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本文通过STM32完成超声波的发射，回波接收及处理，然后对回波信号进行小波预处理，得到信号的幅频特性并分离出其高频分量和低频分量，以高频和低频分量作为信号特征，运用机器学习的LinearSVM算法对信号进行分类，以区分出前方物体是杂草还是树木，达到超声波智能识别的目的．
用于庭院除草机的超声波智能避障系统的设计
【摘 要】
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本文通过STM32完成超声波的发射，回波接收及处理，然后对回波信号进行小波预处理，得到信号的幅频特性并分离出其高频分量和低频分量，以高频和低频分量作为信号特征，运用机器学习的L
【机 构】
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山东师范大学物理与电子科学学院
【出 处】
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山东师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(GG201703150121)
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