简介:摘要通信信号的调制样式是区分不同通信信号的重要特征,通信信号的调制识别是指在未知调制信息内容以及调制参数的前提下,判断出信号所采用的调制方式并估计出某些调制参数,为解调器正确选择解调算法提供参数依据,最终获得有用的信息内容的过程。调制样式识别是介于能量检测和解调之间的过程,能量检测只需要粗略地估计信号的带宽和中心频率,而解调需要精确的频率信息和信号的调制样式。因此,调制样式的识别就需要在先验知识较少的情况下完成识别的过程,并得到更加精确的一些参数值。通信信号调制样式的自动识别是是非协作通信中的丰要问题,也是近年来信号处理领域的热点问题,近十年来,人们在这方面做了大量探索,提出了很多新思路和新方法。
简介:当今城市的高速发展使得自动化相关技术得到不断应用,而智慧城市的形成与不断建设也离不开智能化技术的应用。城市交通是城市重要的组成部分,因此若行驶车辆的车牌能够得到自动、智能化识别,则城市日常管理与运行将会更加井然有序与高效运作。本文综合分析讨论与汽车车牌相关的自动识别原理与方式,使之发挥更多实用价值。
简介:学习情绪是学习者模型的重要内容,如何识别学习者的学习情绪是下一代智能教辅系统的关键技术。困惑是最常见的学习情绪之一,及时识别并解决困惑有助于提高学习效果,然而困惑情绪内隐性较强,识别难度较大。本研究设计了一组基于在线测评的困惑诱导实验,提出了一种基于面部表情的学习困惑自动识别算法。研究人员通过设定不同难度的测试题诱导被试产生困惑情绪,同时利用摄像设备实时捕捉学习者的面部表情,提取面部重要特征点,进而利用机器学习算法进行困惑识别。在实验中,本研究使用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林和深度学习等机器学习算法建立学习困惑自动检测模型,并与被试自我报告确定的困惑标签进行对比。实验结果表明,多数分类算法能有效检测学生的学习困惑,随机森林模型的预测性能最佳,平均准确率为71.18%。本研究所提出的方法可为下一代智能教辅系统的学习者情绪建模提供技术支撑。
简介:摘要本文重点介绍了基于Matlab的桥梁裂缝自动识别技术,研究表明采用Matlab和灰度理论的方法,可以测得裂缝宽度,提高了桥梁检测的效率和效果,具有重要的应用推广意义。
简介:本文研究探索变电站视频图像自动识别技术,实现人员及物体的闯入、异动等情况的实时预警、视频推送等智能化辅助研判功能,降低了监控人员的工作量,提升了电网监控运行辅助决策水平,进一步优化资源配置,提升运维效率和精益化水平,提高变电设备运行的安全性和可靠性,产生良好的经济效益和社会效益。