基于模糊平面的信号识别方法

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基于模糊逻辑的模式识别理论与应用研究

基于模糊逻辑的模式识别理论与应用研究摘要：模式识别是计算机科学中的重要研究领域，它旨在从大量数据中寻找可重复的模式和规律，并根据这些模式和规律进行分类、识别以及预测。

虽然传统的模式识别方法在某些情况下能够取得良好的效果，但是对于那些复杂、模糊或者不确定的问题，传统的方法存在局限性。

因此，基于模糊逻辑的模式识别理论逐渐引起研究者们的关注。

本文将介绍基于模糊逻辑的模式识别理论的基本概念、原理以及应用，并对其进行总结与展望。

一、引言模式识别是一门综合性的研究领域，它涉及信号处理、模式分类、机器学习等方面的知识，并且在图像识别、人脸识别、语音识别等领域有着广泛的应用。

然而，传统的模式识别方法主要基于精确逻辑，难以处理模糊、混乱、不确定的问题。

而基于模糊逻辑的模式识别理论在处理模糊问题时表现出了良好的效果，因此逐渐成为研究者们的关注焦点。

二、基于模糊逻辑的模式识别理论的基本概念1. 模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是一种用来处理模糊概念和模糊问题的数学理论，它基于隶属度的概念，将事物划分为不同的模糊集合，并定义了模糊集合之间的运算规则。

在模糊逻辑中，每个元素都有一个与之相关的隶属度，代表了其属于某个集合的程度。

2. 模糊集合和隶属函数模糊集合是指具有模糊性质的集合，其中的元素隶属于该集合的程度可以用隶属函数来描述。

隶属函数可以看作是一个映射，将元素映射到一个隶属度值，代表了元素属于该模糊集合的程度。

3. 模糊逻辑的推理机制模糊逻辑的推理机制主要包括模糊逻辑运算和模糊推理两个方面。

模糊逻辑运算包括模糊交、模糊并和模糊补等操作，用来对模糊集合进行运算。

模糊推理则是基于模糊规则，通过模糊推理机制来实现对未知事物的推理和预测。

三、基于模糊逻辑的模式识别应用研究基于模糊逻辑的模式识别应用研究已经涉及到多个领域，并取得了一些重要的成果。

1. 图像识别在图像识别领域，基于模糊逻辑的模式识别方法能够有效处理图像中的模糊和噪声问题。

基于模糊神经网络的目标识别

文章编号：1671-637!（2005）03-0050-05基于模糊神经网络的目标识别孙宝琛，时银水，朱岩（防空兵指挥学院，河南郑州450052）摘要：结合模糊推理和神经网络两种方法的优点，从网络的结构、工作过程、学习算法等方面，探讨了一种基于模糊神经网络（FNN）的目标识别方法。

通过仿真结果证明，此方法确实可行。

关键词：模糊推理；神经网络；BP学习算法；目标识别中图分类号：V24文献标识码：AAerial target identification based on fuzzy neural networkSUN Bao-chen，SHI Yin-shui，ZHU Yan（Air Defense Forces Command Academy，Zhengzhou450052，China）Abstract：The ciassicai statisticai reasoning method is usuaiiy adopted in target identification，which needs pientifui prior information.An inteiiigent method is more effectuai，because the target identification is simiiar to the person’s judgment process.In inteiiigent method，the fuzzy reasoning（FR）and neurai network（NN）need iittie prior information，oniy the input，output data and certain ruies are needed，so they are more appii-cabie for target identification，which is noniinear and difficuit to set up a modei.A target identification method based on Fuzzy Neurai Network（FNN）is discussed with its network construction，working process and study aigorithm.The method combines the advantages of FR and NN.Simuiation resuit shows that this method is feasibie.Key Words：fuzzy reasoning；neurai network；back propagation；target identification0引言空中目标识别问题是传感器数据融合中关键的一步，其结果直接影响高级融合中的态势评估和威胁判断。

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

ｔａｔｔｍｅ，ｅｅｔｂｕｉｉｅｔｎａｄｂｌｒｉｇｌｎｔｙＲａｏｒｎｆｒ．ｅｐａｔｃｂｌｔｎｈｅｌｓｉｗｅｄｔｃｌｒｎｇｄｒｃｉｎｕｎｅｇｈｂｄｎｔａｓｏｍＴｈｒｃｉａｉｙａｄｏｉｖｒｃｔｆａｉｈｔａｅｒｖｄｂｘｅｉｅｔ．ｅｐｏｏｅｔｏａｘｅｌｎａｂｌｔ．ｅａｉｏｒｔｍｅｉｈｓｂｅｎｐｏｅｙｅｐｒｍｎｓＴｈｒｐｓｄｍｅｈｄｈｓｅｃｌｅｔｃｐａｉｉｙｃｙＫｅｒｓ：ｏｉｎｂｕ；ｅｕｎｃｐｅｔｕ；ｄｎｔａｆｒｙｗｏｄＭｔｏｌｒＦｒｑｅｙｓｃｒｍＲａｏｒｎｓｏｍ
高
时相机自身的颤抖、在机或移动载体』拍照等等，二都会出现图片运动模糊现象ｊ。准确高效的辨别出运动模糊的运动方向和模糊度，仅对运动模糊不
图像的恢复非常有用，且在实际工程中也有着广而
运动模糊的运动方向和模糊度。
单的Ｒｄｎａｏ变换替换ｈｕｈ变换。Ｒｄｎ变换一般ｏｇａｏ用来计算图像矩阵在任意方向的投影，图像矩阵厂４算法介绍（Ｙ的投影是在某一方向上的线积分，影可沿，）投运动模糊图像的频谱中存在含有方向信息和模任意角度进行，通常图像矩阵，）Ｙ的投影可以糊度信息的零点直线。传统的方法就是对频谱进行表示成平行于ｙ轴的线积分形式，式如下 … ：格ｈｕｈ变换或者Ｒｄｎ变换，取运动模糊的运ｏｇａｏ获

基于距离和模糊的MPSK及MFSK信号识别

摘要：针对目前信号的调制方式识别存在需要先验信息的不足以及利用信号特征参数固定阈值造成误判调制方式的问题，提取了只随信号类别和信号进制不同而相异的特征参数，特征参数距离和模糊评判完成信号的调制方式识别。理论分析和计结合算机仿真表明用该方法区别ＭＰＫ号和ＭＦＫ号效果理想。Ｓ信Ｓ信关键词：制识别；调参数距离；模糊评判；Ｓ＆Ｓ号ＭＰＫＭＦＫ信ＤＩ１．７０ｓ．０．３．１．．１文章编号：０２８３（０１１－１００文献标识码：中图分类￣：Ｎ１．Ｏ：０７８．ｓ１２８１０１９４３ｉｎ０３２１０１０－３１２１）９５－０３Ａ＇９１２Ｔ７
ＵＣｆｘｄｔｒｓｏｄｏｈｈｒｃｅｉｔａａｅｅｓｆｓｇａｓｔｉｅｔｙｔｅｉａｉｈａｗａｓｃｄｏｅｎｏｓｄｎｉ－Ｓｅｈｅｈｌｆｔｅｃａａｔｒｓｉｐｒｍｔｒｏｉｎｌｏｄｎｉｓｇｌｗｈｃｌｙｌａｓｔ￣ｏｅｕｉｅｔｉｃｆｈｎｉｆｃｔｎＴｌｓｒｉｌｅｔａｔｓｖｒｌａａｔｒｗｈｃｏｌｒｌｔｔｓｇａ — ｐｏｓｇａｒａｄｃｍｂｉｅｔｄｓａｃｏａｉ．１ａｃｅｘｒｃｓｅｅａｐｒｍｅｅｓｏｉｔｉｈｎｙｅａｅｏｉｌｙｅｒｉｎｌａｙ，ｎｏｎｔｎｄｗｉｈｉｔｎｅｆ
ｓｓａｄｃｍｐｔｒｓｍｕａｉｎｓｏｔａｅｍｅｏａｆｅｔｅｙｉｅｔｙｔｅＭＰＳａｄＭＦＫｉｎｌ．ｉｎｏｕｅｉｌｔｈｗｔｔｔｄｃｎｅｃｉｌｄｎｉｈｏｈｈｈｖｆＫｎＳｓｇａｓＫｅｒｓｍｏｕｍｉｎｒｅｇｉｉｎ；ａａｔｒｄｓｎｅｆｚｙｅａｕｔｏＭＰＫ＆ＭＦＫｉｎｌｙｗｏｄ：ｄｌｏｅｏｎｔｏｐｒｍｅｅｉａｃ；ｕｚｖｌａｉｎ；ＳｔＳｓｇａｓ

信号区识别方法介绍

信号区识别方法介绍信号识别的方法有很多种，以下是其中几种常见的信号识别方法：1. 特征参数法：根据信号的瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率等特征参数进行识别。

这种方法计算量小，简单，但受信噪比影响大。

2. 功率谱方法：通过经典功率谱估计方法对信号进行频谱分析，提取信号的频率、幅度、相位等特征。

该方法简单、快速，但当数据量太大或太小，其谱分辨率和方差性能可能会有所下降。

3. 小波变换法：对信号进行小波变换，提取变化后时域的包络方差与均值平方之比作为特征参数，同时提取频域的频率、幅度、相位、功率谱密度等特征。

该方法可以克服傅里叶变换的不足，对瞬时信息具有较强的检测能力，但对类间识别效果还需与其他方法结合使用。

4. 高阶累积量方法：计算二阶、四阶、六阶、八阶累积量，并通过归一化、平方等变换寻找差异进行区分。

该方法对噪声不敏感，但对载波和码元同步要求较高。

5. 人工智能识别方法：利用专家系统、人工神经网络、模糊推理、Agent 理论、遗传算法等人工智能方法形成经验与知识的推理规则。

这种方法不依赖数据库的先验知识，分析灵活，自我学习能力较强，但可能存在漏检、误判的问题。

6. 基于支持向量机的信号识别：通过优化算法函数（结构风险最小化原理，粒子群优化，模糊数学，粗集理论），模型建立（一对一或一对多）和参数的选择（带宽、均值、峰值点，归一化瞬时幅度等）进行信号的识别。

这种方法善于解决高维分类问题，识别准确率高，但复杂度高，理论算法还不够完善。

此外，还有基于基站的信号识别方法，主要依据手机与附近基站的连接和切换来进行判断。

每个手机信号基站都有自己的小区识别码和扇区码、频点等，当手机跨过地界的时候，就会切换到信号更强的基站，这说明已经进入新地区新基站的覆盖范围。

因此，当手机切换到新的基站时，可以判断已经进入了新的行政区域。

以上信息仅供参考，建议查阅信号处理相关书籍或咨询专业人士获取更全面和准确的信息。

一种基于星座图模糊分析的数字调制识别方法

一种基于星座图模糊分析的数字调制识别方法崔旭;熊刚【摘要】A digital modulation recognition based on constellation diagram fuzzy analysis is presented, thus to improve traditional method of engineering implementation and environmental adaptation. The fuzzylogic analysis and processing system based on the signal constellation is established, and with this system, fuzzy decision rule, decision formula and its membership function are analyzed and selected,and a suitable digital signal modulation classification and recognition scheme is formed, thus realizing various types of modulation recognition. Simulation indicates that this method has fairly low computational complexity,is relatively robust in performance and high in recognition probability under the condition of lower signal-to-noise ratio, and particularly in non-ideal noise environment, its performance is better than that of traditional clustering analysis.%针对现有数字调制识别工程实现和环境适应问题，研究了一种基于星座图的模糊分类方法。

基于图像梯度的运动模糊参数频域鉴别方法

基于图像梯度的运动模糊参数频域鉴别方法在模糊参数的鉴别中先计算图像的形态学梯度，再分成四个子图进行傅里叶变换并应用低通滤波器，二值化并边缘检测后进行Radon变换得到分块图像方向，再计算平均值，可以提高对运动参数辨别的精确性与稳健性，得到更为准确的模糊方向和距离。

实验结果表明，本文方法对噪声图像有很好的效果，在精度和计算速度上更优。

关键字：模糊参数；形态学梯度；分块；傅里叶频谱；Radon变换；边缘检测1. 引言目前已经有许多运动模糊图像复原的算法，如维纳滤波、L-R算法，但这些算法都要求有足够的退化知识，知道点扩散函数才能对模糊图像进行恢复。

对于仿真模糊图像，点扩散函数是已知的。

但对于实际拍摄所得的模糊图像，在恢复之前就必须先求出相应的点扩散函数PSF，才能用上述的恢复算法进行图像恢复。

在运动模糊中，点扩展函数的两个至关重要的参数就是模糊方向和模糊尺度。

目前，有关运动模糊参数鉴别的算法一般可以分为空域算法和频域算法，在空域方面，Y. Yitzhaky[1]采用一个2 ×2 微分乘子来鉴别运动模糊方向，但是该微分乘子只能鉴别0-45度范围内的运动模糊方向，且鉴别误差较大；陈前荣等[2]提出用3 3差分算子来求取任意方向的差分鉴别运动模糊方向，具有抗噪性强，鉴别精度高等优点。

在频域方面Lokhande 等[3]根据模糊频谱特性，利用Hough 变换来鉴别运动方向，但如果模糊特征不是很明显，鉴别会有难度；王晓红[4]等人在PSF估计方面从现象上论证了模糊方向与频谱中平行条纹垂直；一些国外学者也提出了基于Radon变换的模糊参数估计方法，Moghaddam M等[5]利用Radon变换的最大值，但它仅在模糊距离比较大时才更有效；本文算法是计算模糊图像的形态学梯度后分块对其傅里叶频谱图应用低通频域滤波器，降低得到的频域图像的噪声，再二值化，有利于进行Radon变换，二值化图像线条的方向和距离更明显，从而能更准确的鉴别出运动模糊参数。

基于模糊识别的评估方法及应用

Ｋｅｙｗｏｒｄｓｒｅｌａｔｉｖｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｇｒａｄｅ；ｆｕ＝ｙｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｊａｍｍｉｎｇｅｆｅｃｔ；ｉｎｄｅｘｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
０引言
雷达干扰效果评估方法是指电子战威胁环境中，针对各种干扰对雷达系统性能影响程度进行定量评估的操作方法＿１ｊ。对干扰效果评估方法的研究，将直接影响到对雷达干扰设备性能的综合评价，而且对于电子攻防对抗中的双方选择合适的干扰、抗干扰样式以及对于干扰机、雷达的设计，有着重要的指导作用。
ｍｅｔｈｏｄ，ｐｍｓｅｎ￣ｔｈｅＦＰＲｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘａｎｄｌｅｖｅｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈａｎｅｘａｍｐｌｅｏｆｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｅｆｅｃｔｓ
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｕｓｉｎｇｔｈｉｓｍｏｄｅｌｉｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｐｒａｃｔｉｃｅａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｍ￣ｓｅｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｍｅ￣ｏｄＣａｎｒｅｎｅｃｔｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ．ａｎｄｉｓｑｕｉｔｅｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｐｒａｃｔｉｃａ１．
关键词相对隶属度；模糊识别；干扰效果；指标集成中图分类号ＴＰ１８２文献标识码Ａ文章编号１００３—３１０６（２００７）０９—００１９—０４

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０３
摘
要：将一维信号变换到二维标半而往更有利于描述信号的时变特征，从而实现信号的分类识别。基于离散时
频分布的信号识别方法，将时频核没计问题转化为以信号自模糊函数为原始特征的特征选择问题，以实现特征降维和信号识别。时频核设计孤立考察模糊平面ｆ：各个特ｆ点，且降维空间中存存着识别信息冗余。将核设计的原理推ｒ，直接基于ＩＦ ‘ 模糊平面进行信号识别，利用ＫＬ展开和线性变换刈白模糊函数进行特提取，存降维空间『综合了各原始特征共有的分Ｉ＾Ｊ类信息，并去除特征之间的相关性，从而比时频核设计方法具有更优的信号识别性能．．关键词：模糊平面；信号识别；Ｋ—Ｌ胜丌；时频核设计
ｔｅｆａｕｅｅｔｃｉｎｕｉｇＫ —Ｌｅｐｎｉｎａｄｌｅｒｔａｓｏｍａｉｎｗｉｈｕｏａｉｕｔｕｃｉｎ，ｔｅｃｍｍｏｅｏｎｔｎｉｆｒｈｅｔｒｘｒｔｓｎａｏｘａｓｏｎｉａｎｆｒｔｔｔｅａｔ —ｍｂｇｉｆｎｔｓｈｏｎｒｏｈｙｏｎｒｃｇｉｏｎｏ — ｉｍａｉｎｉｎｅｒｔｄｉｈｅｆａｕｅｓａｅｔｓｉｔｇａｅｎｔｅｎｗｅｔｒｐｃ．Ｍｏｅｖｒｈｏｒｌｔｎｅｗｅｅｔｒｓｅｅｎｓａｅｅｉｎｔｄ，Ｓｅｏｎｔｎｐｒｏｒｏｅ，ｔｅｃｒｅａｉｓｂｔｅｎｆａｕｅｌｍｅｔｒｌｏｍｉａｅＯｒｃｇｉｏｅ— ｉ
ｆｒｎｅｒｍｐｏｅｏａｅｉｈｅｎｌｄｓｇｔｏ．ｎｍａｅｓａｅｉｒｖｄｃｍｐｒｄｗｔｔｅｋｒｅｅｉｎｍｅｈｄｈ
ｄｎａｅ．Ｔｅｐｉｃｐｅｏｅｎｌｅｉｎｉｇｎｒｌｅｎｔｅｐｐｒａｄｓｇａｓａｅｒｃｇｉｅｎｔｅａｉｕｔｌｎｉｃｌ．Ｗｉｕｄｎｙｈｒｉｌｆｋｒｅｓｓｅｅａｉｄｉｈａｅｎｉｎｌｒｅｏｎｚｄｏｈｍｂｇｉｐａｅｄｒｔｎｄｇｚｙｅｙｔｈ
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基于模糊平面的信号识别方法
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