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壓縮感知

  • 一種最新型的壓縮算法

    一種最新型的壓縮算法,即壓縮感知(compressive sensing)的介紹文檔,深入遷出,對于理解CS這一個新思想有很大的幫助

    標簽: 壓縮算法

    上傳時間: 2017-05-07

    上傳用戶:sammi

  • 記憶能力培養的資料

    記憶能力培養的資料, 記憶行為可分為四個大類: (1)再認行為,其目的在于搜尋和認同已經習得的材料(任何物體, 言語信息,個體,等等),條件是這些材料呈現在主體的知覺范圍或周圍環 境中; (2)重建行為,材料是在變形的情況下被感知的,主體的活動應根據 材料的原型來重建它們; (3)回憶行為,喚起、描述或再現不在眼前的物體,以及再現習得階 段中完成的活動(通常能以基本單元進行分析,但反應不能歸結為基本單元 的總和) (4)最后,重學行為,它在記憶活動中占有特殊的地位:重學是第二 次“學習”,一般來說,它比第一次學習來得更快,從時間節省和練習次數 節省中得出的結論證明了重學的保持效果。節省就是主體所熟悉的場合促進 了再認和回憶。

    標簽:

    上傳時間: 2014-12-05

    上傳用戶:whenfly

  • 此代碼為按鍵掃描程序

    此代碼為按鍵掃描程序,使單片機感知用戶的按鍵,并輸出

    標簽: 代碼 按鍵掃描 程序

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:yy541071797

  • 文件中包含多種模式識別常用的算法

    文件中包含多種模式識別常用的算法,如:ISODATA、 K均值、 感知器、 LMSE最小誤差、 貝葉斯,希望對大家能有所幫助

    標簽: 模式識別 算法

    上傳時間: 2014-03-07

    上傳用戶:caozhizhi

  • 基于BP神經網絡識別字符. BP神經網絡算法是把一組樣本輸入輸出問題轉化為一個非線性優化問題

    基于BP神經網絡識別字符. BP神經網絡算法是把一組樣本輸入輸出問題轉化為一個非線性優化問題,并通過梯度算法利用迭代運算求解權值的一種學習方法。采用BP網絡進行分類,并附加線性感知器來實現單字符的有效識別,算法簡便,識別率高,可適用于多種高噪聲環境中的印刷體字符識別。

    標簽: BP神經網絡 識別 字符 算法

    上傳時間: 2017-07-03

    上傳用戶:wlcaption

  • 對一組樣本通過C-means算法進行聚類分析

    對一組樣本通過C-means算法進行聚類分析,然后對聚類結果用感知器算法進行分類,是模式識別課程的實驗。

    標簽: C-means 樣本 算法 聚類分析

    上傳時間: 2017-08-07

    上傳用戶:zmy123

  • 此程序為MATLAB程序

    此程序為MATLAB程序,功能為基于能量檢測的頻譜感知技術,源程序很全面,包括加性白噪聲信號

    標簽: MATLAB 程序

    上傳時間: 2017-08-21

    上傳用戶:watch100

  • 一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法

    一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,  本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,通過分析圖像經離散小波變換后細 節子帶系數的特性,把細節子帶系數的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應地修改圖像小波分解后某些細節 子帶的系數值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應地嵌入水印信息,實現了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時,水印的提取無須求助于原圖像,很好的實現了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實際意義的二值圖像. 實 驗結果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強的魯棒 性,同時對直方圖均衡化、對比度調整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.

    標簽: 水印 盲水印 算法

    上傳時間: 2017-08-30

    上傳用戶:陽光少年2016

  • 無線傳感器網絡體系結構與性能標準 WSNs體系結構如圖1所示。它主要由以下部分組 成_2]:傳感器節點、接收發送器(Sink)、Internet或通信衛星、 任務管理節點等部分。傳感器節點分布在

    無線傳感器網絡體系結構與性能標準 WSNs體系結構如圖1所示。它主要由以下部分組 成_2]:傳感器節點、接收發送器(Sink)、Internet或通信衛星、 任務管理節點等部分。傳感器節點分布在感知區域內,采集 與觀察對象相關的數據,并將協同處理后的數據傳送到 Sink。Sink可以通過Internet或通信衛星實現傳感器網絡與 任務管理節點通信。WSNs路由協議的任務是在傳感器節點 和Sink節點之間建立路由,可靠地傳遞數據。

    標簽: Internet WSNs Sink 傳感器節點

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:ztj182002

  • 強化學習研究綜述

    強化學習通過試錯與環境交互獲得策略的改進,其自學習和在線學習的特點使其成為機器學習研究的一個重要分支.該文首先介紹強化學習的原理和結構;其次構造一個二維分類圖,分別在馬爾可夫環境和非馬爾可夫環境下討論最優搜索型和經驗強化型兩類算法;然后結合近年來的研究綜述了強化學習技術的核心問題,包括部分感知、函數估計、多agent強化學習,以及偏差技術;最后還簡要介紹強化學習的應用情況和未來的發展方向.

    標簽: 強化學習

    上傳時間: 2016-03-26

    上傳用戶:liyanfei

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