单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径

8信号的运算与处理电路 8.1.1同相输入加法电路如图题8.1.1所示求输出电压vo;当R1=R2=R3=R时

随着监测技术数字化和信息化程度逐步提高,获得的大尺度采空区围岩损伤演化过程,以及包括各种数据格式的图形、矢量等信息量呈数量级增加.将小波变换、固体断裂非平衡统计和神经网络理论用于对非线性采空区围岩断裂失稳信号进行数据挖掘以及综合分析,有利于正确认识和理解采空区围岩体损伤演化的全过程

如第二章所述,建立 GenBank是为了适应人类基应组工程等科学研究产生的大量序列数据的信 息爆炸。总的来说, GenBank是带有注释的公用DNA蛋白质序列的集合。写作本书时, GenBank中有160万条链的纪录,含超过10亿个核苷酸碱基。向GenBank存入新的序列有两种方 法:通过 Sequi nBankl和等工具直接提交,或通过国际核苷酸序列数据库的组成部分 GenBank,eml,和DDB等相互之间传递数据的共享协议

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换,提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息.结果表明,小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段

12.3 模拟信号的运算电路 12.4 有源滤波器

通信系统中的信号或噪声一般都是随机的,因此在以后的讨论中我们必然会 遇到这样的问题:随机过程通过系统(或网络)后,输出过程将是什么样的过程 线性系统的响应vo()等于输入信号v,()与系统的单位冲击响应h(1)的卷 积,即

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障

生物体对环境(包括外环境和内环境)信号变化有极高的反应性。如细菌趋向营养物的运 动,视觉细胞对光的感觉,饥饿时激素信号使燃料分子(feul molecules)如糖、脂肪、蛋白质 等释放内部能量,生长因子诱导分化等都是典型的例子。细胞对外界刺激的感受和反应都是 通过信号转导系统(signal transduction system)的介导实现的

多细胞生物体内细胞之间必须相互联系合作,以维持生长、分化和代谢等各种机能的顺 利进行:细胞分泌到胞外的信号分子在这种相互联系中是必不可少的(参考第十七章),激 素(hormones)就是一类重要的细胞外信号分子。 现在已知的人体激素有数十种之多,本章重点讨论下列几类:甲状腺激素、肾上腺髓质 及皮质激素、垂体激素以及下丘脑激素等。对内皮素、心钠素及瘦蛋白(leptin)也作了简单 的介绍