模式识别技术原理论文

模式识别与智能系统硕士毕业论文一、论文说明本团队专注于毕业论文写作与辅导服务，擅长案例分析、编程仿真、图表绘制、理论分析等，论文写作300起，具体价格信息联系二、论文参考题目基于INTEMOR平台构建兴隆庄煤矿智能监控系统远程电网智能监控系统基于CORBA的智能交通管理系统的研究与实现基于Web的智能决策支持系统模型方法研究与应用基于Internet温室环境远程智能控制系统研究基于WEB的选程智能学习系统—自反馈模型的建模研究智能交通系统理论的研究与实现基于智能体概念的虚拟企业管理信息系统模型多智能体分布式实时仿真实验系统开发与规划算法研究基于案例的推理在智能决策支持系统中的应用矿井掘进瓦斯爆炸实时智能预警监控系统基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统基于本体的智能答疑系统研究焦炉压力智能控制系统的设计与实现面向WEB智能应用系统的一种知识通信语言的研究矿井安全智能监控信息技术研究智能车辆双目视觉系统的研究与设计焦炉集气管压力智能控制系统矿用架线电机车智能刹车系统研究基于射频技术的智能小区四表一卡通系统的研究NERMS中智能答疑系统的研究与实现包装印刷传动智能控制系统的研究智能交通系统在九寨沟景区管理中的应用探讨及运营评价基于Web的智能教学系统的数据库设计智能控制在纯滞后系统中的应用研究住宅小区智能化系统的设计与开发基于Agent油田开发智能软件社会模型的研究远程智能图像监控系统的研究与开发智能辅助驾驶车无陀螺惯性定位及姿态测量系统研究建筑智能环境系统原理及系统工程方法的研究嵌入式操作系统Windows CE的研究与应用一种皮带运输机故障智能诊断系统研究基于以太网现场总线通信系统的研究与实现犁架的智能CAD系统及CAE研究智能压力检测系统的压力测试仪与PC机数据处理软件的设计智能家居中红外遥控系统的设计与实现嵌入式智能会议系统终端的设计与实现CDMA移动通信系统智能天线的研究智能交通通信平台的设计与应用烟叶复烤机智能控制系统的研究基于Jini的智能家居系统集成技术研究智能光纤传感器系统设计及应用研究基于Agent的环保信息智能服务系统的研究与实现基于GIS/GPS/GPRS的智能公交系统智能教学系统中多种教学模式调度的研究与实现基于智能家居系统手持设备检测工具的研究与设计智能建筑集成管理系统的研究与实现电子政务中基于移动Agent的智能信息推送系统基于专家系统的智能压路机液压系统故障诊断技术的研究基于领域本体的跨学科智能教学系统的研究多智能体理论及其在厚度控制系统中的应用研究智能变电站二次系统可靠性及相关问题研究数据挖掘在智能教学系统中的应用研究与设计财务智能系统构建与模型实现基于物联网的智能高速公路系统研究具有智能材料嵌入的弦系统的谱分析基于多智能体的车间调度系统研究集中式家居智能控制系统的研究与实现广东省智能交通管理系统及其投融资模式初步研究NAAC算法及其在智能故障诊断系统中的应用基于物联网的智能家居系统设计与改进基于DM365的智能视频监控系统研究基于人工神经网络的智能交通系统检测与控制智能制造技术与系统研究智能决策支持系统基于Zigbee无线网络的智能家居系统设计与研究基于Android的智能医疗信息服务系统服务器端设计与实现嵌入式智能站牌控制系统研究与设计包头电力系统综合智能监控管理系统研究基于ARM和嵌入式Linux的智能家居系统研究港口企业智能调度系统研究智能车辆驱动系统研究与开发基于多智能体的分布式入侵防御系统的设计基于模糊逻辑推理故障智能诊断系统及其仿真研究智能大厦空调监控系统的研究和设计基于CAN总线的智能检测仪的研究与设计基于协同的足球机器人智能决策系统及冲突消解的研究库存算法研究与仓库智能订货系统基于ARM的智能电表系统设计与实现基于Delphi简易智能监控系统的设计与实现4GMIMO智能天线系统的研究智能用电综合服务系统设计智能建筑中电力监控系统应用研究基于Linux的智能家居系统设计与实现企业商务智能决策支持系统的构建研究基于IPMI的智能平台管理系统的实现一种足球机器人多智能体对抗系统的分层变学习率增强式学习方法平面倒立摆系统的模糊自校正仿人智能协调控制研究基于WCDMA网络的智能公交系统接口协议研究无人值守边防哨卡智能视频监控系统设计智能建筑室内环境测控CPS系统设计基于SVM的CPS智能照明系统辅助感知决策基于无线传感器网络的智能家居安防系统城市智能交通管理系统智能决策支持系统在高校教职工薪酬管理系统中的应用多智能体技术及其在生产系统协调控制中的应用基于嵌入式的智能家居系统研究基于协同认知的智能股票预测IP和ATM结合技术及在智能大厦通信系统中应用研究基于智能电网的负荷管理系统分析与评价研究基于3G的无线智能视频监控系统的设计基于ARM Cortex-A8与Android平台的智能家居系统设计智能家居系统及其关键技术研究基于ARM与ZigBee技术的智能家居系统设计基于Android系统的便携式智能家居控制终端技术研究智能电表系统的设计与研究基于物联网的智能家居安防系统设计与实现智能低压配电管理系统控制模块的研究及其实现深圳市智能交通系统运维模式及评价体系研究智能车定向天线跟踪系统的研究与开发模糊仿人智能控制在倒立摆系统中的应用研究智能家庭监控系统的设计基于Mobile Agent的智能建筑信息系统集成的研究基于电力线通信技术的智能家居系统的设计与开发基于Web和数据挖掘的智能教学系统研究商务公寓式智能大厦弱电系统的设计与实现智能导航系统研究基于DSP和CPLD的智能监测系统设计与开发基于ARM+Linux的智能家居系统设计与实现基于知识的智能家居系统的研究与设计嵌入式智能家居系统的总体设计与实现实验室智能监控系统的设计与实现基于现场总线技术的箱式变电站智能配电系统的研究基于微处理器的智能车控制系统开发与研究基于虚拟仪器的智能小区配电系统信息采集与处理基于DALI的智能照明系统设计贝叶斯网在农业智能系统中的应用研究基于智能传感器的实时系统任务调度分析智能控制理论在交通控制系统中的应用智能建筑中基于互联网络协议的系统集成研究多智能体技术在航空电子系统中的应用研究基于自适应遗传算法的短道速滑仿真系统智能体的设计与实现基于RFID的低功耗智能门禁系统的设计与研究深圳市智能交通系统运行维护及商业化运营模式研究电液位置伺服系统的智能控制智能公共交通监管与调控系统分析与实施IC卡智能系统知识产权保护问题探析智能车自主驾驶控制系统研制与试验智能检测系统的应用研究TD-SCDMA在智能交通系统中的应用研究保密设备性能测试基于BACnet的智能家居远程控制系统的设计与实现一个基于WEB的智能答疑系统的设计与实现后方仓库弹药信息智能管理系统智能建筑中视频监控系统设计与应用基于分词技术的智能答疑系统基于黑板系统的多智能体系实现方法的研究新型智能仪器系统研究及设计基于INTEMOR平台构建兴隆庄煤矿智能监控系统远程电网智能监控系统基于CORBA的智能交通管理系统的研究与实现基于Web的智能决策支持系统模型方法研究与应用基于Internet温室环境远程智能控制系统研究基于WEB的选程智能学习系统—自反馈模型的建模研究智能交通系统理论的研究与实现基于智能体概念的虚拟企业管理信息系统模型多智能体分布式实时仿真实验系统开发与规划算法研究基于案例的推理在智能决策支持系统中的应用矿井掘进瓦斯爆炸实时智能预警监控系统基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统基于本体的智能答疑系统研究焦炉压力智能控制系统的设计与实现面向WEB智能应用系统的一种知识通信语言的研究基于Android的智能供水控制系统的设计与实现基于ARM-Linux的智能家居控制系统研究与开发移动透明计算中智能终端多操作系统启动及其性能分析优化ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究智能车目标跟踪和遥控系统的研究新型家庭智能终端中软件系统设计与应用研究基于ARM的智能家居系统的设计与实现气动标记系统中智能软件控制系统的设计与实现基于S3C2440的智能家居系统设计天津智能交通系统发展策略研究智能公交系统乘客满意度和行为意愿分析智能家居系统及其关键技术研究整合UPnP与Jini服务的OSGi智能家居系统集成研究基于中文分词技术的智能答疑系统智能家居系统人机关系研究智能建筑系统oBIX集成技术的研究智能运输系统在物流企业中的应用研究智能网网络管理系统中业务评价系统的设计和实现基于Web和数据挖掘的智能教学系统模型的研究与设计智能控制系统的智能水平的评价算法的研究商务智能决策支持系统研究水下机器人智能决策系统可靠性研究多智能体及其在生产系统的控制和故障诊断中的应用分布式智能车辆仿真调试系统的研究智能交通系统信息平台的研究及其应用——公交智能调度管理系统的开发基于智能电表的居民用电营销系统功能设计研究衡水电网智能调度技术支持系统方案设计与实施基于嵌入式B/S架构的智能家居远程监控系统开发基于云服务的智能家居系统的研究与设计基于ACP的商业智能系统研究面向智能家居的安卓控制系统设计与实现智能家居中嵌入式系统的应用一种基于MSP430的无线家居智能控制系统的设计与研究智能交通系统中的地图路况服务研究与实现商务智能决策支持系统框架的研究与设计医院智能空间网络搭建及其定位系统设计与应用智能视频监控系统的分析与设计基于ZigBee无线通信技术的智能家居系统基于语义的虚拟企业智能决策系统研究智能建筑突发事件管理系统的数据仓库研究与实现智能建筑系统的控制论描述及其优化城市综合智能公交动态管理系统研究面向智能仪器的SOPC嵌入式系统设计与实现智能建筑水环境监控系统的研究基于知识的传感器概念设计智能启发系统的研究结合专家系统与工作流技术在智能家居中的研究与应用基于Niagara技术的智能建筑系统集成设计与开发基于子系统平等模式的智能建筑系统集成的研究一个双主型的计算机基础智能教学系统的设计与实现交流电机智能测试与控制系统研究基于无线通信技术的智能变电站分布测试系统的研制智能车运动状态监测系统的研究智能电网云存储系统数据私密性问题研究嵌入式智能小车运动控制系统的研制一体化电网智能系统在三乡区域的研究及其应用基于多缩微车的智能交通系统仿真平台研究智能照明控制系统研究智能家居中网络系统关键技术的研究基于GIS的智能公交管理系统的应用研究基于ZigBee的无线传感器网络在智能家居系统中的应用物联网环境下智能交通系统模型设计及架构研究基于GPRS的嵌入式家庭智能系统设计基于Agent的智能教学系统的研究与实现基于UCOS_II的智能窗系统的设计智能车辆安检系统中的图像压缩与传输技术研究基于Niagara平台的智能建筑系统集成技术研究基于GIS的智能小区系统的设计与实现智能变电站数字化保护与同步系统方案设计基于云平台的智能家居系统设计与实现智能家居体验中心系统的硬件设计与实现一种智能家居照明系统的控制方法及装置研究智能变电站二次系统故障诊断方法研究基于Pentaho的电话中心商务智能系统设计与实现基于web的智能答疑系统的研究与设计智能移动机器人控制系统设计研究低成本智能楼宇对讲系统的设计与实现智能视频监控系统的研究与开发高职实训资源智能调度管理系统的研究基于PSIA的智能家居系统设计智能家居系统中的防火安防研究智能建筑太阳能应用系统的研究智能小区物业管理系统的研究与开发我国智能公交系统下的大站管理模式研究环绕智能环境下手机家居监控系统设计与实现面向对象的建筑器管理材决策系统多Agent技术在智能建筑系统集成中的研究与应用基于DALI的智能照明控制系统支持智能ERP系统的MAS结构若干问题研究基于多智能体技术的智能决策支持系统的研究基于DFRuino硬件平台的智能家居系统设计与开发面向智能家居的安防系统的设计与实现智能电网的发展效益测评与系统规划研究智能铁路货运服务系统研究基于DALI协议的LED智能照明控制系统基于ZigBee的智能家居系统设计基于视觉的多智能体定位系统与定位算法设计基于ZigBee技术的智能家居系统研究智能交通系统中运动目标检测技术的研究与实现山东省高速公路智能交通信息管理系统开发与应用家用整体智能厨房控制系统的设计与实现基于智能Agent决策的CRM系统研究与实现智能家居系统中嵌入式图形用户界面系统（GUI）设计连云港市智能交通系统的研究领域智能答疑系统基于价值管理的商务智能系统需求分析基于黑板的多Agent智能决策支持系统的研究智能网络磁盘（IND）存储系统调度算法研究无线传感器网络在智能公交系统中的应用小区智能系统的研究基于B/S的形成性考核智能管理系统智能照明系统的研究与开发基于信息系统的智能小区研究面向服务的VoIP网络系统的智能增强设计与实现基于多智能体机器人系统的实时通迅研究基于多智能体的机器人系统通信技术的研究基于改进ZigBee路由协议的智能家居系统研究与设计基于ZigBee技术的智能家居控制系统的研究基于多智能体理论的分布式智能化三相逆变器并联系统的研究基于智能电表的用电管理系统的设计与实现多功能智能家居系统的设计与实现电力智能计量挂锁系统的研制面向状态检修的变电站智能巡检系统研究北斗/GPS双模智能车载终端系统研究与实现基于HLA的智能家居仿真系统的研究与构建无人驾驶智能车制动控制系统研究热带地区小户型干式沼气发酵装置及其智能监控系统研究高速公路智能交通监控系统的研究与开发基于Pentaho的水泥企业商业智能信息系统研究与开发基于ZigBee的智能家居系统设计基于DALI协议的智能照明系统设计基于MapX的南昌市智能交通信息查询系统的设计与实现风光互补智能控制系统的设计与实现智能小区管理系统的设计与开发智能建筑信息管理系统的研究与设计基于Web的高校学报社智能管理信息系统研究智能家居系统设计与防雷保护研究基于ZigBee技术的智能家居无线网络系统智能施肥灌溉决策系统的设计与实现智能手机系统软件设计与研究商业智能系统研究与设计家庭智能网络终端系统的研制智能天线对CDMA/SDMA系统性能增强的研究基于VxWorks的智能机器人软件系统支撑平台的研究与实现嵌入式智能仪器基本系统设计与实现往复泵泵阀故障的智能诊断技术与实现粮食收购智能定等系统的研究基于网络的智能监控系统的分析与设计电液位置伺服系统智能控制及仿真技术研究基于ZigBee技术的智能家居环境数据采集系统的设计与实现基于物联网技术的智能家电管理系统的界面设计研究基于Android平台的智能家居系统设计与实现小卫星地面模拟智能控制及观测验证系统的设计与实现基于Android系统的智能家居安防的研究与设计基于物联网的智能家居控制系统设计智能公交系统背景下的公交调度优化研究智能建筑系统分析与设计基于Linux的智能家居控制终端系统的设计与实现面向智能电网先进报警管理系统的研究智能网络存储系统中存储入侵检测系统（SIDS）的研究基于ARM技术的汽车智能管理系统的研究与设计基于无线通信网络的多智能小车协作控制系统研究基于无线传感网的智能家居软系统设计新近智能导引系统的特点、实效与研发机制高端小区的智能家居系统的研究与实现基于上下文感知计算的智能家居系统研究基于切换系统理论的伺服系统智能PID控制器设计嵌入式智能家居控制系统的研究基于移动通信增值业务平台的智能交通系统研究复式住宅中智能家居系统的研究与实现基于带时变修正权函数FUZZY-PID控制器的智能车系统研究基于以太网和FPGA的智能小区管理系统智能脉冲式高压电网防护系统的研究智能群体决策支持系统的多库协同管理研究与实现基于Web和数据挖掘的智能教学系统的研究与开发基于网络的智能家居系统的研究与应用基于嵌入式INTERNET技术的智能设备控制系统的研究基于面向对象方法的智能CAD系统的研究与实现机械设备故障智能诊断系统研究长春一汽厂区门禁智能管理系统智能家居生态与安防系统设计与实现基于多功能家庭网关的智能家居系统研究与实现基于GIS的智能喷灌控制系统上位机的设计与实现智能电网建设时期用电信息采集系统的研究智能交通系统中的无线传感器网络和新的传输方式基于物联网的智能交通系统网关研究与实现基于OSGi的语义智能监控系统设计与实现基于IMS智能终端的智能家居系统研究与实现基于MSP430的智能家居系统设计面向物联网的智能家居安防系统研究基于Android平台的智能家居控制系统设计智能监控系统的运动目标检测跟踪算法研究与实现智慧门系统的智能监控设计与开发基于数字可寻址照明接口协议的智能照明系统设计研究基于zigbee技术和android系统的智能家居系统设计智能家居控制系统的设计与开发数控电火花线切割机床工作液智能控制系统的设计研究基于Web的商业智能决策支持系统研究智能小区管理控制系统的设计研究便携式智能导游终端系统的人性化设计与开发三维重构技术在智能监控系统中的应用研究智能电话预付费系统及其关键算法的设计智能控制技术在中央空调监控系统中的应用研究兰州市智能交通管理系统设计及其通信系统应用研究基于虚拟仪器技术的发酵智能测控系统集成与应用研究智能公用电话系统信令自动测试的研究面向城市的智能交通管理系统网格数据库的改进及在智能交通系统中的应用开放性智能教学系统研究与实现小区域智能交通模拟系统演示平台银行商业智能系统研究与实现智能天线对SCDMA无线接入系统性能的影响基于网络的智能家居管理系统需求侧智能能量管理系统的设计、实现与应用基于监控的智能家居系统设计与实现基于ZigBee的智能雷通信系统的设计与实现基于CAN/以太网网关的智能楼宇系统的研究与设计基于S5PV210处理器的智能家居控制系统软件设计基于Zigbee技术的智能家居系统研究与设计智能家居系统中智能网关的设计与实现智能挡车器控制系统的研究与设计面向功能机用户的安卓智能机用户引导系统研究与设计智能交通中智能图像质量检测系统的硬件研究与实现基于CDMA 1X网络的智能公交系统设计与实现基于Socket的智能自动化广告硬盘管理系统开发智能公交系统网络解决方案的研究智能建筑楼宇自控系统集成技术研究便携式智能终端系统的设计与实现商业智能技术的研究和在人力资源管理系统中的应用基于ZigBee技术的家居智能控制系统设计试题库系统智能组卷与试卷分析的研究智能E维护决策支持系统及其关键技术研究电力营销智能培训仿真系统的研究与开发智能家居系统的研究车辆导航的智能查询知识库系统研究智能决策支持系统及其在石油储运中的应用振动压路机智能故障诊断系统的研究与开发CDMA移动通信系统DOA估计算法的研究基于NC的农业智能系统集成框架的研究与实现智能家居信息采集系统的研究与实现智能财务决策支持系统的应用研究基于IPMI的智能平台管理系统设计基于ARM与Zigbee技术的嵌入式智能家居系统设计城市隧道通用智能监控系统研究智能家居远程监控系统的研究与设计基于ARM和ZigBee技术智能家居系统的设计与实现消防车智能监控系统研究与开发智能MCC系统工程设计方法在造纸中的应用基于物联网技术的智能小区安防系统的设计与实现基于ZigBee的智能照明系统的设计与实现基于ZigBee无线传感网络的智能家居系统设计与实现基于现场总线的塔机嵌入式智能监控系统研究智能车电机控制和图像采集系统设计与研究基于ARM9的智能家居控制系统的研究与设计城市照明智能监控管理系统设计与实现面向智能电网的高级计量算法研究及系统设计包头会展中心项目中的智能配电系统设计基于ARM和ZIGBEE的物联网智能家居系统的设计基于多Agent的智能教学系统的设计与研究智能交通中的车辆监控系统钻削类主轴箱传动系统智能设计的研究。

课程论文ECG信号的预处理及筛选姓名：何**学号：2012052346专业班级：自动化提交日期：2014年12月31号摘要 (2)Abstract (3)1 绪论 (4)1.1 课题研究背景及意义 (4)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本文研究内容 (5)1.4 论文章节安排 (6)2 ECG信号的主要噪声及产生原因 (6)2.1 基线漂移噪声 (6)2.2 工频噪声 (7)3 去除基线漂移的算法设计 (7)3.1 方案研究 (7)3.2 去除基线漂移的具体步骤 (8)3.2.1 拟合函数的构造 (8)3.2.2 拟合点的选取[9] (8)3.2.3 最小二乘法基线拟合 (9)3.2.4 滤除基线 (9)4 去除工频干扰的算法研究[11] (9)4.1 方案研究 (10)4.2 ECG信号滤除工频噪声的实现步骤 (10)4.2.1 确定滤波器的性能指标[12] (10)4.2.2 根据数字滤波器性能指标设计巴特沃斯模拟滤波器 (11)4.2.3 借助设计好的模拟滤波器设计巴特沃斯数字滤波器[12] (11)4.2.4 利用设计好的数字滤波器对ECG信号进行滤波处理 (12)5 筛选出符合要求的ECG信号 (13)5.1 ECG信号的基本特征[1] (13)5.2 ECG信号的筛选条件 (14)5.3 ECG信号筛选的算法设计 (14)5.3.1 ECG波形的识别 (14)5.3.2 ECG波形参数的获取和条件的判断 (17)6 总结与展望 (19)6.1 系统总结 (19)6.2 工作展望 (19)参考文献 (20)附录 (21)摘要本论文针主要研究心电图(ECG)信号噪声滤除及不合格ECG信号的排除。

心脏病是严重威胁人类健康的疾病之一[1]。

ECG信号是诊断心脏病的重要依据，但在采集过程中受到各种噪声的干扰，而不利于ECG信号的特征提取，因此有必要对ECG信号滤除各种噪声。

本文设计了能有效滤除ECG信号中的基带漂移噪声和工频噪声的复合数字滤波器。

压缩感知理论综述摘要压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。

它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。

压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。

他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。

本文基于压缩感知技术的研究背景以及应用进行了文献综述，首先进行了压缩感知技术理论介绍，对压缩感知技术的产生以及发展做了简单说明，然后分析了压缩感知应用的领域，最后对压缩感知技术的相关研究现状做了介绍。

关键词压缩感知，稀疏表示，稀疏信号1、引言数字图像处理技术的发展，拓宽了人类获取信息的视野范围，研究表明，人眼视觉特性决定了我们只能看到电磁波谱中的可见光部分，其余的红外波段等波谱信息对人眼来说都是不可见的。

而数字图像处理技术可以利用红外、微波等波谱信息进行数字成像，从而将人眼视觉不可感知的信息转变为可视化的图形图像信息。

数字图像处理技术现如今己经深入应用于人们生活的各个领域：经过数字技术加工处理的航空遥感和卫星遥感图像主要用于地形地质、矿藏探查，自然灾害预测预报等领域。

而目前广泛应用于临床诊断和治疗的各种成像技术，如超声波诊断、CT、核磁共振等都用到图像处理技术。

对产品及部件进行无损检测成为数字图像处理技术在工业生产方面的重要应用。

指纹识别系统在公共安全领域得到了广泛使用。

与文字信息不同，图像信息的数据量非常庞大，如果将原始图像直接存储和传输，将会给存储器的容量和通信线路的传输带宽带来巨大的压力，而一味地扩大存储器容量和通信线路带宽也是不现实的，必须采用有效的压缩手段将图像信号进行压缩，因此，图像压缩算法成为了近年来一个非常热点的研究领域。

图1 传统的信号编解码流程现代信号处理的一个关键基础是Shannon 采样理论：一个信号可以无失真重建所要求的离散样本数由其带宽决定。

基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。

由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。

该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。

本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。

2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。

在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。

所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。

3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。

Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。

4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。

关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。

4 模式识别技术一个模式类是由一些给定的共同属性所决定的一个类别，该类别中的一员就是一个模式。

所谓模式识别也就是对所研究的对象根据其共同特征或属性进行识别和分类。

严格地说，模式识别不是简单的分类学。

模式识别过程主要包括三部分，首先从观测样品中提取特征；然后按照某种原则对这些特征进行选择，保留一些起主要作用的特征用于识别；最后采用各种判别方法或聚类方法，根据多个特征对样品进行研究和分类。

模式识别的方法很多，本章讨论了模糊综合评判、模糊模式识别、分段线性模式识别和人工神经网络模式识别等四种方法。

4.1 模糊综合评判法模糊综合评判就是应用模糊变换原理和最大隶属度原则，考虑与被评价事物相关的各个因素，对其所做的综合评判。

在模糊综合评判中需考虑两个集合，即着眼因素集合),,,(21m u u u U =和抉择评语集合),,,(21n v v v V =。

做模糊综合评判的关键就在于找出着眼因素集合U 与抉择评语集合V 之间的模糊关系，并确定合适的综合评判模型。

对于断层识别而言，通过分析地震属性参数与小断层之间的模糊关系，建立各种地震属性参数对应小断层的隶属函数，最后预测小断层存在的肯定区、可能区及否定区。

首先对着眼因素集U 中的单因素),,2,1(m i u i =做单因素评价，从因素i u 着眼确定该事物对抉择等级),,2,1(n j v j =的隶属度ij r ，这样就得出第i 个因素i u 的单因素评价集),,,(21in i i i r r r r =它是抉择评语集合上的模糊子集。

这样m 个着眼因素的评价集就构造出一个总的评价矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn m m n n r r r r r r r r r R 212222111211 (4-1) 式中 R ——着眼因素集U 到抉择评语集V 的一个模糊关系；ij r ——因素i u 对抉择等级j v 的隶属度。

在多因素综合评价中，一方面，对于被评价的事物，从不同的因素着眼可以得到不同的结论；另一方面，在诸多着眼因素中，有些因素在总评价中影响程度大些，而另一些可能影响小些，但究竟多大，则是一个模糊择优问题。

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要软件无线电的基本思想是以一个通用、标准、模块化的硬件平台为依托，通过软件编程来实现无线电台的各种功能，解除对基于硬件、面向用途的电台设计方法中的完全依赖。

由于它所特有的多频段、多体制、多功能的特点，事先无法知道所接收到的信号各种参数，因此，在对信号进行解调前必须要先识别该信号的调制模式及其信号参数。

尤其在当今通信环境下，通信双方处于非合作模式下，电子战日益复杂化，对未知信号的参数分析、模式识别等技术就显得更加重要，在非合作通信系统接收机设计中，自动调制模式识别已经成为重要的研究课题。

本文研究的调制识别是首先进行输入样本特征的选取和处理，这些特征能够表现出信号调制方式的不同，或者对这些特征进行一定的处理后能够表现出信号调制方式的不同。

然后根据所选的特征值进行分类，根据分类的结果判定是哪种调制模式。

调制的方法通常分为脉冲调制和正弦波调制两大类。

脉冲调制是用脉冲串或一组数字信号作为载波的调制方式，正弦波调制则是载波为高频正弦信号的调制方式。

本文主要讨论的是正弦波调制，基于决策树算法进行分类，对算法的选择也可以根据具体的情况具体分析，在具体的情况下，可以选择神经网络等不同的算法。

决策树算法具有高效性的特点，用其进行分类，提高了识别效率，并且可以用于CPU频率低的系统中进行调制模式识别，比如PDA，智能手机等，这样可以以最快的速度得到信号的解调信号，得到我们要用的信息。

本文通过提取信号的特征值，将特征值通过决策树进行分类，对输入的多种调制信号进行选择提取，能够正确识别出AM、FM、QPSK等调制信号，在8dB时对调制信号的平均识别正确率可达到95%以上。

本文使用GNU Radio平台，这个作为软件无线电的一种开发平台，利用它提供的信号运行和处理模块，在易制作的低成本的射频（RF）硬件和通用微处理器上实现软件定义无线电。

通过使用GNU Radio的通用的硬件开发平台，节省了大量资金，并且具有很强的扩展性，可以通过使用不同的软件算法，实现不同的功能。

神经网络在人脸识别中的应用姓名: 智海莹学号2008482174_ 专业_08计科2班成绩_摘要:将神经网络用于人脸识别,并建立了人脸识别模型,该识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程,具有简单,识别率较高的特点。

人脸识别方法:(1)特征脸方法：这种方法起源于图像描述技术。

采用特征脸识别方法有良好的稳定性、位移不变性、特征向量与图像的高度成比例变化以及转置不变性。

不足之处是受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等严重影响, 鲁棒性较差。

(2)隐马尔可夫模型方法(Hidden Markov Mode1)是用于描述信号统计特征的一组统计模型。

HMM的基本理论是由Baum和Welch等人在20世纪6O年代末70年代初建立, 在语音识别中应用较多。

在HMM中,节点表示状态,有向边表示状态之间的转移。

一个状态可以具有特征空间中的任一特征, 对同一特征,不同状态表现出这一特征的概率不同。

(3)弹性图匹配方法：弹性图匹配方法是一种基于动态连接结构的方法。

它将人脸用格状的稀疏图表示。

(4)神经网络方法：人工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的, 是一个非线性动力学系统, 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单, 功能有限, 但由大量冲经元所构成的网络系统却能够实现复杂丰富的功能。

神经网络系统除了具有集体运算的能力和自适应的学习能力外, 还有根强的容错性和鲁棒性.善于联想、综合和推广。

1、BP神经网络的人脸识别BP 神经网络用于人脸识别一般应先对输入图像实行图像预处理,然后进行特征提取,接下来就是 BP 网络训练,最后用训练好的网络进行识别,获得识别结果。

图像预处理的目的是便于特征提取,而特征提取是去相关过程,将图像中大量的冗余信息去除,即实现数据压缩,同时也降低了神经网络结构的复杂度,提高了神经网络的训练效率和收敛率。

BP 网络是一种前向网络。

模式识别综述摘要模式识别(Pattern Recognition）又称图形识别,就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读.通常把环境与客体统称为“模式”.随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程.信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。

对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。

这是模式识别的两个重要方面。

模式识别研究主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认识科学的范畴，二是在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。

本文主要阐述了模式识别的基本原理、方法及各种技术,以及在相关领域的应用。

关键字:模式识别模式识别基本概念：（一）模式识别系统模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类.因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。

一般地，模式识别系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部分组成，如图1—1所示。

图1—1 模式识别系统的组成框图(二）线性分类器对一个判别函数来说,应该被确定的是两个内容：其一为方程的形式；其二为方程所带的系数。

对于线性判别函数来说方程的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数,方程组的数量则决定于待判别对象的类数.对M类问题就应该有M个线性判别函数；对两类问题如果采用“+”“—”判别，则判别函数可以只有一个。

既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权值。

在计算机上确定各权值时采用的是“训练”或“学习"的方法，这就是待识别的模式集中挑选一批有代表的样本，它们经过人工判读成为已知类别的样本，把这批样本逐个输入到计算机的“训练"程序（或算法）中去,通过一次一次的迭代最后得到正确的线性判别函数，这样一个迭代的运算的过程成为训练过程.由于样本的分类首先经过人工判读,因而这样的构成分类器也称为有人监督或有教师的分类器。

模式识别结业论文（采用聚类分析的方法对两种葡萄进行分类）学院：计算机与信息工程学院班级：2011级通信工程班姓名：陶友学号：1108224074采用聚类分析的方法对两种葡萄进行分类摘要根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级，建立聚类分析模型。

首先因为样品酒的60个指标之间具有较强的相关性，所以对变量指标进行R型聚类分析，降低变量个数；然后采用Q型聚类分析对样本进行分类。

把两组样品葡萄分为5类。

红葡萄分类结果：第一类：样品8（反式白藜芦醇苷指标为5.283，而其他样品都小于1）；第二类：样品3（氨基酸指标为8397.28远大于该指标均值2385.31）第三类：样品10（VC含量10.25,远大于均值0.477）；第四类：样品1、2、4、5、6、7、9、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27；第五类：酒样品11（花色苷指标为104.92，远大于均值7.787）；关键词：R型聚类Q型聚类1问题分析要根据酿酒葡萄和葡萄酒的质量的这两种葡萄进行分级，首先对原始酿酒葡萄的理化指标数据进行整理，并把葡萄酒的平均质量指标作为葡萄的变量指标进行考虑。

由于白葡萄和红葡萄的分析方法相同，所以我们以红葡萄为例来进行分析。

首先定性考察反映红葡萄指标状况的60个方面，可以看出某些指标之间可能存在较强的相关性。

比如氨基酸的总量与天门冬氨酸、苏氨酸、丝氨酸、谷氨酸、脯氨酸、甘氨酸、丙氨酸、胱氨酸、缬氨酸、蛋氨酸、异亮氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸、赖氨酸、组氨酸、精氨酸之间可能存在较强的相关性，白藜芦醇与反式白藜芦醇苷、顺势白藜芦醇苷、反式白藜芦醇、顺势白藜芦醇之间可能存在较强的相关性，还原糖与果糖和葡萄糖之间存在较强的相关性，为了验证这种想法，运用MATLAB软件计算60个指标的相关系数矩阵.其次由相关性矩阵可以判断某些指标之间确实存在很强的相关性，因此可以考虑从这些指标中选取几个有代表性的指标进行聚类分析。