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支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法，此方法能够在训练样本很： 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别，无字符特征提取提高了识别速度，并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时，不同的核函数时识别率的影响。实验结果表明，用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。

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本书全面介绍了GPS，包括系统、信号、接收机、测量，以及用以估算位置、速度和时间的算法，本书可作为工科专业高年级或研究生的教科书，也可作为应用工程师的自学教程。 全书分为四部分：第一部分介绍全球卫星导航系统的基础框架，包括坐标系、时基参考和卫星轨道，并概述GPS、GLONASS和Galileo系统；第二部分描述GPS的重要技术——位置、速度和时间估算；第三部分讨论富于创意的GPS信号结构；第四部分阐述从信号中提取有用测量量的处理技术，并探讨射频干扰和信号阻隔所带来的挑战。 本书所附光盘包含有在世界各地采集的GPS数据，学生可用此数据进行上机实验。章后提供配套习题，要求学生通过MATLAB编程来分析GPS数据。