這是PCA主分量分析在matlab中的基本應(yīng)用，可以理解和學(xué)習(xí)體會下
上傳時間： 2017-09-08
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基于PSO訓(xùn)練SVM的人臉識別 利用支持向量機在學(xué)習(xí)能力方面表現(xiàn)的良好性能,結(jié)合核主元分析特征提取方法,將其應(yīng)用于人臉識別中,該方法在實驗中表現(xiàn)了良好的識別性能,為人臉識別領(lǐng)域提供了一條新的識別途徑
上傳時間： 2014-12-03
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在化工連續(xù)生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)系統(tǒng)在長期運行和生產(chǎn)負荷中會不可避免地發(fā)生各種故障，影響生產(chǎn)質(zhì)量，甚至引起重大的經(jīng)濟損失，而化工生產(chǎn)系統(tǒng)一般都具有過程精確、建模困難、過程變量眾多且相互間具有強耦合，并且在實際中存在各種隨機因素影響等特點。這就使得基于機理模型的診斷方法的應(yīng)用極為不便。如核主元分析方法（KPCA）是一種不依賴于過程機理的建模方法，它只需通過過程數(shù)據(jù)的信息來進行統(tǒng)計建模，然后基于該模型實現(xiàn)對過程的監(jiān)測。所以主元分析是一種較為成熟的多元統(tǒng)計監(jiān)測方法。
標(biāo)簽： matlab
上傳時間： 2016-05-09
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CMM編譯器詞法分析及語法分析代碼，請注意：主類在pagemain.java,請閱讀此CMM語言的格式再調(diào)試
上傳時間： 2017-02-09
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人臉識別技術(shù)作為生物識別技術(shù)之一，是模式識別在圖像領(lǐng)域中的具體運用，其應(yīng)用前景非常廣闊，可以應(yīng)用到身份證件的鑒別、自動門禁控制系統(tǒng)、銀行取款機、家庭安全，圖片檢索等領(lǐng)域。 人臉識別系統(tǒng)主要分為人臉檢測定位，特征提取和人臉分類三部分。人臉的檢測和定位，即從輸入的圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分離出來。在特征提取部分，先對原始人臉數(shù)據(jù)進行特征提取，之后原始數(shù)據(jù)由維數(shù)較少的有效特征數(shù)據(jù)表示并存儲在數(shù)據(jù)庫中，接下來進行人臉分類，在識別待測人臉圖像時，將待測圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲數(shù)據(jù)相比對，判斷是否為庫中的某一人，從而實現(xiàn)自動識別人臉的目的。 在過去的十年里，人臉識別技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域里具有挑戰(zhàn)性的課題，隨著研究的深入，許多人臉檢測及識別算法被提出來。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其變形已經(jīng)成為測試人臉識別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法；同時Adaboost人臉檢測算法，在PC上基本可以達到實時，在嵌入式產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的今天，只有讓人臉識別算法在嵌入式平臺上實現(xiàn)，才能獲得更廣闊的應(yīng)用，本文研究了在嵌入式平臺上Adaboost人臉檢測算法的性能。 嵌入式是后PC時代的一個亮點，目前已經(jīng)應(yīng)用在社會生活的方方面面。嵌入式產(chǎn)品的開發(fā)平臺分為包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作為嵌入式開發(fā)平臺，研究人臉識別在ARM平臺的性能，為實用的嵌入式人臉識別系統(tǒng)的設(shè)計提供參考。 本文從PC平臺的軟件實現(xiàn)入手，分別實現(xiàn)了PC平臺下的AdaBoost人臉檢測算法和PCA人臉識別算法,分析了現(xiàn)象及結(jié)果，接下來搭建了基于ARM嵌入式系統(tǒng)的硬件平臺，對AdaBoost人臉檢測算法進行了硬件平臺的移植，并得出相應(yīng)實驗效果。
標(biāo)簽： ARM 人臉識別 系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間： 2013-05-31
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渦流無損檢測技術(shù)作為五大常規(guī)無損檢測技術(shù)之一，不僅能夠探測導(dǎo)體表面的涂層厚度，材料成分，組織狀態(tài)以及某些物理量和機械量，還能檢測材料或構(gòu)件中是否有缺陷并判斷缺陷的形狀、大小、分布、走向。脈沖渦流無損檢測技術(shù)因其激勵信號的頻域特點，具有有效率高，檢測準(zhǔn)確的特性，因而有著廣泛的應(yīng)用前景。 用無損檢測方法進行鋼鐵材質(zhì)檢測的研究工作取得了大量成果，然而對于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質(zhì)量檢測還存在許多難題，如用傳統(tǒng)檢測方法檢測齒輪毛坯的硬度效果不夠理想，而且人工記錄方法較慢。 本文以渦流檢測技術(shù)理論為基礎(chǔ)，系統(tǒng)地分析了脈沖渦流檢測的基本理論。在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一套用于檢測鋼鐵材硬度的脈沖渦流檢測儀器。該脈沖渦流檢測系統(tǒng)可分為硬件、軟件兩個子系統(tǒng)。整個系統(tǒng)由激勵源、渦流傳感器、數(shù)據(jù)處理、結(jié)果顯示這四個主要部分組成。在渦流探傷中，影響渦流的因素很多，產(chǎn)生大量噪聲使得信號分析相對困難。系統(tǒng)以FPGA為開發(fā)平臺，使得信號激勵和信號的采集可以在同一電路中實現(xiàn)，從而提高了信號處理的精確性，接著利用主成分分析方法去除噪音，提取信號的特征值，建立回歸方程，利用最小二乘法實現(xiàn)對鋼鐵材質(zhì)硬度的測量。實驗結(jié)果表明，以FPGA為開發(fā)平臺，采用脈沖渦流激勵的方式及相關(guān)的脈沖渦流的主成分分析處理方法，使鋼鐵材質(zhì)硬度的判別準(zhǔn)確率有了很大提高。
上傳時間： 2013-04-24
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采用主成分分析方法(PCA)定義了簡單的數(shù)學(xué)模型和軸向確定方法等來實現(xiàn)配準(zhǔn)。大量實驗證明，算法能夠快速實現(xiàn)任意形狀、大小及位置的兩片點云配準(zhǔn)。
標(biāo)簽： 自動配準(zhǔn)
上傳時間： 2013-10-12
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軟件需求分析方法總結(jié),分析方法,建模技術(shù),RUP
標(biāo)簽： RUP 分析方法 軟件 建模技術(shù)
上傳時間： 2013-12-27
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詞法分析和語法分析的程序，帶實驗報告
上傳時間： 2015-01-25
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程序—詞法分析。用于分析PASCAL源程序
上傳時間： 2013-12-14
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