Вар № 4 выполнить задание по МУ
Заказать уникальную курсовую работу- 15 15 страниц
- 3 + 3 источника
- Добавлена 25.12.2010
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение
1. Постановка задачи распознавания образов
2. Использование системы MatLab для решения задачи распознавания образов
3. Программа распознавания состояния системы
Заключение
Евклидовым расстоянием между двумя n-мерными векторами х и у (в виде столбцов или строк) называется число
d(x, y) = ||x - у || = ||у - x|| = [(Х1 - У1)2 + ... + (хп- уп)2] 1/2 .
Это выражение представляет собой норму разности двух векторов, поэтому его можно вычислять в MATLAB с помощью функции norm:
d = norm(x - у),
где х и у - это векторы, соответствующие х и у из предыдущей формулы для d(x, у).
3. Программа распознавания состояния системы
В курсовой работе ставятся следующие задачи:
Моделирование сигнала, содержащего два гармонических колебания с частотами w1=80 Гц, w2 = 160 Гц, дополненный шумовым сигналом.
Расчет спектральной плотности сигнала.
Вывод графиков сигнала и его спектральной плотности.
Распознавание системы по минимуму обобщенного расстояния.
Программа frequancy_recognition.m.
Программа генерирует сигнал, содержащий два гармонических колебания с частотами w1=80 Гц, w2 = 160 Гц, дополненный шумовым сигналом.
Fs = 1000; % Sampling frequency
T = 1/Fs; % Sample time
L = 10000; % Length of signal
t = (0:L-1)*T; % Time vector
x = 0.7*sin(2*pi*80*t) + sin(2*pi*160*t);
y = x + 0.2*randn(size(t)); % Sinusoids plus noise
Далее производится анализ его частотных характеристик. Для этого берется абсолютная часть преобразования Фурье сигнала.
NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y
Y = fft(y,NFFT)/L;
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
Выводятся графики.
1. Сигнал.
2. Абсолютная часть преобразования Фурье.
Два пика соответствуют двум доминантным частотам – 80 Гц и 160 Гц.
Наличие небольших остальных частот свидетельствует о присутствии шума.
Далее считываются данные из Excel-файла dataasd.xls из рабочей директории.
Данные расположены в столбцах.
Частотная характеристика сигнала сравнивается по обобщенной дистанции с каждым эталоном из базы данных.
distances_=[];
for tt=1:n
distances_=[distances_, general_dist(pattern,data_(:,tt)',lambda')];
end
После этого выбирается класс с минимальной обобщенной дистанцией до частотной характеристике сигнала.
[sort_dist,I]=sort(distances_);
fprintf('best class is: %i\n', I(1));
Заключение
В курсовой работе была рассмотрена задача распознавания образов.
Решены следующие задачи:
Моделирование сигнала, содержащего два гармонических колебания с частотами w1=80 Гц, w2 = 160 Гц, дополненный шумовым сигналом.
Расчет спектральной плотности сигнала.
Вывод графиков сигнала и его спектральной плотности.
Распознавание системы по минимуму обобщенного расстояния.
Для программной реализации была использована среда Matlab.
Литература
Гонсалес С. Цифровая обработка сигналов в среде МАТЛАБ. М.: Техносфера, 2009.
Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003.
Конюшенко В.В. Начало работы с Matlab. – СПб: Истра, 2006. – 173 с.
1.Гонсалес С. Цифровая обработка сигналов в среде МАТЛАБ. М.: Техносфера, 2009.
2.Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высшая школа, 2003.
3.Конюшенко В.В. Начало работы с Matlab. – СПб: Истра, 2006. – 173 с.
Вопрос-ответ:
Для чего используется система MatLab?
Система MatLab используется для решения задачи распознавания образов.
Что такое программа распознавания состояния системы?
Программа распознавания состояния системы - это программа, которая использует Евклидово расстояние между векторами для определения состояния системы.
Как называется число, которое представляет собой норму разности двух векторов?
Это число называется Евклидово расстояние и вычисляется с помощью функции в MatLab.
Каким образом можно вычислить норму разности двух векторов в MatLab?
Норму разности двух векторов можно вычислить в MatLab с помощью функции Евклидова расстояния.
Как записывается формула для вычисления Евклидового расстояния между двумя векторами в MatLab?
Формула для вычисления Евклидового расстояния между двумя векторами х и у записывается в виде столбцов или строк и выглядит как d(x,у) = sqrt((x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2 + ... + (x_n - y_n)^2).
Что такое задача распознавания образов?
Задача распознавания образов заключается в определении класса или категории, к которой принадлежит некоторый образ или объект. Например, можно определить, является ли изображение кошки или собаки.
Как можно использовать систему MatLab для решения задачи распознавания образов?
В системе MatLab есть множество инструментов и функций, которые позволяют обрабатывать и анализировать изображения. С помощью этих инструментов можно разработать алгоритмы и модели для распознавания образов, а также проводить обучение и тестирование этих моделей.
Что такое Евклидово расстояние?
Евклидово расстояние между двумя n-мерными векторами х и у является мерой их близости или удаленности. Оно вычисляется как квадратный корень из суммы квадратов разностей соответствующих элементов векторов.
Как вычислить Евклидово расстояние между двумя векторами в MatLab?
Евклидово расстояние между векторами можно вычислить в MatLab с помощью функции norm(). Для этого необходимо передать два вектора в качестве аргументов и указать, что используется Евклидова норма.
Как вычислить Евклидово расстояние между двумя 2D векторами с помощью функции norm() в MatLab?
Для вычисления Евклидова расстояния между двумя 2D векторами (х1, у1) и (х2, у2) с помощью функции norm() в MatLab можно использовать следующую формулу: norm([x1, y1] - [x2, y2]).