰度图像中应用.本文在分析灰度图像稀疏分解的基础之上,将其应用到彩色图像处理之中,实现了在RGB和YUV两种颜色模型下的匹配追踪稀疏分解.实验表明,YUV颜色模型更适合低码率彩色图像稀疏分解.
- 杨明李茉莉陈玲玲李晶
- 关键词：稀疏分解RGB模型
- 基于Bandelet和分形维的手写签名鉴别系统被引量：3
- 2014年
- 签名鉴别分为联机鉴别和脱机鉴别.脱机鉴别丢失了手写过程中的动态信息,鉴别难度大.利用Bandlet小波分解,提取分解后图像的网格特征,借助分形维,得到了签名图像的特征向量.运用K—L变换,将特征向量降维之后,输入支持向量机进行分类鉴别.实验表明,本文算法是有效的.
- 杨明陈玲玲
- 关键词：手写签名鉴别分形维
- Contourlet域手写签名鉴别特征提取(英文)被引量：2
- 2007年
- 手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。本文针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet和分形维的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明了本文算法的高识别性。
- 杨明尹忠科钟志徐扬生王建英
- 关键词：手写签名鉴别CONTOURLET变换方向滤波器组分形维支持向量机
