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幾何特征

MFCC特征提取算法以及語音端點檢測源碼

·詳細說明：本程序包含語音壓縮和語音識別領域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及語音端點檢測源碼。在對語音數據進行特征提取前，可對語音數據進行16K到8K的降采樣率處理，包含180階FIR濾波器的頻率壓縮程序。文件列表: LPCC&MFCC&VAD .............\endpointD .............\.......

標簽： MFCC 特征提取檢測源碼

上傳時間： 2013-07-06

上傳用戶：windwolf2000
人臉特征識別運用VC++編程實現

·詳細說明：人臉特征識別運用VC++編程實現，包括圖像提取，預處理和特征提取等，最終實現人臉識別的功能。

標簽： VC 人臉特征識別編程實現

上傳時間： 2013-05-31

上傳用戶：建建設設
用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

·詳細說明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫，可應用于基于紋理的圖像檢索系統。其中還包含一篇gabor變換相關的文獻

標簽： matlab gabor 變換算法

上傳時間： 2013-06-27

上傳用戶：dialouch
PLD、CPLD、FPGA有何不同？（問與答）

PLD、CPLD、FPGA有何不同？（問與答）

標簽： CPLD FPGA PLD

上傳時間： 2013-08-29

上傳用戶：windypsm
基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展，已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進，并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。

標簽： AdaBoost 算法特征圖像識別

上傳時間： 2013-11-04

上傳用戶：日光微瀾
脈搏波信號降噪和特征點識別研究

對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中，然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置，實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。

標簽： 脈搏波信號降噪特征點識別

上傳時間： 2013-10-12

上傳用戶：shirleyYim
形態梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監測和診斷。

標簽： 梯度小波降噪 S變換齒輪故障

上傳時間： 2013-11-01

上傳用戶：AISINI005
基于EEMD的故障微弱信號特征提取研究

總體平均經驗模式分解（EEMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。

標簽： EEMD 微弱信號特征提取

上傳時間： 2014-11-30

上傳用戶：wbwyl
HHT方法在探地雷達回波信號特征提取上的應用

探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標信號，還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號，給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

標簽： HHT 探地雷達回波信號特征提取

上傳時間： 2013-10-22

上傳用戶：hjkhjk
用于圖像分類的有偏特征采樣方法

為了模擬圖像分類任務中待分類目標的可能分布，使特征采樣點盡可能集中于目標區域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進的有偏采樣算法。原算法將目標基于區域特征出現的概率和顯著圖結合起來，計算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區域特征進行編碼，導致量化誤差較大。改進的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗概率計算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數據集上進行實驗，平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗證了算法的有效性。

標簽： 圖像分類特征采樣

上傳時間： 2013-10-24

上傳用戶：wawjj