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區域特征

  • 用VISUAL C++編程實現指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別

    ·詳細說明:用VISUAL C++編程實現指紋圖像的特征提取以及對指紋圖像的識別-Utilising VISUAL C++ to make programs, we can get the characters of image and identify the image of finger mark 文件列表:   fvs.ncb   fvs.sln   fvs.v

    標簽: VISUAL nbsp 指紋圖像 編程實現

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:kaka

  • MFCC特征提取算法以及語音端點檢測源碼

    ·詳細說明:本程序包含語音壓縮和語音識別領域所需的LPCC,MFCC特征提取算法以及語音端點檢測源碼。在對語音數據進行特征提取前,可對語音數據進行16K到8K的降采樣率處理,包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序。文件列表:   LPCC&MFCC&VAD   .............\endpointD   .............\.......

    標簽: MFCC 特征提取 檢測 源碼

    上傳時間: 2013-07-06

    上傳用戶:windwolf2000

  • 人臉特征識別運用VC++編程實現

    ·詳細說明:人臉特征識別運用VC++編程實現,包括圖像提取,預處理和特征提取等,最終實現人臉識別的功能。

    標簽: VC 人臉 特征識別 編程實現

    上傳時間: 2013-05-31

    上傳用戶:建建設設

  • 用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

    ·詳細說明:該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征,用matlab編寫,可應用于基于紋理的圖像檢索系統。其中還包含一篇gabor變換相關的文獻

    標簽: matlab gabor 變換 算法

    上傳時間: 2013-06-27

    上傳用戶:dialouch

  • 異步FIFO是用來適配不同異步FIFO采用了格雷(GRAY)變換技術和雙端口RAM實現了不同時鐘域之間的數據無損傳輸

    異步FIFO是用來適配不同時鐘域之間的相位差和頻率飄移的重要模塊。本文設計的異步FIFO采用了格雷(GRAY)變換技術和雙端口RAM實現了不同時鐘域之間的數據無損傳輸。該結構利用了GRAY變換的特點,使得整個系統可靠性高和抗干擾能力強,系統可以工作在讀寫時鐘頻率漂移達到正負300PPM的惡劣環境。并且由于采用了模塊化結構,使得系統具有良好的可擴充性。

    標簽: FIFO GRAY RAM 適配

    上傳時間: 2013-08-08

    上傳用戶:13817753084

  • GF_2_m_域乘法器的快速設計及FPGA實現

    GF_2_m_域乘法器的快速設計及FPGA實現,對于rs編翼碼的理解和設計有幫助

    標簽: FPGA GF 乘法器

    上傳時間: 2013-08-16

    上傳用戶:tangsiyun

  • FPGA輸出數據的時頻域分析GUI界面

    FPGA輸出數據的時頻域分析GUI界面,\r\n可觀察信號的時域頻域波形,星座圖眼圖等特性

    標簽: FPGA GUI 輸出數據 頻域分析

    上傳時間: 2013-08-27

    上傳用戶:ommshaggar

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數字水印

    數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法,在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印,改進了小波多尺度分解算法,通過實驗說明,該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯

    標簽: 分塊 多尺度 頻域 數字水印

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

    飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題,在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展,已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進,并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。

    標簽: AdaBoost 算法 特征 圖像識別

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:日光微瀾

  • 形態梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監測和診斷。

    標簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

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