丁吉
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：东南大学生物科学与医学工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 全光纤安防系统模式识别及混合编程
- 2011年
- 介绍了全光纤监控预警系统及其模式识别算法。利用小波包分解对信号提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用速度与精度均非常出色的RBF神经网络实现信号分类,提高网络泛化能力。利用MATLAB引擎、组件对象模型(COM)两种混合编程方法实现将MATLAB算法程序集成到VC编写的系统平台中。使用文本文件存取网络数据,克服了MATLAB无法编译神经网络工具箱函数的缺陷,并从操作复杂度、执行时间、消耗内存等方面对两种方式进行对比,最终选定组件对象模型作为系统应用方案。
- 赵杰丁吉万遂人孙小菡
- 关键词：模式识别小波包分解RBF神经网络混合编程
- 基于小波包变换的光纤扰动信号模式识别被引量：2
- 2011年
- 神经网络是一种普遍采用的模式识别方法。当样本数目较大时,神经网络会因输入特征向量矩阵的庞大使结构变得复杂,运行缓慢,性能下降。针对这一问题,本文对光纤扰动信号提出了基于小波包变换的特征提取分类方法,以小波包系数的能量值作为信号的特征向量,用少量的特征向量反映信号的大部分特征信息,减少神经网络的输入和运行时间的同时保证识别的准确率。将现场采集的各类光纤扰动信号经由神经网络进行判别,实验表明,基于小波包变换的特征提取能在较短的时间内以较高的识别准确率分类出各光纤扰动信号的类别。
- 丁吉赵杰万遂人孙小菡
- 关键词：小波包变换神经网络特征提取能量谱
- 全光纤安防系统模式识别混合编程的实现被引量：6
- 2011年
- 介绍了宽域全光纤监控预警系统及光纤扰动信号模式识别算法.利用小波包分解对信号进行分解与重构,并提取各频段内信号分量能量谱作为特征向量;应用综合考虑观测数据和确定性先验知识的BVC-RBF神经网络实现信号分类,提高了网络的泛化能力.利用Matlab引擎、动态链接库(DLL)、组件对象模型(COM)3种混合编程方法将Matlab开发的算法程序集成到VC编写的用户操作平台中.使用文本文件存取网络数据,克服了Matlab无法编译神经网络工具箱函数的缺陷,并从操作复杂度、执行时间、内存消耗等方面对3种方式进行对比,最终选定动态链接库作为系统应用方案.
- 赵杰丁吉万遂人孙小菡
- 关键词：模式识别小波包分解混合编程
