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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。
標簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：417313137
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
標簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
目前，被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而，當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感，使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾，不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點，設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子，對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。
標簽： 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應用
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：kqc13037348641
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
提出了一種基于FPGA的多級小波逆變換的高速、實時的硬件解決方案。仿真驗證表明本方案能夠滿足連續輸入的數據進行實時處理的要求,并且所設計的系統具有功耗低、成本低等優點。
標簽： 多級 小波逆變換 實時系統 方案
上傳時間： 2014-12-28
上傳用戶：Zero_Zero
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：JasonC
針對大型構件內部微損傷難以及時發現排除，給生活生產造成安全隱患的現狀，基于波包提取技術，利用波包的虛擬時間逆傳播，設計了一種新的傳感器陣列，并在理論上推導了該傳感器陣列二維成像的運算公式，最后利用MATLAB編程模擬仿真了用該傳感器陣列進行無損檢測時的二維成像結果，結果表明其成像結果的綜合精度可以達到98.7%，因此用該傳感器陣列進行大型構件內部微損傷的探測對于發現安全隱患、排除安全隱患具有重大的指導意義。
標簽： 提取技術 傳感器 二維 成像技術
上傳時間： 2013-11-12
上傳用戶：libinxny
提出了一種基于9/7小波的二維小波變換器的硬件設計方案.通過優化算法以及采用行列變換并行處理的方式,提高了變換器的數據吞吐量.該方案采用了流水線技術,較大地提高了硬件效率.綜合結果表明,該方案的系統時鐘可達到110 MHz,且具有高速、高吞吐量、片內存儲器小等優點.
標簽： JPEG 2000 VLSI 二維小波變換
上傳時間： 2015-01-03
上傳用戶：yangbo69
matlab實現s小波變換代碼,m文件。輸入圖像矩陣，輸出一幅圖像，分為四塊。
標簽： matlab 小波變換 代碼 圖像
上傳時間： 2015-03-12
上傳用戶：15736969615
該程序首先利用小波變換，然后過濾噪音，最終實現圖象邊緣效果增強的功能
標簽： 程序 小波變換
上傳時間： 2015-03-17
上傳用戶：遠遠ssad
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