车型识别是智能交通系统的重要组成部分,它对机动车运行情况监控,车辆数据分析等方面提供了重要依据。本文研究并实现了一种基于微波与超声波的车型识别系统,主要工作有:1.对车型识别系统的需求进行分析,在此基础上,给出系统总体设计和软、硬件架构方案。2.对超声波和微波获取的车型数据进行了清洗,关联,分组,打标等预处理工作。在此基础上,使用熵法和线性判别法对数据进行了特征选择和特征提取。3.提取微波和超声波数据的特征,并使用熵法和线性判别法对数据进行进一步的特征选择和特征提取,在保持特征的物理意义基础上,降低特征空间维数,消除车型特征之间可能存在的相关性,减少特征中与车型分类无关的信息,降低分类器设计的复杂性和特征形成的成本。4.基于支持向量机的原理,设计并实现了适合微波和超声波数据的车型自动识别分类器,并通过试验证明了该车型分类器的有效性。5.实现了系统,并对系统进行性能,功能性测试,验证了实现的系统能满足预期需求。