模式识别系统的主要组成和功能介绍是什么啊?? 10

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推荐于2018-09-15 · 帮助别人,幸福你我!
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模式识别系统,由数据获取、预处理、特征提取、分类决策和分类器设计5部分组成。
模式识别系统各组成单元的功能如下:
1)数据获取:利用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象,对应于外界物理空间向模式空间的转换。一般,获取的信息类型有以下几种。
一维波形:心电图、脑电波、声波、震动波形等。
二维图像:文字、地图、照片等。
物理参量:体温、化验数据、温度、压力、电流、电压等。
2)预处理:对由于信息获取装置或其他因素所造成的信息退化现象进行复原、去噪,加强有用信息。
3)特征提取:由信息获取部分获得的原始信息,其数据量一般相当大。为了有效地实现分类识别,应对经过预处理的信息进行选择或变换,得到最能反映分类本质的特征,构成特征向量。其目的是将维数较高的模式空间转换为维数较低的特征空间。
4)分类决策:在特征空间中用模式识别方法(由分类器设计确定的分类判别规则)对待识模式进行分类判别,将其归为某一类别,输出分类结果。这一过程对应于特征空间向类别空间的转换。
5)分类器设计:为了把待识模式分配到各自的模式类中,必须设计出一套分类判别规则。基本做法是收集一定数量的样本作为训练集,在此基础上确定判别函数,改进判别函数和误差检验。
模式识别的关键是解决如何利用计算机进行模式识别,并对样本进行分类。执行模式识别的基于计算机的系统(可以是台式机、笔记本电脑或基于单片机、DSP和ARM等有计算能力的系统)称为模式识别系统。
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