【摘 要】
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根据典型目标震动信号的特征，提取了能够分类识别的特征向量,用改进的BP神经网络进行有监督的学习来进行目标分类识别，设计中使用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件，加上必要的外围采集电路，实现震动目标识别。将此系统应用于典型震动目标的识别，获得了一定的识别效果。
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室，山西太原030051 山西北方惠丰机电有限公司科研设计一所，山
【出 处】
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中国兵工学会第十四届测试技术年会暨中国高等教育学会第二届仪器科学及测控技术年会
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根据典型目标震动信号的特征，提取了能够分类识别的特征向量,用改进的BP神经网络进行有监督的学习来进行目标分类识别，设计中使用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件，加上必要的外围采集电路，实现震动目标识别。将此系统应用于典型震动目标的识别，获得了一定的识别效果。
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根据典型目标震动信号的特征，提取了能够分类识别的特征向量,用改进的BP神经网络进行有监督的学习来进行目标分类识别，设计中使用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件，加上必要的外围采集电路，实现震动目标识别。将此系统应用于典型震动目标的识别，获得了一定的识别效果。
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