非线性系统Wiener模型辨识

本文采用不同幅值的三电平伪随机m序列作为输入信号,辨识了离散非线性系统Wiener 模型的线性脉冲响应函数和非线性增益系数.同时讨论了参数估计的统计特性及其区间估 计,并附有仿真结果.     

具有未知时滞的线性连续系统的辨识

本文给出了一种频域方法,它能用来辨识具有未知时滞的连续过程.     

人工神经元网络在系统辨识中的应用

本文将人工神经元网络的非线性性和信息的分布性用于非线性静态模型的辨识.对化 工生产中的缩聚反应过程的辨识结果表明,用人工神经元网络来辨识非线性静态模型是可行 的,从而为系统辨识提供了一条新的途径.     

基于参考点的模糊知识表示

本文分析了模糊关系模型的知识表示途径，并由此提出基于参考点的模糊知识表示，分析了它与人类记忆经验性知识的相信性，并证明模糊关系模型能以任意精度逼近具有有限个极值点的有界连续函数。     

混沌光学系统的前向神经网络系统辨识研究

为解决混沌光学系统自适应控制所需之控制参考动力学模型问题，以布拉格声光混沌系统的系统辨识为例．研究了利用前向神经网络对混沌光学系统进行系统辩识的可行性。计算机仿真实验发现．在静态ＢＰ算法支持下一结构十分简单的三层ＢＰ前向神经网络（１：４：１）即可在一定的精度范围内完成对布拉格声光混沌系统的系统辨识．此结果表明．三层前向ＢＰ神经网络在静态ＢＰ算法的支持下确是一良好的混沌光学系统辨识器，因而可用来处理混沌光学时间序列以进行混沌光学系统的动力学重构。     

CDMA时变色散信道的两级盲辨识算法

本文通过对时变信道的扩展函数在时频域进行正则采样，得到了CDMA时变系统的离散正则模型。针对该模型提出了一种具有较低运算量的两级盲辨识算法。为避免两级算法产生的误差传播效应，文章将理想SIMO模型等效为加性噪声模型来处理。与基展开模型方法相比，该算法具有不需利用观测数据的高阶统计量估计展开基频率的优点。文章通过仿真验证了该算法是可行的。     

应用时频表示进行结构时变模态频率辨识

本文应用线性和二次时频表示的方法，包括：线性时频分析方法短时傅里叶变换和二次时频表示魏格纳－维尔分布，进行了时变结构模态频率的辨识。通过对刚度连续变化的二自由度系统时变模态频率辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点。仿真结果表明时频变换辨识方法是辨识时变模态频率的有效工具，魏格纳－维尔分布二次时频表示能够是到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果。     

指纹辨识 F1100

与HT110同时推出的F1100，虽然来自实力同样不俗的富士通，但是这款手机的规格明显不如HT1100。富士通强调F110要给人如同使用一般手机的感觉，因此，F1100在2．6英寸的待机屏幕上就与一般常见的Windows Mobile手机不同，它把大部分的资料都隐藏了起来，只剩下少部分信息，如时间、日期等在屏幕上，看起来就和普通日系手机没什么两样。     

独一无二的“气泡”签名辨识系统

Novatec公司与法国国家科学研究中心图卢兹信息技术研究所(IRIT-CNRS)进行合作,于近日开发出一种新型认证方法,并研制出了相应的产品。这种新的认证方法是,在树脂中注入一些气泡,就能把一滴树脂变成独一无二的签名。气泡的注入过程是随机且不可重复的,从而保证了签名的唯一性。与之配套的是一种分为两个阶段运行的读出系统。首先,一个光传感器获取气泡的位置和形状的两维图像信息,然后再通过一个形状识别程序把两维的图像变成数字签名。在第二个阶段,通过改