导读:本文包含了粗分类精识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:雷达信号,脉内识别,小波脊
粗分类精识别论文文献综述
隋莉莉,翟孝霏,陈涛,姚文杨[1]（2013）在《雷达信号有意调制的粗分类和细分类识别方法》一文中研究指出针对雷达信号脉内有意调制中2类典型调制信号,即相位编码(PSK)信号和调频(FM)信号,提出了一种由粗到细的方法进行脉内识别。首先,对接收到的雷达信号利用其3 dB带宽明显不同的特点,进行类间粗分类,识别出PSK信号和FM信号;然后,针对PSK信号和FM信号类内特征的不同,提出了利用信号的小波脊频特征,来对雷达信号进行类内细分类识别的方法,使PSK信号被细分类为BPSK信号和QPSK信号、FM信号被细分类为LFM信号和NLFM信号,从而完成了典型雷达信号的有意调制的识别。仿真结果表明,在一定信噪比下,此识别方法真实有效。(本文来源于《现代雷达》期刊2013年02期）
童学锋,朱俊[2]（2006）在《大字符集脱机手写体汉字识别粗分类问题》一文中研究指出以HCL2000手写汉字库为基础,构建了一个实验系统,对一级汉字库3 755个汉字,使用不同的汉字特征和不同的分类距离,进行了一系列比较实验,探讨了大字符集脱机手写体汉字识别的粗分类问题,得到了一些有用的结论。(本文来源于《计算机应用》期刊2006年S1期）
郭志,杜安,王志丹[3]（1999）在《统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用》一文中研究指出以统计模式识别的理论为指导，在联机识别手定汉字的粗分类过程中，提出直接对联机笔迹坐标序列操作，进行数据的处理，然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据，用Ｋ均值聚类方法进行聚类，生成分类树。通过对１００套３７５５样本５０类别数的测式，正确分类率达到９６％，平均粗分类时间为每字０．０３秒，平均匹配字数为６２３字，取得了较为满意的粗分类结果。(本文来源于《黑龙江电子技术》期刊1999年03期）
征荆,丁晓青,吴佑寿[4]（1998）在《多算法集成解决联机手写汉字识别粗分类问题》一文中研究指出本文提出一种新的联机手写汉字识别粗分类方法,它通过对两种独立的粗分类算法进行集成,并利用细分类识别器进行反馈控制,在粗分类正确率和系统识别速度方面能够达到较好的折衷.文中对该集成方法进行了一定的理论分析,并与其它集成形式进行了理论比较以及实验验证.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊1998年02期）
崔怀林,赵树芗[5]（1996）在《手写汉字识别粗分类方法的研究》一文中研究指出提出了一种基于汉字结构关系的手写汉字识到粗分类的新方法。该方法以抽取手写汉字基本笔划为基础，利用汉字的结构特征进行粗分类。它不仅算法简单、分类速度快、分类能力强、分类稳定、可靠，而且在分类的同时又能把组成汉字的部件及其笔划随之而分离出来，为用句法结构方法识别手写汉字奠定了基础。这种方法成功地用于在ＰＣ／ＡＴ机上实现的成页手写体（楷书）汉字识别系统中，效果满意。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊1996年03期）
战普明,陆大jin,王作英[6]（1993）在《基于KL鉴别信息的语音识别粗分类》一文中研究指出本文用修正的隐Markov模型的KL鉴别信息作为失真测度进行语音识别粗分类。文中证明了分类方法的可行性,给出了分类算法,实验研究了分类的正确率与子集间交迭率的关系。(本文来源于《电子学报》期刊1993年04期）
李侠民,刘小林[7]（1991）在《关于汉字识别粗分类并行算法的研究》一文中研究指出利用汉字外围轮廓特征进行粗分类是汉字识别中有效的粗分类技术,为了提取一个汉字的外围轮廓特征,本文提出了两种VLsI并行算法和结构:一个是用树网实现的并行算法;另一个是带有树结构的线性脉动阵列,同对分析了该两种算法的时间复杂度。(本文来源于《中文信息学报》期刊1991年02期）
史瑞琦,王庆人[8]（1987）在《按印刷汉字笔划尖端数粗分类的方法及汉字识别系统》一文中研究指出汉字识别研究最早开始于六十年代中期,从那以后,世界上许多国家都做了大量的工作,目前,日本已研制出几种商品化的汉字阅读机,其中东芝公司研制的OCR光电字符阅读机,对单一印刷体的二千汉字字符集达到99％的识别率,识别速度为100字/秒,但他们使用的是大型计算机和专用集成电路、造价昂贵,这种文字阅读机,从它的使用普及性和我国目前的国情来看,都是不合适的。我国目前把手写和印刷体汉字直接输入到计算机的研究工作还处于摸索阶段,在微型机上实现汉字识别系统的研究起步更晚,我们在印刷体汉字识别方面做了一些工作。本文将把作者的一些工作向读者做一介绍。(本文来源于《中文信息学报》期刊1987年03期）
周鸣芳,汪庆宝[9]（1985）在《手写体汉字识别的一种粗分类方法》一文中研究指出本文论述了一种适用于手写体汉字识别的粗分类方法。文中以方向笔道密度分布为基础,研究了手写体汉字特征的抽取,并按照方差准则选取有效的特征,以减少冗余的信息。此法用于500个常用汉字的粗分类,获得了较为满意的结果。(本文来源于《北京工业大学学报》期刊1985年04期）
粗分类精识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以HCL2000手写汉字库为基础,构建了一个实验系统,对一级汉字库3 755个汉字,使用不同的汉字特征和不同的分类距离,进行了一系列比较实验,探讨了大字符集脱机手写体汉字识别的粗分类问题,得到了一些有用的结论。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
粗分类精识别论文参考文献
[1].隋莉莉,翟孝霏,陈涛,姚文杨.雷达信号有意调制的粗分类和细分类识别方法[J].现代雷达.2013
[2].童学锋,朱俊.大字符集脱机手写体汉字识别粗分类问题[J].计算机应用.2006
[3].郭志,杜安,王志丹.统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用[J].黑龙江电子技术.1999
[4].征荆,丁晓青,吴佑寿.多算法集成解决联机手写汉字识别粗分类问题[J].模式识别与人工智能.1998
[5].崔怀林,赵树芗.手写汉字识别粗分类方法的研究[J].电子科技大学学报.1996
[6].战普明,陆大jin,王作英.基于KL鉴别信息的语音识别粗分类[J].电子学报.1993
[7].李侠民,刘小林.关于汉字识别粗分类并行算法的研究[J].中文信息学报.1991
[8].史瑞琦,王庆人.按印刷汉字笔划尖端数粗分类的方法及汉字识别系统[J].中文信息学报.1987
[9].周鸣芳,汪庆宝.手写体汉字识别的一种粗分类方法[J].北京工业大学学报.1985