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區域特征

  • 多時鐘域的異步信號的參考解決

    多時鐘域的異步信號的參考解決

    標簽： 多時鐘域 異步信號

    上傳時間： 2013-11-06

    上傳用戶：極客

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進行循環平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環反平移，最后將不同循環平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標簽： Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間： 2014-12-23

    上傳用戶：ddddddos

  • 基于EEMD的故障微弱信號特征提取研究

    總體平均經驗模式分解（EEMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。

    標簽： EEMD 微弱信號 特征提取

    上傳時間： 2014-11-30

    上傳用戶：wbwyl

  • HHT方法在探地雷達回波信號特征提取上的應用

    探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標信號，還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號，給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    標簽： HHT 探地雷達 回波信號 特征提取

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：hjkhjk

  • 時鐘抖動時域分析(下)

    時鐘抖動時域分析(下):

    標簽： 時鐘抖動 時域分析

    上傳時間： 2013-11-18

    上傳用戶：rocketrevenge

  • 用于圖像分類的有偏特征采樣方法

    為了模擬圖像分類任務中待分類目標的可能分布，使特征采樣點盡可能集中于目標區域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進的有偏采樣算法。原算法將目標基于區域特征出現的概率和顯著圖結合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區域特征進行編碼，導致量化誤差較大。改進的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數據集上進行實驗，平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗證了算法的有效性。

    標簽： 圖像分類 特征采樣

    上傳時間： 2013-10-24

    上傳用戶：wawjj

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理，包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明，上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。

    標簽： Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間： 2013-11-08

    上傳用戶：小眼睛LSL

  • 多電壓域電源設計

    多電壓域電源設計

    標簽： 電壓 電源設計

    上傳時間： 2013-11-12

    上傳用戶：stst

  • 字符特征提取和單片機顯示

     利用Matlab軟件編寫了程序提取了的任意大小的字母和漢字的顯示特征，給出了對應的圖像矩陣，并將讀取的二值矩陣轉換為單片機能識別的16進制數字代碼，通過單片機構建電路實現字母和漢字的顯示。提取字母可以改變大小和形狀，達到動態顯示字母大小和流動變換顯示的效果，提高顯示設備觀賞價值，可以提高人們對重要信息的注意。

    標簽： 字符特征提取 單片機

    上傳時間： 2013-11-13

    上傳用戶：lijinchuan

  • 基于自適應并行結構的多模態生物特征識別

    傳統多模態生物特征識別方法當出現生物特征缺失時，識別性能會明顯下降。針對此問題，提出一種融合人臉、虹膜和掌紋的自適應并行結構多模態生物識別方法。該方法在設計融合策略時，考慮到所有可能的輸入缺失，構造并行結構的融合函數集，在實際應用時根據輸入狀態自適應的選擇融合策略進行識別。實驗仿真結果表明該方法既可提高識別可靠性又可實現當有生物特征缺失時的性能穩定。

    標簽： 并行 多模 生物特征識別

    上傳時間： 2013-11-02

    上傳用戶：huangld

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