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(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(cè)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(jiǎn)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(jiǎn)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
上傳用戶：D&L37
資源簡(jiǎn)介：本文針對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(jiǎn)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
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資源簡(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)介： 文章在分析機(jī)場(chǎng)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(cè)機(jī)場(chǎng)跑道的方法。具體介紹了嵌入置信度的邊緣檢測(cè)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(jiǎn)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(jiǎn)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
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資源簡(jiǎn)介：本文提出了一種基于數(shù)字圖像處 進(jìn)行檢測(cè)就顯得更加重要。因此有必要尋求 術(shù)的表面裂紋檢測(cè)算法。運(yùn)用這種算法能精 一種行之有效的檢測(cè)技術(shù)。 確的檢測(cè)裂紋的位置、長(zhǎng)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(cè)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(jiǎn)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(jiǎn)隱...
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：saharawalker
資源簡(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)介：提出了一種在VC下實(shí)現(xiàn)對(duì)GPS全球定位系統(tǒng)定位信息的接收以及對(duì)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(jiǎn)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(cè)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(cè)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(duì)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(duì)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(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(jiǎn)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(duì)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(jiǎn)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(chǎng)模型(GM RF)對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(jiǎn)介：針對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(jiǎn)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
上傳用戶：ruan2570406
資源簡(jiǎn)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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