提出了一種雷達(dá)目標(biāo)特征提取方法,實(shí)驗(yàn)仿真表明識(shí)別效果良好!
資源簡介:提出了一種雷達(dá)目標(biāo)特征提取方法,實(shí)驗(yàn)仿真表明識(shí)別效果良好!
上傳時(shí)間: 2016-05-22
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資源簡介:提出了一種雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別識(shí)別方法,實(shí)驗(yàn)仿真表明識(shí)別效果良好!
上傳時(shí)間: 2016-05-22
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資源簡介:本論文的主要工作在于引入了一種新的特征提取方法----獨(dú)立分量分析。獨(dú)立分量分析的根本原理是通過分析多維觀測數(shù)據(jù)間的高階統(tǒng)計(jì)相關(guān)性,找出相互獨(dú)立的隱含信息成分,完成分量間高階冗余的去除及獨(dú)立信源的提取
上傳時(shí)間: 2016-04-28
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資源簡介:提出了一種雷達(dá)車輛目標(biāo)識(shí)別方法,實(shí)驗(yàn)仿真表明識(shí)別效果良好!
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡介:提出了一種雷達(dá)信號(hào)處理方法,實(shí)驗(yàn)仿真表明識(shí)別效果良好!
上傳時(shí)間: 2016-05-22
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資源簡介:本文針對Award公司開發(fā)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)BIOS提出了一種嵌入應(yīng)用程序的方法,其基本原理對別的品牌的BIOS也一樣適用,僅需稍加修改。文中作者給出并討論一個(gè)完整的例子程序,該程序已經(jīng)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
上傳時(shí)間: 2015-05-04
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資源簡介:手寫體數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)中一種新的特征提取方法
上傳時(shí)間: 2016-12-21
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資源簡介:1952年霍夫曼提出了一種構(gòu)造最佳碼的方法,它是一種最佳的諸葛符號(hào)的編碼方法。
上傳時(shí)間: 2017-04-11
上傳用戶:妄想演繹師
資源簡介:Alexandre Linhares于1998 提出了一種新的仿生計(jì)算方法,即捕食搜索算法。捕食搜索策略很好地協(xié)調(diào)了局部搜索和全局搜索之間的轉(zhuǎn)換,已成功應(yīng)用于組合優(yōu)化領(lǐng)域的旅行商問題和超大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)問題。
上傳時(shí)間: 2014-11-27
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資源簡介:一種基于貝葉斯理論的目標(biāo)驗(yàn)證方法。 提出了一種驗(yàn)證圖像中候選目標(biāo)的新方案. 綜合目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),將目標(biāo)驗(yàn)證轉(zhuǎn)化為給定候選目標(biāo)的條 件下,圖像特征觀察集合的條件概率問題. 同時(shí),提取圖像的短線段特征,利用短線段特征的觀察,給出了一種目標(biāo) 驗(yàn)證方法排除...
上傳時(shí)間: 2013-11-26
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資源簡介: 文章在分析機(jī)場跑道結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上,提出了一種從高分辨率遙感圖中檢測機(jī)場跑道的方法。具體介紹了嵌入置信度的邊緣檢測算法和基于線基元的直線提取方法
上傳時(shí)間: 2016-03-22
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資源簡介:關(guān)于關(guān)聯(lián)向量機(jī)應(yīng)用的最新文獻(xiàn)! 提出了一種核主元分析(KPCA)和關(guān)聯(lián)向量機(jī)(RVM)相結(jié)合的組合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA對原始自變量進(jìn)行非線性變換并提取主成分,形成特征自變量 采用RVM,對KPCA變換后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模,并根據(jù)模型的預(yù)報(bào)能力自適應(yīng)的確...
上傳時(shí)間: 2013-12-20
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資源簡介:用于圖像識(shí)別的新型神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 提出了一種用于圖像識(shí)別的映封正交神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。 在一般情況下待識(shí)別的樣本空間的維數(shù)相當(dāng)大, 為了有效地進(jìn)行識(shí)別,必須把樣本空間的維數(shù)降下來。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交過程把樣本空間映射成正交分類...
上傳時(shí)間: 2013-11-29
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資源簡介:一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時(shí)間: 2013-12-26
上傳用戶:wuyuying
資源簡介:本文提出了一種基于數(shù)字圖像處 進(jìn)行檢測就顯得更加重要。因此有必要尋求 術(shù)的表面裂紋檢測算法。運(yùn)用這種算法能精 一種行之有效的檢測技術(shù)。 確的檢測裂紋的位置、長度等特征。將這種 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,計(jì)算機(jī)為 裂紋檢測算法運(yùn)用到裂紋自動(dòng)檢...
上傳時(shí)間: 2014-01-10
上傳用戶:woshiayin
資源簡介:經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來約簡隱...
上傳時(shí)間: 2014-01-16
上傳用戶:saharawalker
資源簡介:提出了一種基于支持向量機(jī)的多類模擬調(diào)制方式識(shí)別算法。該算法通過分析模擬調(diào)制信號(hào)的特點(diǎn),提取有效的特征向量以區(qū)分不同的調(diào)制方式,并基于支持向量機(jī)和判決樹分類思想,將特征向量映射到高維空間中加以分類。
上傳時(shí)間: 2014-01-16
上傳用戶:ls530720646
資源簡介:提出了一種基于小波域的圖像數(shù)字水印算法·該算法將相互正交的兩種水印(魯棒水印和參考 水印)同時(shí)添加到經(jīng)過DWT后的載體圖像小波系數(shù)中,然后用小波反變換得到添加了水印的圖像·用提取出 的參考水印來估計(jì)圖像所受到的攻擊,由于提取出的魯棒水印所受的攻擊...
上傳時(shí)間: 2015-12-07
上傳用戶:2404
資源簡介:提出了一種在VC下實(shí)現(xiàn)對GPS全球定位系統(tǒng)定位信息的接收以及對各定位參數(shù)數(shù)據(jù)的提取方法
上傳時(shí)間: 2016-04-20
上傳用戶:xzt
資源簡介:本文提出了一種靜止攝像機(jī)條件下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法。 它以一種改進(jìn)的自適應(yīng) 混合高斯模型為背景更新方法,用連通區(qū)檢測算法分割出前景目標(biāo),以 Kalman濾波為運(yùn)動(dòng)模型實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。在目標(biāo)跟蹤時(shí),該算法針對目標(biāo)遮擋引起的各種可能情況.
上傳時(shí)間: 2014-01-07
上傳用戶:凌云御清風(fēng)
資源簡介:提出了一種由粗集理論和D-S證據(jù)理論結(jié)合的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法,并將其應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別中.
上傳時(shí)間: 2013-12-30
上傳用戶:himbly
資源簡介:基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的算法在模板匹配和特征跟蹤中運(yùn)用十分廣泛,但缺點(diǎn)是其計(jì)算量很大. 為此提出了一種在 空間域利用盒形基簡化互相關(guān)的快速算法,在不修改歸一化互相關(guān)匹配原理的前提下,用原模板圖像在一組正交盒形基張成 的子空間上的投影取代原圖像來進(jìn)...
上傳時(shí)間: 2016-06-02
上傳用戶:gxrui1991
資源簡介:由于SAR和可見光成象傳感器圖象的物理特征不同,因此進(jìn)行匹配難度很大.本文在深入分析了這兩種傳感器圖象物理特征的基礎(chǔ)上,提出了一種圖象匹配的新方法.該方法運(yùn)用形態(tài)學(xué)濾波方法去除SAR圖象斑點(diǎn)噪聲,利用圖象的邊緣特征進(jìn)行匹配,并采用多分辨率分級(jí)搜索技術(shù)減...
上傳時(shí)間: 2016-10-21
上傳用戶:invtnewer
資源簡介:提出了一種優(yōu)化的圖像配準(zhǔn)算法。首先把圖像中的興趣點(diǎn)及其角度信息提取出來,利用互信息準(zhǔn)則,得到需要的配對點(diǎn),得到兩幅或多幅圖像的拼接自然的完整圖像, 實(shí)驗(yàn)表明,該算法是有效的。
上傳時(shí)間: 2016-12-26
上傳用戶:頂?shù)弥?/p>
資源簡介:提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機(jī)場模型(GM RF)對紋理進(jìn)行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計(jì)采用最小平方誤差方法獲得.將估計(jì)參數(shù)作為表達(dá)紋理的特征向量,用感知器網(wǎng)絡(luò)對特征進(jìn)行分類,并且采用函數(shù)聯(lián)接的方式...
上傳時(shí)間: 2014-01-13
上傳用戶:13160677563
資源簡介:,提出了一種利用人眼的視覺特性,采用不規(guī)則塊、隨機(jī)覆 蓋法和曲線最優(yōu)匹配的紋理合成新方法L新方法分兩個(gè)步驟:首先根據(jù)人眼的視覺特性,采用智能選擇 工具從樣本紋理中抽取出具有明顯邊界特征的不規(guī)則塊,然后采用隨機(jī)覆蓋法和曲線最優(yōu)匹配法來決 定如...
上傳時(shí)間: 2014-01-23
上傳用戶:cazjing
資源簡介:針對傳統(tǒng)快速k-近鄰分類算法的缺陷,提出了一種基于近鄰搜索的快速k-近鄰分類算法———超球搜 索法。該方法通過對特征空間的預(yù)組織,使分類在以待分樣本為中心的超球內(nèi)進(jìn)行,有效地縮小了搜索范圍。
上傳時(shí)間: 2014-01-20
上傳用戶:caozhizhi
資源簡介:小波去噪,利用小波系數(shù)在相鄰尺度上的相關(guān)性關(guān)系,針對小波系數(shù)估計(jì)中硬閾值方法和軟閾值方法的缺點(diǎn), 通過對雙重量收縮函數(shù)得到的閾值乘以一個(gè)合適系數(shù)進(jìn)行修定的折衷方法,提出了一種新的小波域局部自適應(yīng)去噪算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法既可以去除噪聲,又可以...
上傳時(shí)間: 2014-09-09
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資源簡介:提出了一種可控超電磁材料Metamatrial與結(jié)構(gòu),研究了在4~10GHz范圍內(nèi)的電磁波傳輸系數(shù)與單站雷達(dá)散射截面(RCS)的電可控特性。
上傳時(shí)間: 2014-01-06
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資源簡介:基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法,采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像.通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號(hào)與嵌入了水印信號(hào)的音頻之間的關(guān)系特征,由于神...
上傳時(shí)間: 2016-02-25
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