字模提取軟件
上傳時(shí)間： 2013-10-21
上傳用戶：ljj722
單片機(jī)編程漢字字庫提取工具
上傳時(shí)間： 2014-12-26
上傳用戶：liu999666
MSP430單片機(jī)實(shí)現(xiàn)微波成像系統(tǒng)的掃描控制與數(shù)據(jù)采集應(yīng)用MSP430單片機(jī)實(shí)現(xiàn)微波成像系統(tǒng)的天線掃描控制與數(shù)據(jù)采集功能，介紹了該系統(tǒng)控制及采集部分的硬件結(jié)構(gòu)及軟件設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽： MSP 430 單片機(jī) 微波成像
上傳時(shí)間： 2013-10-28
上傳用戶：王慶才
漢字字庫的點(diǎn)陣提取程序可以從漢字字庫中提取漢字的點(diǎn)陣，是一個(gè)編寫液晶顯示漢字的軟件工具。
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：秦莞爾w
醫(yī)療保健行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)是通過非置入手段來實(shí)現(xiàn)早期疾病預(yù)測(cè)，降低病人開支，這一趨勢(shì)促使醫(yī)療成像設(shè)備在該領(lǐng)域扮演了越來越重要的角色。為滿足這些行業(yè)目標(biāo)需要的功能，設(shè)
上傳時(shí)間： 2013-10-15
上傳用戶：xsnjzljj
根據(jù)在線心電信號(hào)自動(dòng)分析系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求，提出了一種基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列的QRS波檢測(cè)解決方案和硬件結(jié)構(gòu)。該方案采用離散小波變換（DWT）算法結(jié)合閾值檢測(cè)算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取，克服了傳統(tǒng)算法受噪聲、基漂、雜波等影響的缺點(diǎn)，邏輯簡(jiǎn)單，適合硬件實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽： FPGA QRS 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-12-28
上傳用戶：13788529953
小麥在儲(chǔ)藏階段由于各種災(zāi)害導(dǎo)致?lián)p失巨大，并降低了面粉質(zhì)量，及時(shí)檢測(cè)并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號(hào)為基礎(chǔ)，使用數(shù)字信號(hào)處理方法對(duì)小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號(hào)提取有效特征，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，對(duì)于3類小麥類型的識(shí)別取得了較好的識(shí)別率。應(yīng)用結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實(shí)現(xiàn)區(qū)分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲信號(hào) 分類
上傳時(shí)間： 2014-12-29
上傳用戶：lxm
針對(duì)彈載合成孔徑雷達(dá)（SAR）成像存在運(yùn)動(dòng)參數(shù)抖動(dòng)的問題，分析了不規(guī)則運(yùn)動(dòng)造成圖像幾何失真的機(jī)理，提出了一種基于多項(xiàng)式逼近的彈載SAR線性調(diào)頻（LFM）信號(hào)前斜視成像幾何形變校正方法。掛飛試驗(yàn)證明，該方法能從雷達(dá)回波數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確消除幾何形變，提高成像質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2013-10-27
上傳用戶：日光微瀾
在變流器故障診斷系統(tǒng)中，通過MATLAB對(duì)牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)幺化和模糊化的處理，并基于改進(jìn)的動(dòng)量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，完成對(duì)變流器開關(guān)管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結(jié)果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準(zhǔn)確率很高，是一種快速有效的方法。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 牽引變流器 故障診斷
上傳時(shí)間： 2013-11-09
上傳用戶：familiarsmile
由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時(shí)，故障特征信息不易提取和識(shí)別。對(duì)此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運(yùn)用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號(hào)的特征信息，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類器完成故障識(shí)別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法能快速、準(zhǔn)確的完成故障診斷。
上傳時(shí)間： 2013-11-11
上傳用戶：zjf3110
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