条形码打印软件系统的开发

本文介绍了一种性能优良的条形码打印软件,该软件能在目前所流行的点阵、喷墨打印机上印制多种条码,并具有良好的用户界面,使用非常方便。     

多层前馈网络在图象分割中的应用

本文提出用多层前馈网络进行基于边缘信息的图象分割，讨论了学习样本的提取步骤和网络学习的速度改进方法，实验表明，用多层前馈网络进行图象分割能获得良好的结果。     

结合眼电和脑电的人-机交互系统设计与实现

为了改善传统人-机交互(HCI)系统性能,设计并实现了一种结合眼电(EOG)和脑电(EEG)的人-机交互系统。该系统首先使用谱熵对眼电和脑电混合信号进行端点检测,在此基础上,分别识别操作者眨眼信号与脑电信号,并根据识别结果生成不同的控制命令。在实验室环境下对该系统进行测试,其眼电与脑电的平均识别正确率分别达到97.3%和92.7%,测试结果表明该系统可以有效保证命令选择的正确性和稳定性,提高人-机交互效率。     

基于曲线拟合和SVM的眼动信号分类算法研究

为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了“扫视保持”环节.该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类.实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3％,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4％、5.9％、1.0％.实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性.     

基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法

提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射，把原空间的样本点投影到一个高维特征空间，然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较，最后用线性支持向量机进行分类和识别，并与非线性支持向量机进行了比较，结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。     

ICA在思维脑电特征提取中的应用

简要介绍了独立分量分析（ICA）的基本思想及算法，并将其应用在基于多导思维脑电（mental EEG)的特征提取方面。实验结果表明：ICA可以将脑电信号中包含的心电（ECG）、眼电（EOG）等多种干扰信号成功地分离出来，较好地完成了脑电消噪预处理工作。同时，通过使用ICA方法对不同心理作业的脑电信号进行分析处理，发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征，这些稳定的独立分量特征为心理作业分类和脑一机接口技术提供了新的实现方法。     

一种计算封闭区域周长和面积的新方法

区域面积和周长是图像分析与识别过程中所需的两个重要参数。本文提出了一种计算区域面积和周长的新方法,该方法的主要特点是算法简单,可借助快速傅立叶变换实现。文中详细地推导了有关计算公式,给出了快速算法的实现过程。实验表明,该方法具有较高的计算精度。由于可采用快速傅立叶变换算法为计算工具,该方法易于实现并具有很高的运算速度。     

基于SVM的语音情感识别算法

为有效提高语音情感识别系统的识别正确率,提出一种基于SVM的语音情感识别算法.该算法提取语音信号的能量、基音频率及共振峰等参数作为情感特征,采用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)方法对情感信号进行建模与识别.在仿真环境下的情感识别实验中,所提算法相比较人工神经网络的ACON(All Cl...     

一种中值滤波的快速算法

提出了一种中值滤波的快速算法。与中值滤波的传统算法相比较，该算法的特点是考虑到了相邻的两个中值滤波窗口内信号数据的相关性。在运算过程中，保留前面窗口内数据的排序信息，作为下一个窗口内数据排序的参考。这样可将传统算法中相邻的两次中值滤波运算合并为一次进行，从而减少了中值滤波过程中比较运算的次数，很大程度上提高了运算效率。     

一种有效的指纹图像预处理方法

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果.指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、脊线频率计算、增强、二值化、细化等环节.文中研究并实现了一种有效的指纹图像预处理方法,并采用了一种高效的指纹细化算法.实验结果表明,这种方法能有效地去除传感器表面残留纹印引入的噪声,进一步增强了指纹的脊线和谷线,使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高了指纹识别的可靠性.