基于系统输出的时变特征参数辨识

系统辨识与全参数估计习题

系统辨识与参数估计课程习题一、选择题：答案唯一，在（）填入正确答案的编号。 1. 对于批量最小二乘格式L L L E Y +θΦ=，其最小二乘无偏估计的必要条件是（）。 A. 输入序列}{k u 为“持续激励”信号 B. L E 与T L L T L ΦΦΦ-1)(正交 C. L E 为非白噪声向量 D. 0}{=L E E 2. 对象模型为T k k k y e ?θ=+时，采用递推最小二乘估计后的残差序列的计算式为（）。 A. 1?T k k k k y ε?θ-=- B. 1?T k k k k y ε?θ-=- C. ?T k k k k y ε?θ=- D. 11?T k k k k y ε?θ--=- 3. 在上题的条件下，递推最小二乘算法中的增益矩阵k K 可以写成（）。 A. 11k k P ?-- B. 1k k P ?- C. 1k k P ?- D. k k P ? 4. 可以同时得到对象参数和干扰噪声模型参数的估计算法是（）。 A. 辅助变量法 B. 广义最小二乘法 C. 最小二乘限定记忆法 D. 相关最小二乘两步法 5. 增广最小二乘估计的关键是（）。 A. 将控制项增广进k ?中，并用残差项取代进行估计 B. 将输出项增广进k ?中，并用残差项取代进行估计 C. 将噪声项增广进k ?中，并用残差项取代进行估计 D. 将噪声项增广进k ?中，并用输出项取代进行估计答案：1. B 2. C 3. D 4. B 5. C ■ 二、判断题：以○表示正确或×表示错误。

1．估计残差平方和最小是确定辨识过程对象结构的唯一标准。（） 2．最小二乘估计的批量算法和递推算法在数学上是等价的。（） 3．广义最小二乘法就是辅助变量法和增广最小二乘法交替试用。（） 4．在递推最小二乘算法中，若置0>==T k P P P ，则该算法也能克服“数据饱和” 现象，进而可适用于时变系统。（） 5．用神经网络对SISO 非线性系统辨识，采用的是输入层和输出层均为一个神经元的三层前馈神经元网络结构。（）答案： 1. × 2. ○ 3. × 4. ○ 5. × ■ 三、设y 和n 21x ,x ,x 之间满足关系)x a x a x a (ex p y n n 2211+++= ，试图利用y 和 n 21x ,x ,x 的观测值来估计参数n 21a ,a ,a ，请将该模型化成最小二乘格式。答案：θ?T n n 2211x a x a x a ln(y)z =+++== 其中，[][]n 21T n 21T x ,,x ,x a ,,a ,a ==?θ ■ 四、对于多输入单输出（MISO ）系统可由下面的模型描述 k k k e u z B y z A +=---111)()( 其中，k u 为系统的m ×1维输入向量；k y 为系统的标量输出；k e 为标量i.i.d 随机噪声；1 -z 为延迟算子，即11--=k k y y z ；)(1-z A 为标量参数多项式，)(1-z B 为1×m 的参数多项式向量： a a n n z a z a z A ---+++= .1)(111 b b n n z B z B B z B ---+++= .)(1101 请写出：最小二乘递推算法公式和计算步骤或流程。答案：根据题意，可写出最小二乘格式为： k T k k e y +=θ? 其中， []T n k T k T k n k k k T k b a u u u y y y 12121,,;,,----------= ? 1201,,,;,,,a b T n n a a a B B B θ??=?? 因此，采用批量最小二乘法估计时，设采集数据时刻为k=1,2,…,L ，则有批量最小二乘格式为：

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。二、功能特性先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索；高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；

方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别（化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便的使用系统。实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响。简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照片库的授权链接访问；三、系统逻辑结构图四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。 1、企业、住宅安全和管理。 2、电子护照及身份证。人脸相关业务人脸识别系统人脸比对人脸建库 JMCT 人脸图像散据移动警务身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

利用labview进行信号的时域分析

利用labview进行信号的时域分析信号的时域分析主要是测量测试信号经滤波处理后的特征值，这些特征值以一个数值表示信号的某些时域特征，是对测试信号最简单直观的时域描述。将测试信号采集到计算机后，在测试VI 中进行信号特征值处理，并在测试VI 前面板上直观地表示出信号的特征值，可以给测试VI 的使用者提供一个了解测试信号变化的快速途径。信号的特征值分为幅值特征值、时间特征值和相位特征值。用于信号时域分析的函数，VIs,Express VIs主要位于函数模板中的Signal Processing子模板中，其中多数对象位于Waveform Measurements子模板，如图所示 LabVIEW8.0中用于信号分析的Waveform Measurements子模板基本平均值与均方差VI 基本平均值与均方差VI-------Basic Averaged DC—RMS.vi用于测量信号的平均以及均方差。计算方法是在信号上加窗，即将原有信号乘以一个窗函数，窗函数的类型可以选择矩形窗、Haning窗、以及Low side lob窗，然后计算加窗后信号的均值以及均方差值。演示程序的前面板和后面板如下图所示 Basic Averaged DC—RMS演示程序的前面板

Basic Averaged DC—RMS演示程序的后面板平均值与均方差值平均值与均方差值VI------Averaged DC—RMS.vi同样也是用于计算信号的平均值与均方差值，只是Averaged DC—RMS.vi的输出是一个波形函数，这里我们可以看到加窗截断后，正弦信号的平均值和均方差随时间变化的波形。编写程序演示Average DC----Averaged—RMS.vi的使用方法，程序的后面板和前面板如下图所示 Averaged DC—RMS演示程序的后面板

系统辨识方法

系统辨识方学习总结一．系统辨识的定义关于系统辨识的定义，Zadeh是这样提出的：“系统辨识就是在输入和输出数据观测的基础上，在指定的一组模型类中确定一个与所测系统等价的模型”。L.Ljung也给 “辨识即是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最好的模型。出了一个定义：二．系统描述的数学模型按照系统分析的定义，数学模型可以分为时间域和频率域两种。经典控制理论中微分方程和现代控制方法中的状态空间方程都是属于时域的范畴，离散模型中的差分方程和离散状态空间方程也如此。一般在经典控制论中采用频域传递函数建模，而在现代控制论中则采用时域状态空间方程建模。三．系统辨识的步骤与内容 (1)先验知识与明确辨识目的这一步为执行辨识任务提供尽可能多的信息。首先从各个方面尽量的了解待辨识的系统，例如系统飞工作过程，运行条件，噪声的强弱及其性质，支配系统行为的机理等。对辨识目的的了解，常能提供模型类型、模型精度和辨识方法的约束。 (2)试验设计试验设计包括扰动信号的选择，采样方法和间隔的决定，采样区段（采样数据长度的设计）以及辨识方式（离线、在线及开环、闭环等的考虑）等。主要涉及以下两个问题，扰动信号的选择和采样方法和采样间隔 (3)模型结构的确定模型类型和结构的选定是决定建立数学模型质量的关键性的一步，与建模的目的，对所辨识系统的眼前知识的掌握程度密切相关。为了讨论模型和类型和结构的选择，引入模型集合的概念，利用它来代替被识系统的所有可能的模型称为模型群。所谓模型结构的选定，就是在指定的一类模型中，选择出具有一定结构参数的模型M。在单输入单输出系统的情况下，系统模型结构就只是模型的阶次。当具有一定阶次的模型的所有参数都确定时，就得到特定的系统模型M，这就是所需要的数学模型。 (4)模型参数的估计参数模型的类型和结构选定以后，下一步是对模型中的未知参数进行估计，这个阶段就称为模型参数估计。

人脸识别系统说明书-企业型(E5)

企业型人脸识别考勤系统说明书

1. 产品说明 1.1产品概述企业型E5考勤机系列，专门针对企业级用户的考勤应用而设计，将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员通行权限/考勤记录。新企业型E5考勤机系列，使用3.5寸全触摸大屏幕，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，配备飞瑞斯新考勤软件，支持多种识别模式，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号支持选配： ?ID/IC韦根读卡模块集成（内置读卡模块） ?网络用户数据同步（联网版） ?远程视频监控（视频监控平台） 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器，识别精度更高，识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品，具备优秀的光线适应能力；同时，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术，白天黑夜都能良好识别，24小时不间断工作 ?稳定性高，低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器，完全脱机操作，系统经过长期运行检测，工作稳定。同时，设备支持自动休眠模式，环保节能 ?操作简单，界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏，人性化的GUI界面和WEB端管理软件，支持本地操作及提供实时显示功能，并有声音提示 ?人脸识别模式，不可替代性基于人脸唯一性特征，无法被替代及复制 ?多种识别模式可选可根据用户需求灵活设置：单人脸识别；单刷卡识别，ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间，自动捕获人脸，具备模板自学习功能，随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸 ?海量存储，U盘备份 ?SD卡本地数据存储，存储容量可根据要求扩充，支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件

时域分析

机械振动故障诊断中时域参数指标的分析一、滚动轴承的失效形式 1.疲劳剥落在滚动轴承的滚动或滚动体表面，由于承受交变负荷的作用是接触面表层金属呈片状玻剥落，并逐步扩大而形成凹坑。如继续运转，则将形成面积剥落区域。由于安装不当或轴承座孔与轴的中心线倾斜等原因将使轴承中局部区域承受较大负荷而出现早期疲劳破坏。 2.磨损当滚动轴承密封不好，使灰尘或微粒物质进入轴承，或是润滑不良，将引起接触表面较严重的擦伤或磨损，并使轴承的振动和噪声增大。 3.断裂和裂纹材料缺陷和热处理不当，配合过硬两太大，组合设计不当，如支撑面有沟槽而引起应力集中等，将形成套圈裂纹和断裂。 4.压痕外接硬颗粒物质进入轴承中，并压在滚动体与滚道之间，可是滚动表面形成压痕。此外，过大的冲击负荷也可以使接触表面产生局部塑性变形而形成凹坑。当轴承静止时，即使负荷很小，由于周围环境的振动也将在滚道上形成均匀分布的凹坑。 5.腐蚀电机或者机械漏电或者有部分静电时产生电流，一般轴承都是需要使用，在轴承内部可以在轴承的内圈、外圈、滚动体之间产生油膜（很薄左右），电流可以击穿轴承内部的（油膜），造成轴承内圈、外圈、滚动体之间的直接接触、在接触的表面会产生电击，对轴承的沟道造成损伤，从而引起轴承早期失效。 6.胶合指滚道和滚动体表面由于受热而局部融合在一起的现象。常发生在润滑不良、告诉、重在、高温、启动加速度过大等情况下。由于摩擦发热，轴承零件可以在极短时间内达到很高的温度，导致表面灼伤或某处表面上的金属粘附到另一表面上。二、时域参数主要参数指标峰值、均值、方差、歪度、峭度、均方根值，波形指标、脉冲指标、峭度指标、歪度指标和裕度指标。其中前一类是有量纲指标，后一类是无量纲指标。 1.峰值在某个时间段内幅值的最大值。由于它是一个时不稳参数，不同的时刻变动很大，因此常用来检测冲击振动。 2.均值指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数，这里指所有幅值的均值。反映了数据趋势的大小。信号的均值反映信号中的静态部分，一般对诊断不起作用，但对计算其它参数有很大影响，所以，一般在计算时应先从数据中去除均值，剩下对诊断有用的动态部分。计算表达式：11N i i x x N ==∑。 3.均方根值也称有效值，在电路中定义为一确定的交流电相当于多大数值的交流电在相同时间内所做的功一样。它用来反应信号的能量大小，特别适用于具有随机振动的性质的轴承测量。在滚动轴承的故障诊断中，均方根值可以用来反应各个滚动体在滚道上运动时，由于制造精度差以及工作表面点蚀所产生的不规则振动状况。制造精度愈低或轴承磨损程度愈大，则均方根值值愈高。对于正常轴承以及表面发生点蚀的轴承均方根值很稳定，不受偶然因素的干扰；但对于表面剥落或局部损伤产生的冲击脉冲振动波形，脉冲幅值的大小均方根值是反映不出来的。

【原创】R语言时变参数VAR随机模型数据分析报告论文(代码数据)

咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/d16478772.html,/datablog R语言时变参数VAR随机模型数据分析报告来源：大数据部落摘要时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法，用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归（VAR）的大模型空间中执行随机模型规范搜索（SMSS）。这是由于过度拟合的关注以及这些高度参数化模型中通常不精确的推断所致。对于每个VAR系数，这种新方法自动确定它是恒定的还是随时间变化的。此外，它可用于将不受限制的时变参数VAR收缩到固定VAR因此，提供了一种简单的方法（概率地）在时变参数模型中施加平稳性。我们通过局部应用证明了该方法的有效性，我们在非常低的利率期间调查结构性冲击对政府支出对美国税收和国内生产总值（GDP）的动态影响。引言向量自回归（VAR）广泛用于宏观经济学中的建模和预测。特别是，VAR已被用于理解宏观经济变量之间的相互作用，通常通过估计脉冲响应函数来表征各种结构性冲击对关键经济变量的影响。状态空间模型

咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/d16478772.html,/datablog 允许时间序列模型中的时变系数的流行方法是通过状态空间规范。具体而言，假设? 是? 对因变量的观测的×1向量，X 是? ×上解释变量的观测矩阵，β是状态的×1向量。然后可以将通用状态空间模型编写为（1）（2）这种一般的状态空间框架涵盖了宏观经济学中广泛使用的各种时变参数（TVP）回归模型，并已成为分析宏观经济数据的标准框架。然而，最近的研究引起了人们的担忧，过度拟合可能是这些高度参数化模型的问题。此外，这些高维模型通常给出不精确的估计，使任何形式的推理更加困难。受这些问题的影响，研究人员可能希望有一个更简约的规范，以减少过度参数化的潜在问题，同时保持状态空间框架的灵活性，允许系数的时间变化。例如，人们可能希望拥有一个具有时不变系数的默认模型，但是当有强有力的时间变化证据时，这些系数中的每一个都可以转换为随时间变化的。通过这种方式，人们可以保持简洁的规范，从而实现更精确的估计，同时最大限度地降低模型错误指定的风险。结果我们实施了Gibbs采样器，以获得VECM模型中参数的25,000个后抽取。 BKK采用类似的“标准化”系列的方法，只影响先前的规范，只要在后验计算中适当考虑转换即可。或者，可以使用原始系列并使用训练样本来指定先验，虽然这在操作上更加复杂。值得注意的是，我们在SMSS和TVP-SVECM规范中应用了相同的标准化。我们的算法实现也使用了三个广义Gibbs步骤算法的稳定性，通过跟踪所有抽样变量的低效率因素和复制模拟运行多次验证。 SMSS产生的IRF与对角线转换协方差的比较，具有完全转换协方差的SMSS和基准TVP-SVECM在2000Q1的支出减少1％之后的20个季度。

系统全参数辨识+matlab+实现

实用标准文案 4. 设某物理量Y 与X 满足关系式Y=aX 2+bX+c ，实验获得一批数据如下表，试辨识模型参数a ，b 和c 。（50分）报告要求：要有问题描述、参数估计原理、程序流程图、程序清单，最后给出结果及分析。 (1)问题描述：由题意知，这是一个已知模型为Y=aX 2+bX+c ，给出了10组实验输入输出数据，要求对模型参数a ，b ，c 进行辨识。这里对该模型参数辨识采用递推最小二乘法。 (2)参数估计原理对该模型参数辨识采用递推最小二乘法，即RLS （ recurisive least square ），它是一种能够对模型参数进行在线实时估计的辨识方法。其基本思想可以概括为：新的估计值)(?k θ =旧的估计值)1(?-k θ+修正项下面将批处理最小二乘法改写为递推形式即递推最小二乘参数估计的计算方法。批处理最小二乘估计θ ?为Y T T ΦΦΦ=-1)(?θ，设k 时刻的批处理最小二乘估计为： k T k k T k Y ΦΦΦ=-1)(?θ令111)]1()()1([)()(----+-=ΦΦ=k k k P k P T k T k ?? K 时刻的最小二乘估计可以表示为 k T k Y k P k Φ=)()(?θ=)]()()[(11k y k Y k P k T k ?+Φ-- =)]1(?)()()[()1(? --+-k k k y k K k T θ ?θ ；式中)()()(k k P k K ?=，因为要推导出P(k)和K(k)的递推方程，因此这里介绍一下矩阵求逆引理：设A 、（A+BC ）和

()[()()](1)T P k I K k k P k ?=-- ② (1)() ()1()(1)()T P k k K k k P k k ???-= +- ③ （3)程序流程图 (如右图1所示）递推最小二乘法（RLS ）步骤如下：已知：a n 、b n 和d 。 Step 1 ：设置初值)0(?θ 和P(0)，输入初始数据； Step2 ：采样当前输出y(k)、和输入u(k) Step3 ：利用上面式①②③计算 )(k K 、)(?k θ和)(k P ； Step4 ：k →k+1，返回step2，继续循环。图1 程序流程图 (4) Matlab 仿真程序、输出参数估计值、参数估计变化轨迹图像、结果分析

系统辨识复习资料

1请叙述系统辨识的基本原理（方框图），步骤以及基本方法定义：系统辨识就是从对系统进行观察和测量所获得的信息重提取系统数学模型的一种理论和方法。辨识定义：辨识有三个要素——数据、模型类和准则。辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型辨识的三大要素：输入输出数据、模型类、等价准则基本原理：步骤：对一种给定的辨识方法，从实验设计到获得最终模型，一般要经历如下一些步骤：根据辨识的目的，利用先验知识，初步确定模型结构；采集数据；然后进行模型参数和结构辨识；最后经过验证获得最终模型。基本方法：根据数学模型的形式：非参数辨识——经典辨识，脉冲响应、阶跃响应、频率响应、相关分析、谱分析法。参数辨识——现代辨识方法（最小二乘法等） 2随机语言的描述白噪声是最简单的随机过程，均值为零，谱密度为非零常数的平稳随机过程。白噪声过程（一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程）相关函数：谱密度：白噪声序列，白噪声序列是白噪声过程的离散形式。如果序列满足：相关函数：则称为白噪声序列。谱密度： M 序列是最长线性移位寄存器序列，是伪随机二位式序列的一种形式。 M 序列的循环周期 M 序列的可加性：所有M 序列都具有移位可加性辨识输入信号要求具有白噪声的统计特性 M 序列具有近似的白噪声性质，即 M 序列“净扰动”小，幅度、周期、易控制，实现简单。 3两种噪声模型的形式是什么第一种含噪声的被辨识系统数学模型0011()()()()n n i i i i y k a y k i b u k i v k ===-+-+∑∑，式中,噪声序列v(k)通常假定为均值为零独立同分布的平稳随机序列,且与输入的序列u(k)彼此统计独立. 上式写成：0 ()()()T y k k v k ψθ=+。其中，()()()()()()()=1212T k y k y k y k n u k u k u k n ψ------????L L ，，，，，，， ) ()(2τδστ=W R +∞ <<∞-=ωσω2)(W S )}({k W Λ,2,1,0,)(2±±==l l R l W δσ2)()(σωω== ∑ ∞-∞=-l l j W W e l R S ???≠=≈+=?0 , 00,Const )()(1)(0ττττT M dt t M t M T R bit )12(-=P P N

系统辨识最小二乘参数估计matlab

最小二乘参数估计摘要：最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。这种算法在使用时，占用内存大，离线辨识，观测被辨识对象获得的新数据往往是逐次补充到观测数据集合中去的。在应用一次完成算法时，如果要求在每次新增观测数据后，接着就估计出系统模型的参数，则需要每次新增数据后要重新求解矩阵方程()Z l T l l T l ΦΦΦ-∧=1θ。最小二乘辩识方法在系统辩识领域中先应用上已相当普及，方法上相当完善，可以有效的用于系统的状态估计，参数估计以及自适应控制及其他方面。关键词：最小二乘（Least-squares ），系统辨识（System Identification ）目录： 1.目的 (1) 2.设备 (1) 3引言 (1) 3.1 课题背景 (1) 4数学模型的结构辨识 (2) 5 程序 (3) 5.1 M 序列子函数 ................................................................................. 错误！未定义书签。 5.2主程序............................................................................................... 错误！未定义书签。 6实验结果： ................................................................................................................................... 3 7参考文献： ................................................................................................. 错误！未定义书签。 1.目的 1.1掌握系统辨识的理论、方法及应用 1.2熟练Matlab 下最小二乘法编程 1.3掌握M 序列产生方法 2.设备 PC 机1台（含Matlab 软件） 3引言 3.1 课题背景最小二乘理论是有高斯（K.F.Gauss ）在1795年提出：“未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。”这就是最小二乘法的最早思想。最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下：系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

1.2.2开放性人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。服务接口说明

语音信号的时域特征分析

中北大学课程设计说明书学生姓名：蒋宝哲学号： 24 学生姓名：瓮泽勇学号： 42 学生姓名：侯战祎学号： 47 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析指导教师：徐美芳职称: 讲师 2013 年 6 月 28 日

中北大学课程设计任务书 2012-2013 学年第二学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：蒋宝哲学号： 24 学生姓名：瓮泽勇学号： 42 学生姓名：侯战祎学号： 47 课程设计题目：信息处理实践:语音信号的时域特征分析起迄日期： 2013年6 月7日～2013年6月 28 日课程设计地点：学院楼201实验室、510实验室、608实验室指导教师：徐美芳系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年 6 月 7 日

语音信号的采集与分析摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。关键词：语音信号，采集与分析， Matlab 0 引言通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能．声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，电话、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。语音信号采集与分析之所以能够那样长期地、深深地吸引广大科学工作者去不断地对其进行研究和探讨，除了它的实用性之外，另一个重要原因是，它始终与当时信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系．并且一起发展。语音信号采集与分析是以语音语言学和数字

基于最小二乘法的系统参数辨识

基于最小二乘法的系统参数辨识吴令红，熊晓燕，张涛太原理工大学机械电子研究所，太原 (030024) E-mail lhwu0818@https://www.360docs.net/doc/d16478772.html, 摘要：系统辨识是自动控制学科的一个重要分支，由于其特殊作用，已经广泛应用于各种领域，尤其是复杂系统或参数不容易确定的系统的建模。过去，系统辨识主要用于线性系统的建模，经过多年的研究，已经形成成熟的理论。但随着社会、科学的发展，非线性系统越来越受到人们的关注，其控制与模型之间的矛盾越来越明显，因而非线性系统的辨识问题也越来越受到重视，其辨识理论不断发展和完善本。文重点介绍了系统参数辨识中最小二乘法的基本原理，并通过悬臂梁模型的辨识实例，具体说明了基于最小二乘法参数辨识在Matlab 中的实现方法。结果表明基于最小二乘法具有算法简单、精度较高等优点。关键词：系统辨识；参数辨识；滑动平均模型(ARX)；最小二乘法；Matlab 中图分类号：TH-9 1. 引言所谓辨识就是通过测取研究对象在人为输入作用下的输出响应，或正常运行时的输入输出数据记录，加以必要的数据处理和数学计算，估计出对象的数学模型。这是因为对象的动态特性被认为必然表现在它的变化着的输入输出数据之中，辨识只不过是利用数学的方法从数据序列中提炼出对象的数学模型而已[1]。最小二乘法是系统参数辨识中最基本最常用的方法。最小二乘法因其算法简单、理论成熟和通用性强而广泛应用于系统参数辨识中。本文基于悬臂梁的实测数据，介绍了最小二乘法的参数辨识在Matlab中的实现。 2. 系统辨识一般而言，建立系统的数学模型有两种方法：激励分析法和系统辨识法。前者是按照系统所遵循的物化（或社会、经济等）规律分析推导出模型。后者则是从实际系统运行和实验数据处理获得模型。如图1所示，系统辨识就是从系统的输入输出数据测算系统数学模型的理论和方法。更进一步的定义是L.A.Zadeh曾经与1962年给出的，即“系统辨识是在输入和输出的基础上，从系统的一类系统范围内，确立一个与所实验系统等价的系统”。另外，系统辨识还应该具有3个基本要素，即模型类、数据和准则[5]。被辨识系统模型根据模型形式可分为参数模型和非参数模型两大类。所谓参数模型是指微分方程、差分方程、状态方程等形式的数学模型；而非参数模型是指频率响应、脉冲响应、传递函数等隐含参数的数学模型。在辨识工程中，模型的确定主要根据经验对实际对象的特性进行一定程度上的假设，如对象的模型是线性的还是非线性的、是参数模型还是非参数模型等。在模型确定之后，就可以根据对象的输入输出数据，按照一定的辨识算法确定模型的参数[4]。 y 图1 被研究的动态系统

第07章第三节变参数模型

第三节变参数模型前面几章讨论的回归问题都是在模型中的参数不变的前提下进行的，但是通过本章的讨论，可以看出引入了虚拟变量后，回归模型中的参数不在是固定不变的，而是二是可以变化的，但是模型中参数的变化又不是连续的额，而是离散的，下面我们介绍的变参数模型就是虚拟变量模型的推广，它认为回归模型的截距或斜率会随着样本观察值的改变而改变。变参数模型可以分为截距变参数模型和截距、斜率同时变动的模型。一、截距变动模型设线性回归方程为 122t t t t k kt t Y X X u βββ=++++Y t=1,2,,T (7.40) 式中， X 为解释变量，Y 为被解释变量。观察到截距项1t β和前边的虚拟变量模型的截距项有所不同，下边多了一个下标t 。这也就是说，虽然回归模型斜率在整个样本时期保持不变，但是截距项 1t β是随着时间的变化而变化的。如果1t β的变化是非随机的，而且这种变化完全由外生变量决定的，那么式（7.40）就是一个非随机变量参数模型。为了讨论方便，把(7.40) 定义为下面的式子： 101t t Z βαα=+ (7.41) 式中，0α和1α为要求的参数，也可以称为“超参数”，t Z 只用来解释变动情况的外生变量。将式（7.41）代入式（7.40）中，整理得到 0122t t t k kt t Y Z X X u ααββ=+++++ (7.42) 可用最小二乘法对式（7.42）中的超参数和其他参数一并进行估计。如果Z 为虚拟变量，那么式中（7.42）就是一个虚拟变量模型，而且是一个截距项变动斜率不变的模型。因此，虚拟变量模型是参数模型的一种特殊形式。二、截距和斜率同时变动模型如果模型中的斜率和截距同时变动，只需在式（7.42）的基础上进行改进，将2β换2t β为，且假定有如下关系式： 201t t b bW β=+ (7.43) 将式（7.43）代入式（7.42）则有 01021233t t t t t t k k t t Y a a Z b X b W X X X u ββ=+++++++ (7.44) 以上模型知识假定1t β和2t β存在系统变化，实际上还有很多参数都可能存在这种变化，甚至可能存在1t β和2t β等系数有可能不是线性的，也就是超参数本身

基于单片机的人脸识别系统

摘要摘要随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器

Abstract As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers. Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition. Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD

基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发(整理版)

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发（整理版）课程（论文）题目：基于最小二乘法的系统辨识摘要：最小二乘法是一种经典的数据处理方法。最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。在系统辨识领域中, 最小二乘法是一种得到广泛应用的估计方法, 可用于动态系统, 静态系统, 线性系统, 非线性系统。在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。关键词：最小二乘法；系统辨识；参数估计 1 引言最小二乘理论是有高斯（ K.F.Gauss）在 1795 年提出：未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。这就是最小二乘法的最早思想。最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。递推最小二乘法是在最小二乘法得到的观测数据的基础上，用新引入的数据对上一次估计的结果进行修正递推出下一个参数估计值，直到估计值达到满意的精确度为止。 1 / 10

对工程实践中测得的数据进行理论分析，用恰当的函数去模拟数据原型是一类十分重要的问题，最常用的逼近原则是让实测数据和估计数据之间的距离平方和最小，这即是最小二乘法。最小二乘法是一种经典的数据处理方法。在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 2 最小二乘法的系统辨识设单输入单输出线性定常系统的差分方程为： 1),()()() 1()(01knkubkubnkxakxakxnn （ 1）上式中： )(ku为输入信号；)(kx为理论上的输出值。 )(kx只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。 )(kx的观测值)(ky可表示为（ 2）将式（ 2）代入式（ 1）得 1()()() 1()(101kubkubnkyakyakyn (3) 我们可能不知道)(kn的统计特性，在这种情况下，往往把)(kn看做均值为 0 的白噪声。设（ 4）则式（ 3）可以写成 (5) 在测量)(ku时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当

第五章时域分析

第5章时域分析我们在上一章已经介绍了信号的频域分析法，这里我们再讨论信号的时域分析法。所谓信号的时域分析．．．．．．．，就是根据信号的时间历程记录或波形，分析信号的组成和特征量。换句话说，我们既可以通过波形分析．．．．来分析信号的强弱，也可以通过相关分析．．．．来确定信号前后时刻的相似程度。 5.1 波形分析一、周期波形分析 1. 简谐波简谐波是最简单的周期信号，其数学表达式为 )sin()(φω+=t x t x m 可见，描述简谐波的主要波形参数有峰值（最大幅值）x m ，角频率ω和初相角φ。其中波形幅值除了用峰值表示以外，还可以用均值（平均绝对值）和方均根来表示如下：均值 ∑?-=≈ =1 01 1N i i T x N dt x T x 方均根 ∑? -=≈ = 1 20 2 11N i i T rms x N dt x T x 式中，T 为采样周期；N 为采样点数，x i 为采样瞬时的信号幅值。注意：上述公式的两部分中，前者是模拟分析法的计算式，而后者为数字分析法的计算式。 2. 复杂的周期信号对于复杂周期信号的波形分析，实际上就是要确定其各次谐波的幅值、角频率和初相角，这种分析又称为谐波分析。二、随机波形分析我们在第一章中曾经介绍过，随机信号是用概率统计的方法来描述的，则其幅值可以用均值、方差、均方值、均方根以及概率密度函数来表征。注意：这里仅对平稳．．随机信号x (t )进行讨论。 1. 均值、均方值和均方根均值（静态分量） ∑?-=≈==? 1 01)(1][N i i T x N dt t x T x E x 均方值 [] ? = =T dt t x T x E x 0 22 2 )(1 均方根 2x x rms = 2. 方差和标准偏差方差（动态分量） []()[] [] () 2 22 22 22 ][][)(1x x x E x E x E x E dt x t x T T x -=-=-=-=?σ