【摘 要】
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本文提出了用于某些波形识别模板匹配的一种模式识别与阈值加速算法。这种方法的基本思想是将波形的幅度期望值和波形的上升、下降、水平的波动特征构成筛选阈值和特征向量,
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本文提出了用于某些波形识别模板匹配的一种模式识别与阈值加速算法。这种方法的基本思想是将波形的幅度期望值和波形的上升、下降、水平的波动特征构成筛选阈值和特征向量,对已知的波形集合进行筛选,仅对满足阈值要求并且与特征向量完全相同的波形才进行模板匹配的相关计算。对于有一定特征的波形集合信息压缩率达到90～98%。提高计算速度10～30倍。
This paper presents a pattern recognition and threshold acceleration algorithm for some waveform recognition template matching. The basic idea of this method is that the amplitude of the waveform and the rise and fall of the waveform, the level of the fluctuation feature constitute the screening threshold and feature vectors, the known waveform set to be screened, only to meet the threshold requirements and exactly the same as the eigenvector Of the waveform before the template matching related calculations. For certain characteristics of the waveform set information compression rate of 90 to 98%. Improve the computing speed of 10 to 30 times.
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