学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告（汇编）.docx

学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告（汇编）

第一篇：学科前沿讲座模式识别与雷达信号处理学习心得报告学科前沿讲座报告授课老师:赵亦工教授学院:电子工程学院姓名:龙毛学号:02081458关于模式识别与雷达信号处理学习心得在学科前沿讲座上赵亦工老师给我们讲解了关于模式识别与雷达信号处理等相关的知识,观看了很多图像处理的视频,让我们不得不感慨于学习模式识别与图像处理的重要性。模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。计算机模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体包括人是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容,后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力,已经取得了系统的研究成果。模式识别所分类的类别数目由特定的识别问题决定。有时，开始时无法得知实际的类别数，需要识别系统反复观测被识别对象以后确定。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。雷达信号处理则是为完成雷达数字信号检测和信息提取功能所采取的实施手段。物体的反射回波是微弱的高频信号,经过变频、放大和滤波等处理变成具有一定强度的模拟信号（时间上连续，幅度上可为任意实数值）。数字处理须采用模拟-数字转换器,把模拟信号转换成为数字信号（时间上离散，幅度上分层），然后进行各种运算和处理。早期的雷达信号处理，几乎全部是模拟的。50年代出现利用计算机进行信号处理的雷达系统。这是雷达数字信号处理的开端，功能还仅限于自动检测。同模拟信号处理相比，采用数字信号处理的优点是：①把许多功能综合设计在一部处理机中，可以根据外来指令或预先编好的程序灵活地选择和组合使用。②精度仅与字长有关，不像模拟处理那样，性能与使用人员的调整有关，因此性能稳定可靠。③有利于高速大规模集成电路的应用，从而可使信号处理机的重量减轻和体积缩小。同其他领域的数字信号处理相比，雷达数字信号处理的特点是信号带宽大,因而采样率高,并且实时输出。因此，单位时间内的处理量（或称吞吐率、解题率）极大。数字转换器把模拟视频信号转换成数字信号（见图）,从原理上可分为三个步骤，即采样、保持和分层。在脉冲雷达中，数字信号处理可划分为周期内处理和隔周期处理两大部分。周期内处理是指对一个周期之内的回波脉冲进行匹配或最佳滤波处理，使单个脉冲的信-噪比达到最大;隔周期处理是指对多个周期中回波脉冲串的复包络进行匹配或最佳滤波处理，使整个脉冲串中某时刻的信－噪比达到最大。对于周期内处理，采样周期应小于或等于测时延（距离）的分辨单元。对于隔周期处理，采样周期可以长达一个重复周期。数字信号处理可分为四类，即线性非时变、线性时变、非线性非时变和非线性时变。在理论上最容易解决的是线性非时变型的处理。