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• 基于主成份分析（PCA）的人臉特征識(shí)別核心源程序。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于主成份分析（PCA）的人臉特征識(shí)別核心源程序。

  標(biāo)簽： PCA 分 人臉 特征識(shí)別

  上傳時(shí)間： 2015-12-03

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• 一篇基于獨(dú)立分量分析（ICA）的盲信道MATLAB程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一篇基于獨(dú)立分量分析（ICA）的盲信道MATLAB程序

  標(biāo)簽： MATLAB ICA 分 獨(dú)立

  上傳時(shí)間： 2013-12-23

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• 基于主元分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法.pdf免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于主元分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法.pdf

  標(biāo)簽： 分 人臉識(shí)別方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2014-01-22

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• 基于非負(fù)矩陣分解（NMF）的人臉特征提取算法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于非負(fù)矩陣分解（NMF）的人臉特征提取算法，NMF基本思想是找到一個(gè)線性子空間W，使的構(gòu)成子空間的基本圖像的像素點(diǎn)都是正值，而且人臉圖像在子空間上的投影系數(shù)也是正數(shù)

  標(biāo)簽： NMF 非負(fù)矩陣分解 人臉 特征提取

  上傳時(shí)間： 2014-01-12

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• 主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ）免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ） ，廣泛應(yīng)用于工具。此代碼是為了顯示他們的關(guān)系，通過(guò)非線性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。

  標(biāo)簽： SquaresPrincipal PCA PLS 分

  上傳時(shí)間： 2014-07-30

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• 主成分分析（PCA)算法是用于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的一種技術(shù),對(duì)于某些復(fù)雜數(shù)據(jù)就可應(yīng)用主成分分析法對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：主成分分析（PCA)算法是用于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的一種技術(shù),對(duì)于某些復(fù)雜數(shù)據(jù)就可應(yīng)用主成分分析法對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化。

  標(biāo)簽： PCA 主成分分析 數(shù)據(jù) 算法

  上傳時(shí)間： 2013-12-21

  上傳用戶：xcy122677

• Matlab環(huán)境下的基于獨(dú)立分量分析（ICA）算法的信號(hào)混合與分離仿真程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：Matlab環(huán)境下的基于獨(dú)立分量分析（ICA）算法的信號(hào)混合與分離仿真程序

  標(biāo)簽： Matlab ICA 分 環(huán)境

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

  上傳用戶：wangdean1101

• ：介紹了一種基于數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）的移相調(diào)頻（Phase-Shifted and Frequency-Varied免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：：介紹了一種基于數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）的移相調(diào)頻（Phase-Shifted and Frequency-Varied，PSFV）PWM控制 逆變電源，給出了主電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，分析了其控制原理并設(shè)計(jì)了其控制程序流程圖。新穎的PSFV 控制能夠?qū)崿F(xiàn)輸出 電壓90％的調(diào)整率，輸出電流波動(dòng)小于單...

  標(biāo)簽： Frequency-Varied Phase-Shifted DSP and

  上傳時(shí)間： 2013-12-04

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• 主成分分析的圖像壓縮與重構(gòu)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：針對(duì)圖像占用空間大，特征表示時(shí)維數(shù)較高等的缺點(diǎn)，系統(tǒng)介紹了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)壓縮與重建的基本模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用PCA能有效的減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)圖像壓縮，同時(shí)并根據(jù)實(shí)際需要重建圖像。

  標(biāo)簽： 主成分分析 圖像壓縮

  上傳時(shí)間： 2013-10-29

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• cardoso的獨(dú)立分量分析（ICA）的特征矩陣聯(lián)合近似對(duì)角化（JADE）方法。免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： cardoso JADE ICA 分

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

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• 基于struts、ajax（javascript）的開(kāi)發(fā)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于struts、ajax（javascript）的開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)實(shí)例。異步

  標(biāo)簽： javascript struts ajax

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

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• FPGA中實(shí)現(xiàn)基于查找表方式（LUT）的DDS實(shí)現(xiàn)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：FPGA中實(shí)現(xiàn)基于查找表方式（LUT）的DDS實(shí)現(xiàn)，可用在數(shù)字下變頻和COSTAS鎖相環(huán)中，Verilog編寫(xiě)，本人已經(jīng)調(diào)通

  標(biāo)簽： FPGA DDS LUT 查找表

  上傳時(shí)間： 2013-12-09

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• 設(shè)計(jì)了一基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）的低頻數(shù)字式相位測(cè)量?jī)x。該測(cè)量?jī)x包括數(shù)字式移相信號(hào)發(fā)生器和相位測(cè)量?jī)x兩部分免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：設(shè)計(jì)了一基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）的低頻數(shù)字式相位測(cè)量?jī)x。該測(cè)量?jī)x包括數(shù)字式移相信號(hào)發(fā)生器和相位測(cè)量?jī)x兩部分，分別完成移相信號(hào)的發(fā)生及其頻率、相位差的預(yù)置及數(shù)字顯示、發(fā)生信號(hào)的移相以及移相后信號(hào)相位差和頻率的測(cè)量與顯示幾個(gè)功能。其中數(shù)字式...

  標(biāo)簽： FPGA 數(shù)字式 相位測(cè)量?jī)x 現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列

  上傳時(shí)間： 2016-06-18

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• 基于離散余弦變換（DCT）的數(shù)字水印源代碼包括水印生成、嵌入、提取等免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于離散余弦變換（DCT）的數(shù)字水印源代碼包括水印生成、嵌入、提取等

  標(biāo)簽： DCT 離散余弦 變換 數(shù)字水印

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• 信號(hào)與線性系統(tǒng)分析（DSP）的課后習(xí)題答案免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：信號(hào)與線性系統(tǒng)分析（DSP）的課后習(xí)題答案

  標(biāo)簽： DSP 信號(hào)與 線性系統(tǒng)分析

  上傳時(shí)間： 2016-08-07

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• 基于RA2A1 微控制器（MCU）的智能工業(yè)電子秤設(shè)計(jì)方案（數(shù)據(jù)手冊(cè)）免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： ra2a1 微控制器 mcu

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• 現(xiàn)有的代數(shù)特征的抽取方法絕大多數(shù)采用一維的方法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：現(xiàn)有的代數(shù)特征的抽取方法絕大多數(shù)采用一維的方法，即首先將圖像轉(zhuǎn)換為一維向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher線性鑒別分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用適合的分類器分類。針對(duì)一維方法維數(shù)過(guò)高，計(jì)算量大，協(xié)方差矩陣...

  標(biāo)簽： 特征

  上傳時(shí)間： 2014-11-29

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• 遺傳策略的最小路徑（tsp）的實(shí)際應(yīng)用免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：遺傳策略的最小路徑（tsp）的實(shí)際應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)。

  標(biāo)簽： tsp 策略 實(shí)際應(yīng)用 路徑

  上傳時(shí)間： 2013-12-17

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• 單片機(jī)中EEPROM（24C02）的驅(qū)動(dòng)程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：單片機(jī)中EEPROM（24C02）的驅(qū)動(dòng)程序，C語(yǔ)言。可直接使用。

  標(biāo)簽： EEPROM 24C02 單片機(jī) 驅(qū)動(dòng)程序

  上傳時(shí)間： 2013-12-20

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• 通過(guò)iic總線方式訪問(wèn)eeprom（24c02）的程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：通過(guò)iic總線方式訪問(wèn)eeprom（24c02）的程序，已經(jīng)測(cè)試通過(guò)。

  標(biāo)簽： eeprom 24c02 iic 總線

  上傳時(shí)間： 2014-08-10

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• 兩篇很好的人臉識(shí)別論文免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：兩篇很好的人臉識(shí)別論文，基于不同的方法實(shí)現(xiàn)，《基于嵌入式隱馬爾可夫模型（EHMM）的人臉表情識(shí)別》《 基于DSP的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究》

  標(biāo)簽： 人臉識(shí)別 論文

  上傳時(shí)間： 2014-01-16

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• 這是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人臉模式識(shí)別原程序；免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：這是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人臉模式識(shí)別原程序；

  標(biāo)簽： PCA 主成分分析 算法 人臉

  上傳時(shí)間： 2013-12-17

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• 主成分分析法（PCA）思想和計(jì)算過(guò)程。PCA是特征提取的重要方法免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：主成分分析法（PCA）思想和計(jì)算過(guò)程。PCA是特征提取的重要方法

  標(biāo)簽： PCA 主成分分析 計(jì)算 特征提取

  上傳時(shí)間： 2017-04-14

  上傳用戶：壞壞的華仔

• 主成分分析算法（PCA）免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：主成分分析算法（PCA），這是一個(gè)外國(guó)人編寫(xiě)的，很具有參考價(jià)值

  標(biāo)簽： PCA 主成分分析 算法

  上傳時(shí)間： 2015-11-18

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• 基于主元分析(PCA)的elman,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序,運(yùn)算時(shí)間短,程序簡(jiǎn)單免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于主元分析(PCA)的elman,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序,運(yùn)算時(shí)間短,程序簡(jiǎn)單

  標(biāo)簽： matlab elman PCA rbf

  上傳時(shí)間： 2013-12-27

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• PCA主成份分析算法的MATLAB程序源碼.測(cè)試是以費(fèi)雷數(shù)據(jù)庫(kù)的灰度等級(jí)部分.免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： MATLAB PCA 分析算法 分

  上傳時(shí)間： 2013-12-30

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• 基于主成分分析(PCA)的人臉識(shí)別系統(tǒng) 利用2D PCA算法求對(duì)訓(xùn)練集向量進(jìn)行降維的降維矩陣免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： PCA 降維 主成分分析 人臉識(shí)別

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• 這是一個(gè)關(guān)于盲源分離獨(dú)立成分分析方法（ICA）的軟件包免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)關(guān)于盲源分離獨(dú)立成分分析方法（ICA）的軟件包，給大家分享一下！

  標(biāo)簽： ICA 盲源分離 獨(dú)立 分

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• 簡(jiǎn)單的LL（1）的分析免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：簡(jiǎn)單的LL（1）的分析，具體可見(jiàn)程序，有過(guò)程，一目了然，謝謝指教

  標(biāo)簽： 分

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• 美國(guó)政府的聯(lián)邦體系架構(gòu)（FEA）的說(shuō)明。美國(guó)政府規(guī)定所有聯(lián)邦部門(mén)（federal級(jí)別)必須利用該架構(gòu)描述與設(shè)計(jì)其電子政務(wù)系統(tǒng)。其中體現(xiàn)了從需求分析一直到系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的整體建模思想免費(fèi)下載

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  標(biāo)簽： federal FEA 美國(guó) 架構(gòu)

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