时间：2023-03-07 14:59:31
导语：在识别技术论文的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
基神经于网络判别指标过滤方法的两级识别策略，具有物理意义清晰，定量、定性的特点。应用于结构的损伤诊断，可以有效解决结构不适定性、非线性带来的评估误差及精度问题。
1.1自适应神经网络(Auto2associateNeuralNetwork)
自适应神经网络方法基于无损伤结构在正常服役条件下的实测响应数据（某个动力特性参数、或多个动力特性参数）作为训练对象（人工神经网络的输入和输出数据X、Y），依次构造一个自相关的神经网络Net=T(XY)。训练完成后，循环迭代输入数据X进入已训练的神经网络Net，获得输出数据Yn。通过选取合适的残差判断函数，通过对比数据Y和网络输出数据Yn的差值向量,采用某种距离测度函数加以测量形成健康结构的判别指标Vi。当结构发生损伤，实测响应数据Xd被作为输入数据通过已经训练的神经网络Net，由输入数据Xd和输出数据Yd可以计算得到的新的判别指标Vd，并与Vi相比较计算差值构建损伤指标Di来判定损伤。当Di大于既定残差函数时，即判定结构已经发生损伤。
1.2概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)
自适应神经网络方法构建自相关网络Net，将实测响应信息迭代计算Di，可以定性判定是否存在损伤，在损伤确定的条件下，可通过概率神经网络PNN判定损伤的位置、类型。PNN是通过具有无参估计量的已知数据集的概率密度函数来实现贝叶斯决策，将其加在人工神经网络框架中,接着进行判别未知数据最大可能属于哪个已知数集，构建一个包含损伤类别θ1、θ2….θq…θn集合,基于p维试验向量X的贝叶斯决策d(X)为d（X）∈θq(hqlqfq（X）)>hklkfk（X），k≠q
（1）hj———分类指标θj的先验概率。lj———与错误分类d(X)埸θj的相关损失。fj(X)———采用多变量高斯(Gauss)分布函数的概率密度函数：fq（X）∈1nq(2π)p/2σpnqi=1Σexp-（X-Xai)T（X-Xai)2σ222
（2）将该贝叶斯决策映射为一个人工神经网络构成一个概率神经网络，如图1所示。向量X{X1、X2、X3、X4…Xi}———输入层的输入参数。权重向量Wj和向量X的点积zj构成中间层的神经元，而相对与分类号q的决策层神经元输出为:fq（X）=nqj=1ΣZqj=nqj=1Σexp[(X•Wqj-1)/σ2]
（3）σ—高斯核标准差。在应用中，构建的损伤位置或类型假定有多种。以结构的自振频率变化率为例，输入向量X为P个自振频率变化率，将带有某种类型损伤(或混合模式损伤)的实测模态数据输入训练好的PNN，得出决策层(输出层)各个损伤形态在试验向量点对应的概率密度函数PDF的估计值，其中，最大PDF估计值对应的预设损伤集合中则得出损伤的位置及类型。
2应用及展望
美国Purdu大学的Venkatsubrmania和Chan第一次运用BP网络进行了工厂结构的损伤检测与诊断，其后的研究中，Kudva将神经网络两级识别策略运用于平板结构损伤诊断，提出了大型结构损伤检测的方法；杨英杰等开发了评估钢筋混凝土梁的神经网络系统；Worden等运用神经网络识别了一个20根构件组成的结构的损伤；Pandey用两级识别策略，基于三层神经网络对大桥桁架结构进行损伤评估。近年来，结构损伤诊断的研究取得了长足进展。上述基于神经网络的损伤诊断研究表明了在这个领域的研究成果，同时也揭示了尚未解决的问题。
（1）如何选取合适的网络形式及网络参数以及样本集的组成是神经网络两级识别策略应用的关键，研究有效的网络输入参数是一个新的内容；
（2）人工神经网络具备高度适应性，学习能力和容错能力，但其黑箱系统的特性决定了其硬件实施的复杂性，如何提高算法的实现效率亟待研究；
一、版画制图逻辑
虽然在西方，机械代替了手工，照相机的诞生也渐渐消解了刻版的制图方式，然而当时图像的生产方式依然是以制版印刷为主。照相机是一个再现机制，而版画图像生产是具有诗性的，它是对再现机制修正后的一个呈现，修正了文字语言（文学）对于形象的图像基底。也就是说，版画的制作方式是跟人发生了关系了的。我们讨论形象它分为三个层次：第一，我们看到的实物它本身是怎么样的，它本身的存在。第二，通过我们去观察它，在我们的意识观念生成之后它变成了什么。第三，通过文字去描述这个形象，再转换成图专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net像。语言和文字跟这个实体它本身的差距是非常大的，在我们和这个实体之间，有所谓的识别中介，（比如一个人跟另一个人说石头，他的脑子里会产生一个石头的形象，或者是产生石头这两个字。这个字和石头和形象已经被转换掉了。转换成了什么，转换成了描述。这种描述要通过语言来产生，而语言产生的又是信息，这种信息又重新回到了文字和图像。这个过程比我们去模仿一个事物，更复杂，所牵连的过程更多。模仿一个事物是一个行动的过程，而去传播一个信息是一个制版的过程，这个信息必须具有目的的准确性才能起到作为信息的价值。所以作为制图是通过这所有的体系建立起来的制图逻辑。
这个制图过程本身是一个创作过程，它本身并不是说如何去再现一个实体，而更多的是有目的的信息生产作为有形象的制图。比如说，我们曾经制造的报纸，它是用制版的方式，有图像也有文字，但它的图像往往是被文字这种文学性所牵制的。然而，图像学在研究到今天的时候，我们是不是要逃离出这种图像对文字专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net的修正，让这种制图图像脱离出来，形成一个真正的通过意识机制直接再现的语言识别过程。比如在新兴木刻的时候，人们创作图像，更多的是再现图像本身的价值（图像信息和立场），而不是通过文字和文学的方式成为文学的附庸，这个时候图像更直接的识别价值大于这种文字被转换过的语言修饰，这种转换本身又具有语言性。就是说，为什么到了新兴木刻之后，版画被纳入艺术创作的范畴，可以来传达主体的意图和信息，这个时候的版画，它跟印刷的关系就出现了很大的分离，而人们的识别主体又已经在这个机制里面形成了本身的认知机制。这种本身的图像生产不会具有障碍性，包括后来虽然说技术逻辑到了新兴木刻之后停滞，它不再因为印刷而去生成版画的这种媒介机制，而更多的是作为主体欲望去生成的图像生产。由此，这种信息沦为了审美的一个体系当中去了。其中还有一个原因就是，在今天的图像生产又有了更直接的工具和技术，新的制图方式已经产生（比如，电视机，网络，手机，以及其他信息媒体），让这一门曾经在很长一段时间主导传播与媒介的技术生产失去了它的媒介价值而被机械所代替了。今天我们在生产一个图像的时候，也许就是动一动鼠标弄一弄照相机，这么一个问题。
二、识别心理
作为版画的创作领域，已经停留在一个非时间线性的逻辑里面。而曾经的这种制版方式和识别方式，又在今天的共知系统当中完成了一套图像识别逻辑，这套逻辑从本体在今天无法从形象上去再现它，而更多的它本身是一个抽象识别的精神概念。这个就跟人的生存观念和精神观念与形象的识别机制有关系。这种识别机制在信息与传播，及文字语言时期已经形成，所以我们今天所谈到的图像与制图方式，在我们的精神机制里面已经无法分离并且根深蒂固。就如精神分析在讨论一个人的意识形成，是跟他的生存维度发生很大专业提供论文写作、写作论文的服务，欢迎光临dylw.net的关系，一个人生存在某一个固定的地形维度里面，那么就会生成这种地形维度所产生的信息所形成的观念和文化意识，也就形成了所谓信息和认知图像的方式。所以在图像维度讨论今天我们的共知识别逻辑，作为精神观念以及认知方式，也是有意义的。作为这种共识逻辑当中传播意义，并不是在媒介机制上发展的，而是跟它的生态系统所产生的生存状态有关的。版画这种图像和制图机制，在传播中也形成了它的生态系统，这个生态系统也形成了今天我们的识别方式。
三、结语
版画图像与它的制图机制，在传播中形成了自身的生态系统，而这个生态系统也影响着今天我们对于符号信息的识别方式。如今，在当下大众文化中，不论是当代艺术，设计，还是泛文化的大众领域，以及文化心理，都有作为传统视觉艺术的版画图像的存在，版画以它本身的图像形态进入我们的日常。作为版画的图像已经通过其他媒介方式进行生产传播，而这些媒介也成了新的版画式图像生产传播机制。
本书共5章：1.射频识别系统：包括超高频RFID标签的设计、超高频RFID读写器的体系结构及无芯片RFID系统（标签与读写器），最后对本书各章节内容进行概括；2.无芯片RFID标签散射场的数学描述：首先是奇异扩展方法（SEM），具体包括在电路理论及瞬态散射的应用、基于SEM的散射体的等效电路，然后介绍了本征模展开法，最后特征模式理论的引入；3.无芯片RFID标签：包括无芯片RFID标签复杂的自然共振设计、基于特征模式理论的无芯片RFID标签设计；4.无芯片RFID标签在读写器的识别：包括通过散射信号、散射信号时间频率分析、短时间矩阵束法等分析识别原理；5.无芯片RFID标签的检测、识别和定位：包括无芯片RFID标签的空时频防碰撞算法的原理与实验、无芯片RFID标签的定位算法等。
作者Reza Rezaiesarlak博士毕业于弗吉尼亚理工学院暨州立大学电气与计算机工程系，现为摩托罗拉移动的高级射频工程师。拥有微波、天线、射频和通信系统7年以上工作经验，微波与天线结构的电磁特性深厚的理论基础和专业知识，在射频和微波系统的设计、实施和调试方面经验丰富。发表超过10篇会议论文/报告和14篇期刊论文。
本书内容涵盖了无芯片RFID的优点、各部件设计、识别、检测、防碰撞及定位等多个方面的内容，并包含一些应用程序，方便读者深入理解所述内容。本书适合通信、无线传感器网络、物联网等方面或专业的学生或从业人员参考阅读。
关键词：维吾尔文 手写体 在线识别
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）12-0000-00
Abstract：Uygur language is an agglutinative language with words as its basic unit. Because of the different positions in the word， the letters have different writing deformation. At present， the development of handwriting technology is still lagging behind the Chinese and English languages. On the basis of analysis of the structure of Uygur language， characteristics of word formation and input habits， etc. this paper Summarizes the impact of agglutinative language on handwriting recognition， Mainly discusses the process of implementation of the Uygur handwriting recognition system and related key technologies， Hope that through the analysis and verification of these technologies， implementation of the Uygur handwriting recognition system.
Key Words：Uygur Language， Handwritten text， On-line Recognition.
1 维吾尔语手写体识别的特点
维吾尔语是以单词为基本单位的黏连语，与阿拉伯语相似，书写形式从右到左，字母粘连，字母因在单词中位置的不同而具有不同的书写变形。目前，对于维吾尔语的手写识别通常有两种解决思路，一种是直接对整个单词进行整词识别，这种方法可取的特征比较丰富，但需要建立大量的单词数据库；另一种思路是先进行单词（或粘连字母序列）进行切分，再对切分后得到的单个字符进行识别[1][2]。
维吾尔文中有32个字母，如下：
?? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ?? ?? ?? ?? ? ?? ?? ?
同时，每一个字母有多种形式：
（1）有四种形式的总共有24个字母：
??? ??? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???? ?? ?? ?? ??? ??? ??? ??? ?
如： ?， ?， ?， ? 都表示一个字母，共4×24=96个。
（2）有八种形式的总共2个字母：
?? ? ??
如：? ? ? ? ? ? ? ? 都表示一个字母，共2×8=16个。
（3）有两种形式的字母总共有6个：
? ? ? ? ? ?
如：? ，? 都表示一个字母，共 6×2=12个。
（4）附字符形式有 ? ? ? ? 等四个。
总共有128个形式。
为方便联机识别，本文把所有的维吾尔文字母笔画符号根据它在维吾尔文字母笔画符号中的作用分为几类，在样本训练时分类封装：
（1）简单符号。最普通的维吾尔文字母符号，例如"?"、 "?"、"?"、"?"、"?"、"?"、"?"等都属于这一类。
（2）复杂操作符。右边、上边和下边都可能存在笔画的维吾尔文字母符号，例如?、?、?、?、?、?、?、?、?、?等。
（3）两个字母音节符号。一个辅音字母加元音字母组成的两个字符音节。例如：??、??、??、??、???、???、???、??? 等。
（4）三个字母音节。如：???、???、???、???、???、??? 等数量较多。
2 维吾尔语手写体在线识别的过程分析
2.1 预处理
预处理是手写识别的基本阶段之一，对于提高识别率来说至关重要。
（1）几何处理。预处理阶段的主要任务是减少噪音，消除硬件干扰和书写晃动并规格化采集到的笔迹信息。目前普遍使用的是缓和、过滤、重取样和规则化。①将一个点和它相邻三个点进行平均分配并对点的连续序列之间的空间距离进行重新取样，从而缓和在线信息的硬度。②调整手写体笔迹的水平垂直维度，使得手写体的大小标准化，接着将切比雪夫第二类型低通过滤器应用于规格化笔迹中，以消除由时间和空间取样引起的噪音。③利用过滤器缓和减少冗余点，用统一方法对符号重新取样，并用顶点删除方法将书写速度标准化。
（2）基线探测。基线探测是用来获取文字方向和字符间连接点位置的重要信息，可用于处理倾斜、字符切分和特征提取。对于在线识别来说，主要用于探测延缓笔画或消除延缓笔画、字符切分和特征提取。
很多基线探测方法都是基于几何方法提出的，从离线或印刷体应用中借鉴而来。这些逻辑方法分析了手写体表面结构，以辨别所搜索基线的笔迹相关点，几何方法中最著名的就是直方图映射，是Eraqi和Abdelazeem在阿拉伯文字的识别中最先使用的方法，包括两个阶段：第一个是基础阶段，允许探测均衡相邻的点集。第二个阶段是通过第一个阶段找出的最密集的点集空间来测量验证整体结构。首先，从原始输入笔画中切分出第二笔画。其次，用水平映射从阴影中提取主要基线。最后，根据对特征和主要基线的估计来计算每个连体段的局部基线。[3][4]
（3）处理延缓笔画。在维吾尔语手写体中，延缓笔画多出现在字符的上面或下面，可以用一种特殊连接笔画将延缓笔画与字符本身联系起来，通过分支界定法中的双图形方法来处理连接变化，以区分不同的字符。借鉴阿拉伯文手写体识别的方法，以产生直接串法来调整次序，在这些词序中，延缓笔画是用不同顺序书写出来的，通过对字符的模糊掩盖包含在特征载体中，在合适的字符体中用延缓笔画映射算法来合并延缓笔画，此映射算法包含两个步骤，即探测延缓笔画和在合适的经处理的点序列字符体中合并延缓笔画。
2.2 特征提取
特征提取的目的在于，通过提取和计算输入信息最相关的特征或参数来得到字符分类，粘连体文字使用的代表性的输入信息很多，包括视觉描述符，比如遮蔽区域、凹陷处和环等。几何描述符也有广泛应用，比如切线、连接角、相对速率、笔画长度和方向，以及连续点之间的距离等。除此之外，输入信息的坐标也被用来提取时序性特征，比如曲线运动速度和角速度。在阿拉伯文手写体识别中，甚至有研究人员提取到字符特征的神经生理学和生理力学的方程式参数，描述的是手写体的曲线运动速度。此外，Freeman链码是最简单的特征之一，也是普遍使用的特征，主要使用的freeman链码的三种类型为：长笔画、短笔画和抬笔。特征矢量包含方向码，描述的是被切分的笔画、每一笔画的长度、斜率以及坐标系等。[5]
2.3 切分
切分指的是获取识别算法必须处理的既完整又有意义的单元。在维吾尔文手写体识别中，包括两个方面，一是处理的是单个字符，关注的是线条探测。第二个方面，集中在识别单词或连体段，将输入体切分为多个单元，这是一项具有挑战性的工作，目前可查的高效算法不多。
（1）整体法。这一方法所提取的信息代表的是在空间或时间上切分出的一个完整的字符或字符串，待识别的字符或字符串是识别中不可切分的统一体。这一统一体必须包含在特征库中，因此，具体应用上来说，整体法在词汇量较少的情况下适用，对大词汇量应用来说较难实现。
（2）分析法。在分析方法中，对一个字符有效识别的基础是识别单元是正确有效的，错误的切分使识别没有意义。最早采用外在切分分析方法的是Njeh 等人基于阿拉伯语手写体识别开发的，手写体由一系列基本知觉特征编码和整体知觉特征编码相对应组成。基于在线手写体的beta椭圆理论，使用模糊集理论来检测基本特征，使用遗传算法来检测整体特征，该切分算法的主要思想在于将一个曲线分解为欧氏空间的凹凸性概念，为了避免出现长度非常短的分段，在分段曲线长度中应用了临界值，而分段曲线长度代表着构造曲线的分段线性段的长度总和。经过四个阶段将笔画切分成字母，这四个阶段是：任意切分、增强切分、连接连续接头和定位切分点。
遗传算法用于找出字符的最佳组合以重建序列。基本思路为将每一笔画分为一组称为标志的小分段，这些标志代表了线、弧或环。计算两组连续矢量之间角度变化的平均值，若所计算的值超过某一界限值，则这一个点能作为弧形末尾的候选点，然后此过程从下一个点重新开始。使用环检测方法找出环并删去位于环上的额外的候选切分点，以此来终止切分。分析方法的优点是将字符的识别问题分为词素、字符或笔画识别的互补子问题。这让分析方法适应了大词汇语境中的字符识别问题。[6][7]
2.4 识别
识别模块实际上是分类算法的具体应用，使用训练数据分类基本单元，包括了测试模式与每个类别的基准模式的对比。模式相似度用于判定哪个模式对未知模式最匹配，目前可用的识别方法很多，如决策树、动态规划、模板匹配、HMM、神经网络、k最近邻算法以及相关技术的串联或并联。
（1）决策树。决策树也称为判定树，是一种有指导的学习方法。决策树代表着决策及的树形结构，可以根据训练集数据构造出决策树。如果该树不能对所有对象给出正确的分类，就选择一些例外加入到训练集数据中。重复该过程，知道形成正确的决策树。决策树方法首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策树对新数据进行分析，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。将每个字符集根据笔画数分为若干个子集，并用几个简单的整体特征加以分类，这些特征包括宽度和高度之间的比例或其倒数、主要笔画的x和/或y方向的极小值和/或极大值的数目和序列。将每个笔画的斜率分类到四个方向中的其中一个，在此阶段中，预处理的数据进入到决策树中。
（2）动态规划。动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种常用方法，对于在线手写体维吾尔文的切分预识别，它可以看作将手写笔画序列分解为单个字符的最小代价决策过程，因此，只要定义合适的代价函数，应用动态规划算法将可以有效地确定手写体的最佳切分路径。
将切分过程分为预切分和基于识别的切分两个阶段，在预切分阶段，根据维吾尔文手写体笔画的结构特征定义候选且分段的代价函数，并利用动态规划算法寻找具有最小代价的切分路径，预切分结果通常具有一定的冗余度，即过切分，在基于识别的切分阶段，预切分结果输入神经网络分类器进行识别，并根据分类器给出的类概率和切分块的位置等结构信息确定代价函数，应用动态规划算法寻找最佳切分路径。[8][9]
（3）模糊法。在线阿拉伯文手写识别系统曾成功应用了这一方法。使用遗传算法来选择由模糊神经网络识别出的最佳组合字符，使用模糊学习向量量化（FLVQ）算法对笔画的结尾标志进行分类，而其他标志以使用描述简单典型特征的模糊语意词为特征，模糊规则用于预处理和后处理来规格化输入和输出，HMM应用于模糊规则中，来识别基本形状。[10]
（4）统计分类器。一般来说，统计分类器更可靠，但也更复杂，其要求大量数据来做训练。识别系统的训练过程根据的是自组织映射（SOM）和模糊k最近邻算法（FKNNA）。基于统计的方法，主要利用字符的整体形状信息，把观察对象表达为一个随机向量（即特征向量），将模式类表达为有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。识别是从模式中提取一组特性的度量，构成特征向量来表示模式，然后通过划分特征空间的方式进行分类。
3 结语
维吾尔语作为新疆维吾尔自治区的官方语言之一，目前手写技术的发展仍然滞后，本文在中英文、阿拉伯文等手写识别技术研究的基础上，从维吾尔语言文字的结构、构词特点和输入习惯等特征出发，总结分析了黏着性语言对手写输入识别的影响，探讨了实现维吾尔文手写识别系统的过程和相关关键技术，以期通过对这些技术的分析、验证，实现具有实际应用水平的维吾尔文手写识别系统，为改善新疆地区人民使用电子设备的便利性作出一些贡献。
参考文献
[1] 万芳.联机手写维吾尔文字识别技术的研究与实现.新疆大学硕士学位论文，2007.
[2] 阿力木江.亚森，哈力木拉提.买买提.维吾尔文联机手写识别的预处理和特征提取.新疆大学学报，2011.
[3] 玛依热.依布拉音.联机手写维吾尔文字母与单词识别研究.武汉大学博士学位论文，2013.5.
[4] 袁保社，吾守尔.斯拉木.一种手写维吾尔文字母识别算法.计算机工程，2010.
[5] Mahmoud， Sabri A.； Ahmad， Irfan； Al-Khati， Wasfi G. KHATT： An open Arabic offline handwritten text database. Pattern Recognition .2014.
[6] 谭福秀.基于移动平台的联机手写维吾尔文识别.西安电子科技大学硕士学位论文，2011.
[7] 戴笑来.基于移动平台的联机手写维吾尔文单字符及单词识别.西安电子科技大学硕士学位论文，2012.
[8] 姜文.维吾尔文单字符Gabor特征提取与识别.西安电子科技大学硕士学位论文，2012.
中图分类号：G642
0 引 言
模式识别是信息与通信工程、计算机技术、控制科学与技术等学科的一门专业基础课程，理论性和实践性都非常强[1]。该课程能够提高学生智能信息处理水平和工程实践能力，为日后从事智能识别、工业检测、医学诊断等工作打下必要的知识基础，受到众多具有相关专业高校和研究所的重视[2-4]。
1 传统授课过程中存在的问题
1.1 教学方法单一
在前期教学中，全部内容均采用传统的精讲形式授课，即由教师讲解，学生听课，课后完成作业的形式。这种教学方式使学生严重依赖于教师对课程内容的安排，造成学生仅仅是被动接受知识，缺乏思考的积极性和主动性。
1.2 授课内容缺少对最新研究成果的介绍
近年来，模式识别课程所涉及的知识和方法发展得非常迅速，尤其是深度学习技术的迅速发展，使各类新型的识别系统大量出现并成功应用于日常生活的很多方面。教材内容在反映这些新兴技术方面难免有一些滞后，这类新技术、新方法在前期的授课内容中并没有涉及和体现，使学生不能及时了解和掌握最新研究成果的进展。
1.3 对创新能力的培养缺乏有效方法
模式识别是一门具有鲜明创新性的课程，内容涉及大量的经典算法和解决问题的巧妙思路，是体现人类创新性思维的绝佳案例。学生在学完这门课后，应当在创新思维方面具有很大的启发，并能在以后的科研活动中有所体现。如何通过这门课程对学生的创新性进行培养，在前期的教学中未能很好地实现这一目的。
1.4 对学生的评价不够全面
尽管这门课理论性和实践性都非常强，但在前期教学中，对学生的考核仅仅是在课程结束后进行闭卷答题，试卷内容主要是对一些基本概念和基本方法的考核，对其中所涉及的需要编程实现的内容无法呈现，同时也缺少对学生独立思考能力方面的检测，导致评价不够全面。
2 基于研究前沿牵引的创新能力培养教学模式改革思路
基于研究前沿牵引的创新能力培养教学模式是根据课程特点，结合模式识别领域中的最新研究热点问题，专注于学员创新能力的培养，为学员独立开展学位论文的研究工作打下良好基础。
该模式采取如下思路：①仔细确定课程教学内容，全面打牢基本理论功底；②积极引入研究领域的前沿知识；③精选教材中的经典算法，在实现基本算法的基础上提出改进创新思路。
通过这一教学改革模式，使学生在具备扎实理论功底的基础上，以研究领域的前沿问题为牵引，引导学生实现基本算法的改进，最终实现创新能力的提升。
3 教学模式改革的具体措施
3.1 全面打牢基本理论功底
坚实的理论功底是进行创新的前提，是进一步学习研究的基础。仔细确定课程教学内容，选择好的教材和参考书是打牢理论功底的重要途径。在模式识别课程教学中，清华大学张学工教授编写的《模式识别》第三版国家精品课程教材[5]，全面系统地讲解了模式识别领域的基本概念和方法，并引入近年来较新的理论，内容深入浅出，是一本很好的教材；配合这本教材的学习，为学生提供3本重要的参考书，分别是Bishop[6]编著的《Pattern Recognition and Machine Learning》，Duda[7]等编著的《Pattern Classification》（第2版）以及2016年南京大学周志华教授编著的《机器学习》[8]等书，这些参考书与教材内容能够很好地相互补充，既发掘了课程内容的深度，又拓展了课程学习的广度。
3.2 积极引入研究领域前沿
在教学过程中，如果能将所学习的基本理论与当前学术界正在研究的前沿问题结合起来进行讲解，将会使学生在学会基本理论的基础上，了解和掌握这些理论在实际研究中是如何应用的，从而为学生在后续工作中提供良好的研究思路，这是在实施“基于研究前沿牵引的创新能力培养教学模式”中的一项重要措施。笔者在所研究领域中抽取了6类目前研究的热点问题，将其中所使用的重要方法与课程内容结合起来，通过课前提供参考资料、课中研讨和课后总结的方式，有意识地培养学生的创新能力，取得了不错的效果。这也为改进传统教学中对学生创新能力培养缺乏有效方法的不足提供了一种思路。
抽取的6类研究热点问题分别是：①背景重构技术；②图像检索技术；③鲁棒特征选择技术；④人脸识别技术；⑤车辆牌照识别；⑥生物特征识别等。其中，在完成参数和非参数概率密度估计的教学之后，学生对这两类概率密度估计方法的理解有一定难度，尤其是对这两类方法的应用感觉很抽象，而经典的背景重构技术中，恰好有这两类方法应用的生动实例。这两类方法在背景重构技术中还在继续发展，非常适合用于研讨，背景重构技术的引入一方面使?W生掌握了参数和非参数概率密度估计的方法，另一方面使学生明白如何将所学理论与需要解决的实际问题很好地联系起来，从而为学生提供一个提升创新能力的例子。特征的选择和提取是模式识别中的难点问题，大量的模式识别难题都是因为特征难以表述而引起的，因此，我们为学生提供了更多的研讨内容，如图像检索技术向学生展示怎样利用目标的原始信息去构造特征；鲁棒特征选择技术向学生展示怎样采用一定的处理方法去发现更好的特征表达；在学习PCA 方法后，我们对基于这一基础方法的人脸识别算法进行研讨；而对模式识别系统的进一步认识则是通过车辆牌照识别和生物特征识别的研讨加深理解。在教学过程中，我们还积极介绍诸如遗传算法、神经网络、深度学习等模式识别领域中方法的最新研究进展情况。
3.3 精选经典算法改进创新
模式识别课程的实践性非常强，而实践能更好地推动创新。我们从教材中选取3种基本算法，以大作业（Project）的形式布置给学生在课后进行编程实现，并要求在最后一次报告课中进行算法的现场展示。选取的3种基本算法分别是：①基本Parzen窗法的设计与实现；②Otsu方法（大津法）的设计与实现；③基本C-均值算法的设计与实现。对这3种算法要求首先实现基本算法，其次，为了更好地引导学生发挥主动性和创造性，要求在实现基本算法的基础上，对Parzen窗法需要选取不同的核函数，并尝试参数的自适应处理；对Otsu方法需要考虑如何利用Fisher思想对原始算法进行改进；对基本C-均值算法需要考虑如何更好地进行初始化等。
也就是说，要求学生不仅实现基本算法，还需要考虑对基本算法的改进。更进一步要求学生在实现基本算法并改进的基础上撰写课程论文，从而通过具体的手段实现对创新能力的初步引导和培养。采用这种方法有不少学生在课程结束后将所撰写的在了核心期刊上。
3.4 采用多种方式实施教学
与传统的教师在课堂上从头到尾唱独角戏不同，我们对课程教学采取了3种授课方式：精讲、研讨和报告课。本门课一共设置40学时，课时分配是精讲课26学时，研讨课12学时，报告课2学时。精讲课是采用传统方式对基本理论和基本方法进行详细讲解；研讨课是将研究前沿和研究热点与所讲解的基本理论与方法结合起来，由学生组织研讨，教师在课堂上起维持秩序和引导作用；报告课虽然只有2个学时，但是“功夫在诗外”――平时的大量工作要在短短的时间内展示汇报完，所布置的3个大作业的结果展示和撰写的论文都需要在报告课上逐人进行演示报告，这次课在教学过程中学生表现最为积极踊跃。
多种授课方式有效地改变了以往教师讲、学生被动听的局面，学生学习的积极性和主动性明显增强。同时，为了适应教学方式的改变，在考核方式上也采取多种形式，学生的评价由大作业成绩、小论文成绩、平时研讨成绩和闭卷考试成绩综合评定，从而能更全面地反映学生对知识的掌握和理解的程度。
3.5 撰写指导材料辅助学生
为了有效地指导学生开展研讨以及顺利完成大作业，我们还编写了模式识别研讨与实验指导手册。该手册内容分为两个部分，第一部分是研讨课指导，第二部分是编程作业。第一部分内容包括6次研讨课，在对相关理论基础和研讨内容进行介绍之后，列出讨论要点，学生围绕讨论要点进行重点思考，同时我??还提供10篇左右的参考文献指导学生进行阅读和准备；第二部分内容包括3次编程作业，给出的算法编程任务需要学生在掌握基本理论的基础上独立完成。
4 结 语
关键词：车牌识别，联合编程，多特征，灰度二值化，倾斜矫正
0 前言
车牌是机动车唯一的管理标识符号，车牌识别是智能化交通系统中的核心技术[1]。目前，小轿车数量大大增加，如何设计一种适合校园使用的车牌识别系统成为研究的热点。
1 校园车牌识别系统中的困难
一般的车牌识别系统，往往需要高速摄相机、采集卡、高性能计算机和设计比较复杂的软件，造价较高。能不能通过常规的摄像头等低廉的硬件，配合简化识别流程的快速识别系统实现校园车牌识别系统呢？笔者对此进行了研究。
2 校园车牌快速识别系统的思路
实际上，校园中的车牌识别是有一定特点的。首先，校园中的车辆主要为小轿车倾斜矫正，也就是具有蓝底白字的特征[2]。其次，这些车牌的长宽比是固定的，没有边框的为4.5，有边框的为2.7。再次，车牌中含有类字符区，即横向区域灰度有明显波峰波谷变化[3]。另外，与高速公路上的汽车不同，校园中的小轿车行驶的速度较慢，普通摄像头完全能满足应用需求。综合这些特点，可以设计出步骤简化、成本低廉的识别系统。
3 校园车牌识别系统的设计流程
基于多特征的校园车牌快速识别系统的硬件部分为普通的摄像头和计算机，而软件部分采用在图像处理上具有独特优势的Matlab和擅长界面的C#联合编程实现。一般来说，车牌识别包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别等步骤，但实际上，摄像头获取到的车牌的角度并不标准，因此，还需要进行矫正。因此，其设计流程如如1所示。
图1 系统的设计流程
4 校园车牌识别系统的实现
4.1 车牌快速定位
首先，通过对蓝底白字车牌的特征倾斜矫正，可以实现快速定位。根据经验，采用如下公式能非常快速的找到车牌：
Blue>80&Blue>Green*1.9&Green>Red
输入图片和定位后的效果如图2所示。
图2 输入照片和定位后的图片
4.2图像灰度二值化
彩色图像信息量较大，极大影响计算的速度[4]。因此，应把图像转换为灰度图像。在Matlab中，采用rgb2gray命令[5]，即可将彩色图像快速转换为灰度图像，效果如图3所示。
图3 图像灰度二值化
4.3车牌倾斜矫正
由于拍摄条件的多样性和实际情况的差异性,摄像头采集到的图像质量不一样,车牌图像难免存在倾斜,给后面的字符分割带来困难,进而影响到字符识别的准确率。因此需要进行车牌倾斜矫正。
一般来说，可以采用radon变换或Hough变换[6]。例如，采用sobel边缘检测算子对图3进行radon变换，即可实现快速矫正：
[R,P]=radon(I,theta);
[K,J]=find(R>=max(max(R)));
I=imrotate(I, 90-J);
效果如图4所示。
图4矫正后图像
4.4字符分割和字符提取
完成定位、矫正后，可以采用垂直投影法、连通区域法和静态边界法等方法实现字符分割和字符提取[7]。最后，利用神经网络、PSO算法等技术，将提取到的字符和字库中存放的模板进行比较分析，即可获得最终的结果[8]。
4.5联合编程
虽然Matlab在图像处理方面具有无可比拟的优点，但是其GUI设计、网络通信、数据库交互等方面的能力不足，因此本系统采用了微软的旗舰语言C#进行设计架构、调用Matlab子函数的思路。
首先，在Matlab中设计好各个图像处理的子函数。然后，用deploytool对子函数创建NET类型的工程倾斜矫正，编译好相应的动态链接库文件(dll)。最后，在Visual Studio 2010中引用MWArray.dll后，即可正确调用Matlab图像处理的功能了。其核心程序如下：
using bao;
usingMathWorks.MATLAB.NET.Utility;
usingMathWorks.MATLAB.NET.Arrays;
bao.LPR carPic = newbao.LPR );
carPic.identify(image);
该系统对某大学校园中抓拍的一百多张小车图片进行了识别，效果良好。
5 结束语
根据校园车牌的多种特征，利用Matlab和C#联合编程，通过快速定位、灰度二值化、倾斜矫正、字符分割和字符提取步骤，实现校园车牌识别系统，大大简化识别流程，减低成本，提高了识别的速度和准确率。
参考文献
[1]陈银燕.车牌识别算法的研究与实现[D].优秀硕士论文,哈尔滨理工大学,2008:1-5.
[2]魏先民.蓝底白字汽车牌照的定位方法[J].福建电脑,2006,(04):160-161.
[3]冯伟兴.汽车牌照定位及车号识别技术研究[D].哈尔滨工程大学,2005:12-13.
[4]庞茂群,邓开发.一种基于灰度图像的车牌定位方法[J].计算机工程与科学,2009,31(10):39-41.
[5]王嘉梅,苏红,陆高等.基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究[J].云南民族大学学报(自然科学版),2005,14(1):75-77.
[6]林俊,杨峰,林凯.一种利用Hough变换和先验知识的车牌识别新方法[J]. 信息化纵横,2009,(17):23-25.
[7]Sang U k Lee,Seok YookChung.A Comparative Performance Study of Several Global Thresholding Techniquesfor Segmentation[J].Computer Vision,
Graphics,and ImageUnderstanding.1990,50(2):17-19.
关键词：识别和跟踪，Netfilter防火墙框架，深度包检测技术，协议分析
1.引言
非法语音业务的出现，不仅挤占了正常带宽，导致语音业务收入大幅度降低，同时通信质量也得不到有效保证，影响了用户的利益。基于上述原因，语音系统的信息过滤与分析就具有十分重要的意义，迫切需要一种能有效识别应用和跟踪的方案。本系统是根据网络正常行为而进行设计的，可有效监测到语音信号的通信，在保障网络安全上起到了重要的作用。论文参考网。
2. 系统开发平台
此系统是在Linux操作系统下进行开发，主要用到Linux2.6内核版本[1]操作系统本身所带的Netfilter防火墙框架[2]。由于Linux操作系统具有稳定、灵活的特点以及其提供的优秀防火墙框架，用户可以根据自己的实际需要，将防火墙设计的一般理论和方法与自己系统的具体情况相结合，设计出新的可实用的安全防护系统。
3. 采用方法
在众多的网络安全技术中，防火墙使用最为广泛，其中最为关键的技术包括数据包的捕获、数据包的过滤、历史记录的存储。随着技术的发展和要求的提高，防火墙在被大众接受的同时也显露出不足。近几年来，深度包检测技术和协议分析技术的出现使得网络分析更加准确、有效。
3.1深度包检测技术
深度包检测技术[3]是包过滤技术的深入，所谓深度是和普通的报文解析技术比较而言的，普通报文检测仅能分析出数据包中简单的信息，而它除了对前面的层次进行分析外，还增加了应用层分析，能够识别各种应用及其内容，具有漏检率低、防御能力强的特点。
3.2协议分析技术
协议分析技术[4]需要对每一种协议(主要是应用层协议)编写一段协议检测的代码，例如HTTP协议分析模块主要对HTTP进行解码分析，并检测对WEB服务器的攻击。虽然不同的协议有不同的分析代码，但它们都遵照相同的检测思路——将报文分解成域，然后对每一个域进行检查，与预期的值进行比较，若有异常则发出警报。
下面通过一个具体的例子阐述基于协议分析的系统是如何进行入侵检测的，假设系统要检测一个HTTP协议包中是否包含/hidden/admin/，如果存在则认为是一次入侵攻击，检测过程如下：
（1）解码IP包头文件，确定IP包有效负载所包含的协议；
（2）如果是TCP包，则解码TCP头文件，寻找TCP的目的端口；
（3）如果端口为80，即这是一个HTTP协议包，则根据HTTP协议规则分析HTTP包中所有的成分，从中提取出URL路径；
（4）对URL路径进行处理，避免路径欺骗；
（5）查找是否存在与 “/hidden/admin/”一致的路径，如果存在则向系统发出警报。
从上面可以看出，运用字符串特征识别，就能很准确地判断出数据包是否满足我们所设定的条件，如果是，则按照预先设定的规则进行处理。
4. 系统研究及设计
识别和跟踪系统的设计主要分成三部分，首先是对语音类应用的协议进行分析，归纳出协议中的特征字，编写出能识别该协议的正则表达式[5]，使用Netfilter中的L7-filter模块，运用正则表达式对协议进行识别，并通过数据包过滤情况进行验证；使用iptables的ULOG日志记录、MySql数据库，通过监测数据流的状态，对应用行为的过程进行跟踪；通过分析数据库中的日志记录，可以对应用行为进行统计和控制。论文参考网。
4.1语音聊天识别模块设计
语音聊天时会在数据包中表现出一些特定的规则，这些规则可以由正则表达式进行描述。安装L7-filter并编译内核[6]，使用iptables工具进行添加、删除、编辑过滤规则，利用规则操作数据包并将过滤包的详细信息记录到系统日志文件中，日志记录在/var/log/messenges中。由于该框架运行在服务器网关，服务器需要对流经系统的所有数据包进行检测，这样将规则定义在PREROUTING链上最为合适，识别模块的流程如图1所示：
图1 语音聊天识别模块设计流程
我们以语音聊天工具qq为例，具体的实现命令如下：
iptables–F //清空所有链表
iptables –tmangle –I PREROUTING –m layer7 –l7proto qqtalk -j LOG --log–prefix“qqtalk” //允许符合正则表达式qqtalk的数据包进入系统并在日志文件中以“qqtalk” 标识
iptables –tmangle –L –v //查看数据包匹配情况
日志文件messages中记录了iptables匹配数据包的结果，通过查看日志文件，可以清楚的看到所匹配数据包的记录情况。
4.2语音聊天跟踪模块设计
协议跟踪就是跟踪应用中关键事件动作的发生，通过数据库显示出来，Netfilter本身自带了五个链用于存储规则，但我们可以创建新的单独链对各种协议进行处理，这样做可以更具有针对性，而且也不复杂。我们以语音聊天工具qq为例，新建一条qqtalk规则链的命令为：
iptables –Nqqtalkchain
将匹配qqtalk正则表达式的数据包转发到新建的qqtalkchain规则链：
iptables –IFORWARD –m layer7 –l7proto qqtalk –j qqtalkchain
研究应用通信过程可以看到，在关键事件发生时，一般都伴随着某些特征字的出现，例如qq发起语音聊天时出现的“INVITE”，取消时出现的“CANCEL”等，这就需要用到iptables中的string模块，使用字符串匹配的命令为：
iptables –tmangle –m string -algo kmp --string “CANCEL” -j ULOG --ulog –prefix “cancel”
5. 实验环境搭建及测试
5.1实验环境搭建
本实验将语音类应用识别与跟踪系统部署在双网卡服务器上，该主机用eth0作为外部网络接口，与学校网络相连；用eth1作为本地局域网的网关地址。客户机运行语音聊天软件和抓包软件Wireshark。服务器和客户机的环境配置见表1：
表1 测试环境配置
关键词：自然语言处理 语言翻译 人工智能
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。
（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
本论文研究的是利用射频识别技术将电子施封锁应用于电动车防盗系统。该电子标签外壳与RFID芯片融为一体，在不影响现有施封锁功能的前提下，通过巧妙的设计使标签外壳附着在施封锁的一侧。
【关键词】射频识别读卡器RFID
1、引言
随着科学技术的发展，电子标签―RFID在国内外已被广泛的使用，如为减少行李遗失事故的发生，国际航空运输协会积极鼓励全球航空公司和机场，采用先进的RFID技术处理乘客的行李。它能通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，能够工作于各种恶劣环境之中，可用于高速运动目标的识别及多个目标的同时识别，操作快捷方便。由于具有高速移动物体识别、多目标识别和非接触识别等特点，RFID技术显示出巨大的发展潜力与应用空间，被认为是21世纪的最有发展前途的信息技术之一，曾被美《商业周刊》评为将掀起新产业浪潮的未来四大高技术之一。
RFID技术的应用已趋成熟。在北美、欧洲、大洋洲、亚太地区及非洲南部都得到了相当广泛的应用。目前国内RFID的应用已经涉及到铁路红外轴温探测系统的热轴定位、轨道衡、超偏载检测系统等。正在计划推广的应用领域还有电子身份证、电子车牌、铁路行包自动追踪管理等。
2、射频技术
从信息传递的基本原理来说，射频识别技术在低中高频段基于变压器藕合模型（初级与次级之间的能量传递及信号传递），在超高频及微波频段基于雷达探测目标的空间藕合模型（雷达发射的电磁波信号碰到目标后携带目标信息返回雷达接收机）。射频标签与读卡器之间的电磁藕合包含两种情况：一是电感耦合方式，是低、中、高频段近距离非接触射频识别系统的基础。在电感耦合方式中，读卡器的天线相当于变压器的初级线圈，射频标签的天线相当于变压器的次级，因而电感藕合方式也称为变压器方式。电感耦合方式通过空间磁场实现耦合，耦合磁场在读卡器线圈（初级）与射频标签线圈（次级）之间构成闭合回路。二是电磁藕合方式，在电磁耦合方式中，读卡器的天线将读卡器产生的射频信号以电磁波的方式定向发送到空间范围内，形成读卡器的有效阅读区域，位于读卡器有效阅读区域中的射频标签从读卡器天线发出的电磁场中提取工作电源，并通过射频标签的内部电路及标签天线将标签内存的数据信息回传到读卡器。电磁耦合与电感藕合的差别在于电磁耦合方式中读卡器将射频信号以电磁波的形式发送出去；在电感藕合方式中，读卡器将射频信号束缚在读卡器电感线圈的周围，通过交变闭合的线圈磁场，形成读卡器天线与射频标签天线之间的射频通道，而没有向空间辐射电磁能量。电感耦合的RFID系统中，电子标签卡在天线上形成的接收信号的调制方式常采用副载波负载调制技术；电磁耦合的RFID系统中，电子标签卡在天线上形成的接收信号的调制方式常采用电磁波反向散射调制技术。
按照读写距离来划分，RFID系统可分为接触式和非接触式，而非接触式又分为近距离（密耦合）、中距离（遥耦合）和远距离。本论文中主要探讨的是遥耦合，读写距离从1米到10多米甚至更远的RFID系统称为远距离RFID系统。它是依靠电磁波在空间辐射形成空间电磁场，电子标签卡与读写器之间的通信方式类似雷达探测过程。工作时，射频标签位于阅读器天线辐射场的远场区内，标签与阅读器之间的耦合方式为电磁耦合方式。阅读器天线一般为极化（线极化或圆极化）天线，并在空间形成一个辐射场为无源标签提供射频能量。远距离RFID系统的工作频段为860―960MHz、2.4GHz和5.8GHz等，目前大量应用在车辆管理、码头集装箱等大物件的流通领域。
3、RFID技术的应用
本论文中的RFID技术是一种无线通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。它的工作原理是：无线电信号通过调成无线电频率的电磁场，把数据从附在物品上的标签上传送出去，以达到自动辨识与追踪该物品的目的。
目前大部分电动车的防盗系统的防盗原理是：当盗窃者触碰电动车时，车子自动发出警报鸣笛。这种防盗系统根本发挥不了防盗的作用：一、车子经常被非盗窃人员触碰，导致大家弄不清楚警报声到底是否是因为盗窃所产生的。二、即便是盗窃所产生的警报，户主也不能及时知道是有人在盗窃自己的车子。而本论文的构想是：把RFID技术应用在电动车防盗系统中。基本构思是：在电动车的电瓶安装处加装施封锁自动识别装置并在施封锁的一侧加上电子标签外壳与RFID芯片，只要是电瓶处或者机动车开锁处被解锁，通过RFID的读卡器，就会发出无线射频信号，户主手中的应答器就会接收到报警系统的提示。
整个系统的组成是基于主动射频激活后的动态识别系统，系统由电子施封锁，125KHZ低频激活系统，如图1所示。
读出装置的电路由单片机控制模块、射频收发模块、接口控制及125KHZ无线唤醒发射模块、其中接口用于控制系统中射频信号发射和接收。电子施封锁的电路由单片机控制模块、射频收发模块、125KHZ无线唤醒发射模块、电源管理几部分组成。
电子施封锁的电路由单片机控制模块、射频收发模块及无线唤醒电路、电源等四个部分组成。单片机用于控制射频收发模块和保存与电子施封锁相关的信息；无线唤醒电路则在收到读写器发送的特定信号后产生一个中断信号唤醒休眠的单片机和射频收发模块；射频收发模块则负责接收和发射读写器发送来的信号；电源电路控制电源的功耗，根据无线唤醒电路的指令及无线射频的信号强度控制电源的消耗，及计算电源的容量及寿命管理，确保电源能长时间可靠的工作。
系统单片机控制模块采用了NORDIC最新的无线和超低功耗技术，选择用NRF24LE1控制芯片，在一个极小封装中集成了包括2.4G无线传输，增强型51 FLASH高速单片机，丰富外设及接口等的单片FLASH芯片，是一个综合了性能及成本的完美结合，很适合应用于各种2.4G的产品设计。
读写器和电子施封锁都有工作及休眠二种工作模式。由安装在电动车上的震动传感器感应到电动车震动时，接口控制模块发出读写指令，启动读出装置的射频收发模块工作，同时启动125KHZ无线唤醒发射模块工作；电子施封锁受到读出装置唤醒信号后启动工作，实现与读出装置的数据交换，完成一次完整的数据交换后，读出装置将读取到的信息存在于单片机控制模块中，并迅速将车载信息发送到车主手中的报警器。读出装置和电子施封锁重新进入低功耗休眠状态，等待下一次的唤醒。
本论文中的电子施封锁采用电池供电，而电池是一种消耗性的电源，工作时间短，为了延长车载卡的工作时间，需要进行电源管理，以降低功耗。当前大多数的电源管理方法采用一种周密设计的唤醒、休眠方法。但大多数情况下，唤醒周期的大部分时间是徒劳无用的， 消耗能量。本系统中采用一种无线触发唤醒的电源管理方法，在这种方法中，车载卡进入休眠模式后就会一直保持睡眠状态，在读写器没有发送出特定频率的无线信号时，它是不会被唤醒的。当然，这个特定频率的无线信号会立即地唤醒休眠的电子施封锁这样，就节省了在唤醒前和监测期间的电源消耗。
高安全性，芯片内固化Gazell协议具有AES 128bit 高强度加密，确保数据传输的安全可靠；低功唤醒、高频数据交换，避免了同频干扰。唤醒脉冲通过特定频率是125KHZ低频发送，而数据通信采用另外的2.4G无线频率传送。一旦读写器与标签建立通信连接后，双方便跳到由读写器指定的固定频率上工作。这样，即使电动车或是整个停车场中其它电子施封锁在无线通信范围内也不会被唤醒，避免了同频干扰起到了抗干扰的作用。
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