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摘要:
目标分类识别的关键在于对目标分类特征的提取和高品质的目标检测方法的应用.传统的利用单一传感器进行目标信息的采集并对目标进行检测的方法,目标分类能力不强,不能处理现实环境存在的各种情况.本文通过分析声传感器和目标特征提取方法,介绍并比较了各信息融合方法的优缺点,采用神经元网络方法运用于多传感器地面目标检测系统,并最终运用K-NN聚类算法对声信号进行分类,从而较好的实现了对地面目标的检测和分类.
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文献信息
篇名 基于TMS320F2812的目标检测方法研究
来源期刊 电子测试 学科 工学
关键词 目标检测 声阵列 BP神经网络 K-NN聚类
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 设计与研发
研究方向 页码范围 1-4,11
页数 5页 分类号 TH744
字数 2822字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8519.2008.11.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于君 3 14 2.0 3.0
2 马志刚 山西农业大学现代教育学院 9 56 6.0 7.0
3 王洋 2 8 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
目标检测
声阵列
BP神经网络
K-NN聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测试
半月刊
1000-8519
11-3927/TN
大16开
北京市100098-002信箱
82-870
1994
chi
出版文献量(篇)
19588
总下载数(次)
63
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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