【摘 要】
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联合变换相关器可用于精确识别与定位目标,其瓶颈在于如何在复杂背景中识别形变目标,这也限制了目标模式识别技术的发展。为解决这一问题,提出了一种改良型的最大平均高度(MACH)滤波器算法。该算法对于旋转形变及尺寸形变目标均有很强的识别能力。根据大量的实验结果分析,对合成滤波器的控制参数进行了优化,使得该滤波器具有较高的形变识别容差,并能有效抑制复杂噪声。通过将频域中改良的MACH滤波器返回至空域,可获
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联合变换相关器可用于精确识别与定位目标,其瓶颈在于如何在复杂背景中识别形变目标,这也限制了目标模式识别技术的发展。为解决这一问题,提出了一种改良型的最大平均高度(MACH)滤波器算法。该算法对于旋转形变及尺寸形变目标均有很强的识别能力。根据大量的实验结果分析,对合成滤波器的控制参数进行了优化,使得该滤波器具有较高的形变识别容差,并能有效抑制复杂噪声。通过将频域中改良的MACH滤波器返回至空域,可获得含有目标多种不同状态的MACH参考模板。利用该模板,能有效增强相关峰亮度,扩大复杂背景中形变目标的识别
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