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题名一种基于恒虚警检测的无线电监测方法
被引量：2
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作者
孙浩
吴世鹏
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机构
杭州电子科技大学
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出处
《通信技术》
2021年第3期647-653,共7页
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文摘
为了在无线电监测时实现对不明信号的检测登记,提出一种使用检测删除结合神经网络改进的恒虚警算法对全景频谱数据进行检测。该方法使用神经网络对背景杂波环境进行分类,根据不同的背景杂波环境选择不同种类的恒虚警检测器。此外,对该方法进行预检测,将可疑点保存到列表中,在正式检测时将非检测单元的其他数据置为平均值。实验结果表明,该算法具有良好的综合性能,在均匀杂波背景和多目标杂波背景环境下能够使检测率分别提升11.3%和2%。
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关键词
无线电监测
恒虚警
检测删除
深度学习
多层感知
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Keywords
radio monitoring
CFAR
detection and deletion
deep learning
multi-layer perception
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分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
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题名关于特洛伊木马攻击的探析
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作者
郑枫
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机构
黑龙江科技学院利民校区
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出处
《数字技术与应用》
2011年第3期126-126,129,共2页
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文摘
木马是计算机网络四大公害之一,对计算机的安全带来了严重的威胁。文章主要对木马攻击的原理与进行了分析,并接受了对其进行检测与删除的一般方法。
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关键词
木马攻击
检测删除
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名乐谱识别关键技术问题及其解决方案
被引量：2
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作者
刘晓翔
周密
陈双平
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机构
暨南大学电气信息学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2015年第7期253-258,385,共7页
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基金
国家自然科学基金(61201458)
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文摘
分析讨论了乐谱识别关键技术的研究现状及其存在的问题,针对多声部乐谱识别的关键技术提出了相应的解决方案。1提出一种基于投影和相关计算的谱线检测方法,能够克服变形、相交和粘连的干扰;提出一种基于游程块邻接图的谱线删除方法,有效减少图元的过删现象。2提出一种基于结构特征约束的音符基元抽取和重组模型,使系统在复杂环境下的适应性与可靠性得到提高。3提出一种基于声部划分的多声部乐谱识别校验方法,将识别反馈机制从单声部乐谱延拓至多声部乐谱。在此基础上开发了乐谱识别原型系统IOMRS,与商业化乐谱识别软件进行对比评测的结果表明,IOMRS的音符识别率高、稳定性强,尤其在识别复杂版面的多声部乐谱方面具有优势。
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关键词
乐谱识别
多声部乐谱
谱线检测与删除
音符识别
识别校验
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Keywords
Optical music recognition
Polyphonic scores
Staff lines detection and removal
Musical note recognition
Recognition verification
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于局部二进制模式的乐谱谱线检测与删除
被引量：1
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作者
孟凡奥
李锵
申一汀
关欣
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机构
天津大学电子信息工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第12期2015-2022,共8页
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基金
国家自然科学基金Nos.61101225
60802049
+1 种基金
61471263
天津市自然科学基金No.16JCZDJC31100~~
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文摘
谱线检测与删除是光学乐谱识别中重要和关键的环节之一。在乐谱中,谱线往往与大多数符号交叉或重叠,即存在像素属于谱线像素同时也属于符号像素的情况,因此删除谱线并且不破坏音乐符号并非易事。研究目标是需要删除仅仅属于谱线的像素,观察乐谱图像可以发现谱线像素与非谱线像素局部纹理存在差异,主要表现为谱线像素的局部纹理与谱线宽度相关,简洁明了,而非谱线像素的局部纹理除了存在仅与自己本身相关的情况,还存在与交叉点相关的情况。因此,采用局部二进制模式通过提取局部纹理特征,获得谱线像素与非谱线像素局部纹理的差异,对谱线与非谱线像素进行检测分类,进而将谱线像素删除。该方法不仅可以删除理想状态下乐谱谱线,对弯曲状态下乐谱谱线同样适用。实验结果证明了该方法在像素误差、片段误差等性能指标上优于现有常用方法。
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关键词
谱线检测与删除
光学乐谱识别
局部纹理特征
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Keywords
staff detection and removal
optical music recognition
local texture feature
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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