常规综合鉴别函数的改进

针对常规综合鉴别函数制作的复合匹配滤波器，对不同旋转角度的训练样本输出的相关峰值波动性较大，不便于后续探测和处理等问题，对常规综合鉴别函数到编码匹配滤波器的编码转化过程进行分析，找到导致相关峰值波动的原因，提出改进方法，即在计算综合鉴别函数的线性组合系数时将编码运算也考虑进去，并根据滤波器对各训练样本相关峰值的倒数来确定线性组合系数。计算机仿真结果表明：改进后的方法降低了复合滤波器对不同旋转角度样本输出相关峰值的波动性，提高了相关峰自动判别的准确性。     

最小方差综合鉴别函数的优化算法

介绍了一种基于最小方差综合鉴别函数的复合匹配滤波器的优化算法。这种优化算法将最小平均相关能量综合鉴别函数的迭代算法引入最小方差综合鉴别函数的设计中,不但可以识别带有附加噪声的旋转图像,而且减小了滤波器对样本识别的输出相关峰值波动,改善了滤波器的识别效果。计算机仿真结果显示,这种复合匹配滤波器在信噪比、相关峰尖锐度及鉴别率等方面都有一定的提高。     

旋转不变二值化联合变换相关识别方法

介绍一种基于二值化联合变换相关的综合鉴别函数算法，用等相关峰及Gram-schmidt展开获得的综合鉴别函数对迭代算法进一步优化，获得了适用于二值化联合变换相关的综合鉴别函数。采用这种算法制作的综合鉴别滤波器既有相关峰值高和相关峰尖锐等特点,又能识别旋转图像。计算机模拟结果表明：这种相关器在信噪比、光能效率、相关峰尖锐度和鉴别能力上都有一定程度地提高，实现了较高鉴别率旋转不变光学模式识别。     

水下光束漂移激光图像抗畸变识别

针对水下激光传输存在光束漂移现象,分析了光束漂移图像对光学相关识别的影响和帧间光束漂移图像噪声的不相关性。研究了抗畸变匹配滤波器设计,提出了基于相位匹配的畸变图像共同特征提取,并作为综合鉴别函数子特征的训练样本,设计了抗畸变综合鉴别匹配滤波器,并进行了仿真验证。Matlab仿真结果证明:抗畸变综合鉴别匹配滤波器设计,结合待识别图像随机散射噪声预滤波,可有效提高光学相关识别输出相关峰的峰值-相关能量比值和相关峰鉴别率值。     

白僵蚕的红外指纹图谱鉴别研究

采用红外光谱技术研究了健康蚕,不同季节和品种的白僵蚕醇溶部位的红外指纹图谱,采用共有峰率和变异峰率双指标序列法对其图谱的结构特征进行了分析鉴别。结果表明：白僵蚕醇溶部位具有稳定而独特的红外指纹图谱。健康蚕的红外指纹图谱与白僵蚕的红外指纹图谱明显不同,两图谱共有峰率仅为63.0%,变异峰率较大,健康蚕相对于白僵蚕变异峰率达41.2%;不同品种、不同季节的白僵蚕的红外指纹图谱相似,但也存在一定差异,其中不同品种的白僵蚕的红外指纹图谱最低共有峰率为76.0%,最高为92.0%,春季与秋季白僵蚕醇溶部位的红外指纹图谱共有峰率为73.1%。白僵蚕醇溶部位的红外指纹图谱可以用作鉴定白僵蚕,区别不同品种和季节的白僵蚕的一种手段。     

近红外光谱结合小波神经网络鉴别苹果种类

将近红外光谱与小波神经网络技术结合,实现对不同种类苹果鉴别.将80个样本随机分为建模样本集和预测样本集.其中建模样本集包含60个样本,预测样本集包含20个样本.应用小波变换与主成分分析对样品数据进行预处理与特征提取.建立一个10-45-2的三层小波神经网络,实现对未知样品预测.实验结果表明,该方法对苹果的种类鉴别率达到100％,说明这种方法有很好的鉴别作用,对苹果种类的准确、无损检测具有积极的实用性.     

基于仿生模式识别和近红外光谱的转基因小麦快速鉴别方法

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别转基因小麦种子的方法,对不同品种的9个转基因小麦样品种子分别建立了鉴别模型。对9个小麦样品共225个样本,通过近红外光谱仪扫描获得从4 000～12 000 cm-1波段范围的光谱数据。为了消除噪声,对原始数据先进行了归一化预处理;然后使用主成分分析(PCA)方法得到能反映小麦种子97.28%光谱信息的前10个主成分,提高了数据处理效率;最后利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition, BPR)方法建立小麦品种的鉴别模型。对于每个样品中的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共200个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到96.7%的情况下,对第一测试集中的样本取得了95.6%的平均正确识别率。实验结果表明,该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的转基因小麦种子鉴别方法。     

基于近红外光谱和仿生模式识别玉米品种快速鉴别方法

文章提出了一种采用近红外光谱快速鉴别玉米品种的新方法,并对不同品种的玉米种子建立了相应的鉴别模型。对7个玉米品种共140个样本,通过近红外光谱仪扫描获得4 000～12 000 cm-1波段范围内的光谱数据。为了消除噪声、提高数据处理效率,对原始数据进行了归一化预处理,采用固定尺寸移动窗口渐进因子法(fix-sized moving window evolving factor analysis)寻找特征波段,使用主成分分析(PCA)方法得到能反映玉米种子99.96%光谱信息的5个主成分,进而利用仿生模式识别(biomimetic pattern recognition)方法建立玉米品种的鉴别模型。对于每个品种中的20个样本,随机挑选10个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共120个样本作为第二测试集。在对第二测试集平均正确拒识率达到99.1%的情况下,对第一测试集中的样本取得了94.3%的平均正确识别率。该方法具有较高的鉴别准确度,可以作为一种快速无损的玉米品种鉴别方法。     

四元量化的综合鉴别函数滤波器实现比例不变相关识别

设计一种基于综合鉴别函数(SDF)的比例不变相关识别滤波器，将频域中被SDF调制的相关输出函数进行复数形式的四元量化（QFCQ），并采用叠代算法调整SDF的系数，使输出的相关峰尖锐，区分能力强，同时满足不同比例图像等相关峰输出的准则，从而达到了比例不变识别的要求.计算机仿真实验对属于训练图像系列的目标图像进行了识别，并与基本的SDF及二元化纯相位SDF做了比较，结果表明该方法具有较好的识别效果.     

基于近红外光谱的商品玉米品种快速鉴别方法

现有的玉米种子品种鉴别方法检测时间长,费用高,不易大批量快速鉴别。提出了一种基于近红外光谱数据快速鉴别商品玉米品种的新方法。先使用傅里叶变换近红外光谱仪获得从4 000到12 000 cm-1波段范围的37个商品玉米品种籽粒的漫反射光谱数据。对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除噪声干扰,为了找到玉米品种籽粒的光谱特征波段,提出一种基于标准差的方法,进而对寻找到的玉米籽粒特征波段光谱做主成分分析(PCA),取能反映玉米品种 99.98％ 光谱信息的前10个主成分。最后使用仿生模式识别 (BPR)方法建立了37个玉米品种鉴别模型,对于每个品种的25个样本,随机挑选15个样本作为训练样本,其余10个样本作为第一测试集,其他品种共900个样本作为第二测试集。该鉴别模型对于37个玉米品种的平均正确识别率为94.3%。该方法的进一步研究有利于建立以近红外光谱为基础的物理指纹品种鉴别技术。     

基于最小二乘支持向量机的橄榄油掺杂拉曼快速鉴别方法

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的橄榄油掺杂拉曼快速鉴别方法。首先,收集若干己知类别的橄榄油样作为训练样本,获取其拉曼谱图,并对其谱图进行预处理和波段选择,进而构建LSSVM分类器;对于未知类别的油样,获取其拉曼谱图,并进行相应的预处理和波段选择,由LSSVM分类器获得鉴别结果。实验以7种已知的特级初榨橄榄油为基础,分别掺入4种其它植物油(大豆油、菜籽油、玉米油、葵花籽油),获得112个掺杂油样。将全部样本随机分成训练集和测试集,对测试集样本的预测实验结果表明,本文方法能有效鉴别橄榄油掺杂,且掺杂量最低检测限为5%。与其它分类方法相比,LSSVM分类法具有最佳的分类性能。该方法快速、简便,为橄榄油掺杂鉴别提供了一种全新的方法。     

基于无机元素分析对地理标志五常大米鉴别技术的研究

五常大米是我国著名地理标志产品之一,品质高、产量低,导致制假售假的现象严重。为维护五常大米的品牌形象和消费者利益,急需一种有效鉴别五常大米的方法。应用电感耦合等离子体光谱及电感耦合等离子体质谱测定大米中无机元素含量,结合主成分分析(PCA)、Fisher判别、人工神经网络(ANN)对五常大米鉴别模型进行研究。结果表明：PCA法对样品的分类效果较差,采用Fisher判别和ANN则可准确识别五常地区的大米样品和其他地区的大米样品。Fisher判别法对校正集和验证集样品平均准确识别率分别为93.5%,而ANN法对同样的校正集和验证集样品的平均准确识别率为96.4%,优于Fisher判别法。可准确对五常大米进行鉴别,为该产品的地理标志保护提供了一种技术手段。     

一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数

提出利用线性判别函数，ｄ（ｘ）＝Ｗ＇ｘ，对轰炸机和战斗机两类目标进行旋转不变识别。每一目标有７２个旋转模式，其中９个为训练样本，６３个为测试样本，在每个目标的训练样本中随机取一个相减作为线性判别函数的系数（Ｗｉｊ）的初始值，然后利用误判的训练样本优化判别函数的权值以提高函数的正确识别率。为便于光电实现，线性判别函数的权值系数只有２、１、０、－１、－２五个值。计算机模拟表明利用此判别函数进行分类的正     

基于移动窗口相关系数光谱法的白酒品牌快速判别技术研究

为满足白酒品牌判别领域快速检测的迫切需求,提出了一种以紫外光谱为输入,移动窗口相关系数法为手段的白酒品牌快速判别新方法。研究以海之蓝酒作为对象品牌,实验结果显示各批次海之蓝酒在实验波长区间存在较高的吻合一致性,基于紫外光谱原始谱图的相关系数值和基于移动窗口光谱计算所得的相关系数值均达到0.99以上。由于其他洋河系列白酒与海之蓝酒均属于洋河酒厂生产,原料来源、生产制备工艺等存在较高的相似性,此时若仅使用紫外光谱原始谱图数据结合相似度算法进行品牌判别,则定量化的判别区分存在一定困难。移动窗口法可有效提高谱图细节差异,突出光谱在特征谱段的形状、强度、变化趋势差异,提高实验谱图在细节结构差异辨认分析能力。经过研究筛选,发现以移动窗口相关系数结合紫外光谱特征谱段(270～295 nm)可提高洋河系列酒间的谱图差异,实现这种有较高相似性白酒品牌的判别区分。此外,市售六种其他品牌白酒及乙醇作为对照组,进一步论证了该方案的可行性。该研究的创新之处在于提出了一种移动窗口相关系数光谱法进行白酒品牌快速判别分析的新思路,该方法同时具备速度快,操作简便等优点,具有较高的实际应用潜在价值,并可为其他食品的质量安全判别分析研究提供借鉴。     

Understanding of Various Type of Unambiguous Discrimination in View of Coherence Distribution

Unambiguous quantum state discrimination is a strategy where the conclusive result can always be trusted. This strategy is very important, since it can be used for various quantum information protocols, including quantum key distribution. However, in the view of quantumness, it is not clear what is going on in performing unambiguous quantum state discrimination. To answer the question, we investigate coherence distribution when unambiguous discrimination is performed by generalized measurement. Specially, we study coherence distribution in three cases, which consist of unambiguous quantum state discrimination, sequential quantum state discrimination, and assisted optimal discrimination, which are considered to be a family of unambiguous quantum state discrimination. In this investigation, we show that the structure of generalized measurements performing various types of unambiguous quantum state discrimination can be understood in terms of coherence distribution. Our result is not limited to the discrimination of two pure quantum states, but it is extended to the discrimination of two mixed states.     

非约束维纳滤波综合鉴别函数算法研究

通过去掉最小平均相关能量匹配滤波器推导过程中对输出相关峰值的约束条件，定义相关判据,得出畸变不变相关识别综合鉴别函数形式为维纳滤波函数,不仅抗噪能力强,且把非约束匹配滤波器畸变容限大的优点引入其中.模拟结果表明,所设计匹配滤波器畸变容限大、抗噪能力强.     

The Role of Pitch Memory in Pitch Discrimination and Pitch Matching

Accurate control of vocal pitch (fundamental frequency) requires coordination of sensory and motor systems. Previous research has supported the relationship between perceptual accuracy and vocal pitch matching accuracy. The purpose of this study was to investigate the role of memory for pitch in pitch matching and pitch discrimination ability. Three experimental tasks were used. First, a pitch matching task was completed, in which the participants listened to target tones and vocally matched the pitch of the tones. The second task was a pitch discrimination task that required the participants to judge the pitch (same or different) of complex tone pairs. The third task was pitch discrimination with memory interference task that was similar to the pitch discrimination task except interference tones were added. Results of the pitch matching and pitch discrimination tasks yielded a significant correlation between these values. When there was memory interference, pitch discrimination ability was poorer, and there was no significant correlation between pitch discrimination and pitch matching. These results support earlier findings of a relationship between pitch discrimination and pitch matching abilities. The results also suggest a possible role of pitch memory in both tasks. These findings may have implications for abilities related to accurate pitch control.     

阵形畸变条件下双线阵左右舷分辨性能分析

研究了双线阵在两种阵形畸变(轴向滑移和航向偏差)条件下的左右舷分辨性能,根据双线阵指向性函数的背瓣特性分析了阵形畸变对左右舷分辨性能的影响。理论分析表明,在无阵形畸变的理想阵形情况下,窄带信号的左右舷分辨能力取决于阵间距和信噪比,而对宽带信号,左右舷分辨能力不仅与阵间距和信噪比有关,而且还与接收信号的功率谱密度、处理频段有关。在阵形发生轴向滑移和航向不一致的情况下,在正横方向附近,左右舷分辨性能主要受双线阵的航向差影响,偏离正横方向,较大的轴向滑移会导致左右舷误判。     

二元综合鉴别函数的神经网络优化

根据Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的优化功能，对综合鉴别函数进行二元优化，使相关输出具有期的望的形状及峰值大小，从而实现旋转不变识别，并定义了一个判别依据－判别比，计算机模拟的结果表明，目标物体通过优化的二元滤波器后，不仅具有期望输出，而且判别经要比伪目标物体至少大一个量级。     

Wavelet-based morphological correlation

A wavelet-based morphological correlation (WBMC) is proposed as a new architecture to improve the properties of the classical morphological correlation (MC). For the WBMC, a dilated wavelet intensity function is introduced to filter the joint power spectrum (JPS) of the MC before final inverse Fourier transform. Computer simulation results show that, as compared with the linear correlation (LC), the conventional MC and the joint wavelet transform correlation (JWTC), the WBMC provides better discrimination capability with sharp and unmistakable correlation signal and its performance metrics are more stable under input outlier noise (salt-and-pepper noise). Although the WBMC loses illumination-invariance when input illumination factor is larger than unity, considerable discrimination capability is still maintained.