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字符<b>特征</b>提取

關(guān)于特征向量提取的的英文文獻(xiàn),在人臉識別中有用,可以參考

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標(biāo)簽： 特征向量人臉識別英文

上傳時間： 2017-09-10

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基于自適應(yīng)時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進(jìn)行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進(jìn)行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時，基于分類的目的性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進(jìn)行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機(jī)模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進(jìn)一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)

標(biāo)簽： 時頻分析方法分

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：weixiao99
特征提取：重點是幾何特征（環(huán)

特征提取：重點是幾何特征（環(huán)，交叉點，端點）和變換,例子就是這些幾何特征的提取。

標(biāo)簽： 特征提取幾何特征

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：sdq_123
* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩

* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X

標(biāo)簽： 矩陣 AX 高斯元素

上傳時間： 2015-07-26

上傳用戶：xauthu
(1) 、用下述兩條具體規(guī)則和規(guī)則形式實現(xiàn).設(shè)大寫字母表示魔王語言的詞匯小寫字母表示人的語言詞匯希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A

(1) 、用下述兩條具體規(guī)則和規(guī)則形式實現(xiàn).設(shè)大寫字母表示魔王語言的詞匯小寫字母表示人的語言詞匯希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、將魔王語言B(ehnxgz)B解釋成人的語言.每個字母對應(yīng)下列的語言.

標(biāo)簽： 字母 tAdA 語言詞匯

上傳時間： 2013-12-30

上傳用戶：ayfeixiao
1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)

1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，漢諾塔的破解很簡單，就是按照移動規(guī)則向一個方向移動金片：如3階漢諾塔的移動：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，漢諾塔問題也是程序設(shè)計中的經(jīng)典遞歸問題

標(biāo)簽： 移動發(fā)現(xiàn)

上傳時間： 2016-07-25

上傳用戶：gxrui1991
1. 下列說法正確的是（） A. Java語言不區(qū)分大小寫 B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機(jī)JVM的英文縮寫 D. 運行Java程序需要先安裝JDK

1. 下列說法正確的是（） A. Java語言不區(qū)分大小寫 B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機(jī)JVM的英文縮寫 D. 運行Java程序需要先安裝JDK 2. 下列說法中錯誤的是 ( ) A. Java語言是編譯執(zhí)行的 B. Java中使用了多進(jìn)程技術(shù) C. Java的單行注視以//開頭 D. Java語言具有很高的安全性 3. 下面不屬于Java語言特點的一項是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 編譯執(zhí)行 4. 下列語句中，正確的項是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f

標(biāo)簽： Java A. B. C.

上傳時間： 2017-01-04

上傳用戶：netwolf
字模提取工具

單片機(jī)字符漢字顯示編碼字模提取工具；支持8*8~32*32點陣字符或漢字；提取順序和輸出格式可選。

標(biāo)簽： 字模提取工具

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：lishuoshi1996
人耳識別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開始興起的一種生物特征識別技術(shù)

人耳識別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開始興起的一種生物特征識別技術(shù)，與其它生物特征識別技術(shù)比較具有以下幾個特點：（1）與人臉識別方法比較，耳識別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響，同時保留了面部識別圖象采集方便的優(yōu)點，與人臉相比，整個人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小，數(shù)據(jù)處理量也更小。（2）與指紋識別方法比較，耳圖象的獲取是一種被動方式，即通過非接觸方式獲取耳圖像，不存在通過接觸傳染疾病的機(jī)會，因此，其信息獲取方式具有容易被人接受的優(yōu)點。（3）與虹膜識別方法比較，首先，由于人臉和頭發(fā)的存在，需要在耳識別過程中增加一個耳區(qū)域定位步驟，這并不影響耳特征的提取，而眼毛對虹膜的遮擋將直接影響虹膜特征的提取。頭發(fā)對于耳的遮擋可以容易地避免，而眼毛對于虹膜的遮擋是生理結(jié)構(gòu)決定的，也是難以避免的。其次，就目前的技術(shù)而言，虹膜采集需要測試者與采集裝置之間的位置在機(jī)器發(fā)出的語言提示下進(jìn)行不斷地調(diào)整，同時要瞪大眼睛，使虹膜盡可能暴露，初試者通常要反復(fù)多次調(diào)整才能夠達(dá)到要求，而耳采集方式與臉采集方式基本相同，測試者很容易達(dá)到拍攝圖象的要求條件。最后，虹膜采集裝置的成本要高于耳采集裝置。

標(biāo)簽： 人耳識別生物特征識別

上傳時間： 2013-12-20

上傳用戶：壞壞的華仔
1.寫出建立BORROW表的SQL語句

1.寫出建立BORROW表的SQL語句，要求定義主碼完整性約束和引用完整性約束。 2.找出借書超過5本的讀者,輸出借書卡號及所借圖書冊數(shù)。 3.查詢借閱了"水滸"一書的讀者，輸出姓名及班級。 4.查詢過期未還圖書，輸出借閱者（卡號）、書號及還書日期。 5.查詢書名包括"網(wǎng)絡(luò)"關(guān)鍵詞的圖書，輸出書號、書名、作者。  6.查詢現(xiàn)有圖書中價格最高的圖書，輸出書名及作者。 7.查詢當(dāng)前借了“計算方法”但沒有借“計算方法習(xí)題集”的讀者，輸出其借書卡號，并按卡號降序排序輸出。 8.將“C01”班同學(xué)所借圖書的還期都延長一周。 9.從BOOKS表中刪除當(dāng)前無人借閱的圖書記錄。 10.如果經(jīng)常按書名查詢圖書信息，請建立合適的索引。 11.建立一個視圖，顯示“力01”班學(xué)生的借書信息（只要求顯示姓名和書名）。 12.查詢當(dāng)前同時借有“計算方法”和“組合數(shù)學(xué)”兩本書的讀者，輸出其借書卡號，并按卡號升序排序輸出。 13.假定在建BOOKS表時沒有定義主碼，寫出為BOOKS表追加定義主碼的語句。 14.對CARD表做如下修改： a.將NAME最大列寬增加到10個字符（假定原為6個字符）。 b.為該表增加1列NAME（系名），可變長，最大20個字符。

標(biāo)簽： BORROW SQL

上傳時間： 2014-01-03

上傳用戶：xhz1993

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字符<b>特征</b>提取

關(guān)于特征向量提取的的英文文獻(xiàn),在人臉識別中有用,可以參考

基于自適應(yīng)時頻分析方法的心音信號分析研究.rar

特征提取：重點是幾何特征（環(huán)

* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是NN的矩陣,B是NM矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩

(1) 、用下述兩條具體規(guī)則和規(guī)則形式實現(xiàn).設(shè)大寫字母表示魔王語言的詞匯小寫字母表示人的語言詞匯希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (2) 、B→tAdA A

1.有三根桿子A,B,C。A桿上有若干碟子 2.每次移動一塊碟子,小的只能疊在大的上面 3.把所有碟子從A桿全部移到C桿上經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)

1. 下列說法正確的是（） A. Java語言不區(qū)分大小寫 B. Java程序以類為基本單位 C. JVM為Java虛擬機(jī)JVM的英文縮寫 D. 運行Java程序需要先安裝JDK

字模提取工具

人耳識別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開始興起的一種生物特征識別技術(shù)

1.寫出建立BORROW表的SQL語句