?? 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)資料

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小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了小波變換與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,特別適用于信號處理、圖像識別及故障診斷等領(lǐng)域。其獨(dú)特的時(shí)頻局部化特性使其在非平穩(wěn)信號分析中表現(xiàn)卓越。無論是進(jìn)行電力系統(tǒng)故障檢測還是生物醫(yī)學(xué)信號處理,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都能提供高效準(zhǔn)確的解決方案。探索我們豐富的17184個(gè)相關(guān)資源,深入學(xué)習(xí)這一前沿技術(shù),提升您的項(xiàng)目開發(fā)能力。

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基于小波零樹特性的視覺感知度模型的優(yōu)化方案, 給出了兩種水印算法: 一種算法嵌入的是高斯序列水印, 通過相關(guān)檢測實(shí)現(xiàn)盲檢測 另一種算法嵌入的是二值圖像水印, 水印的提取是非盲提取。這兩種算法在所有重要小波系數(shù)( 包括最低頻系數(shù)) 中嵌入水印, 以達(dá)到最大化水印嵌入量的目的, 并結(jié)合感知度模型在水印的...

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提出了一種離散小波變換域?qū)崿F(xiàn)圖像水印的方法。這種算法充分利用小波變換的特點(diǎn),把原始圖像及水印圖像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的頻段來嵌入水印信息。該方法也利用了人眼視覺特性,算法簡單而有效。實(shí)驗(yàn)證明,該算法較好地解決了水印不可見性與魯棒性之間的矛盾,對常見的水印攻擊都有較強(qiáng)的魯棒性。...

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