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这是一篇EI文献，关于机器视觉的BP神经网络的论文，针对多种水果混合的图像，对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理；为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞，借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边，并基于数学形态学算子填充孔洞。再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征，用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本，然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试。实验结果表明,所提出的方法能够获得很高的正确识别率，能够有效地将同一幅图像中的不同水果识别出来。

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具有重要理论价值和广阔应用前景的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称为HHT），是NE.Huang于1998年提出的一种新的非线性、非平稳信号分析方法。其关键部分是经验模态分解方法（Empirical ModeDecomposition，简称为EMD），任何复杂信号都可以由EMD方法分解成有限个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，简称为IMF），再利用Hilbert变换，求解各IMF的瞬时频率等参数，从而获得信号的时频分布。HHT作为一种新的信号分析理论，已逐步应用到地震信号分析、机械故障诊断、流体力学、医学信号处理和语音信号处理等领域。但由于HHT尚处在初步发展阶段，因而还存在着一些问题需要研究和改进。为此，本文对HHT理论存在的问题进行了分析探讨，并对HHT理论的应用进行了研究.将HHT应用于雷达信号处理，提出了基于HIT的雷达信号脉内分析方法，仿真实验表明HHT分析方法具有多信号处理方法，能准确地描述信号的瞬时频率的变化规律，能清晰地区分各类雷达信号的脉内调制类型，并便于对调制参数进行估计。

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