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文中建立不同類型目標(biāo)的模型匹配數(shù)據(jù)庫；采用最小周長(zhǎng)多邊形構(gòu)造目標(biāo)主體輪廓的近似多邊形，以簡(jiǎn)化目標(biāo)主體輪廓減少算法處理的數(shù)據(jù)量；提取具有仿射不變性的多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、最長(zhǎng)線段兩側(cè)頂點(diǎn)個(gè)數(shù)、同底三角形面積比向量特征不變量對(duì)待識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行描述，應(yīng)用3個(gè)特征量在模型匹配數(shù)據(jù)庫中逐一進(jìn)行分層遍歷搜索匹配。實(shí)驗(yàn)表明，基于模型匹配的目標(biāo)識(shí)別算法能夠快速的識(shí)別目標(biāo)，提高了目標(biāo)識(shí)別的實(shí)時(shí)性，同時(shí)能夠判定目標(biāo)所處的姿態(tài)狀況。
標(biāo)簽： 模型匹配 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-10-20
上傳用戶：q3290766
由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點(diǎn)，模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識(shí)等問題。針對(duì)已有方法的數(shù)據(jù)不平衡，提出了一種支持向量機(jī)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(jī)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了模擬電路的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測(cè)。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進(jìn)行故障預(yù)測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法比單一支持向量機(jī)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準(zhǔn)確率更高。
標(biāo)簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-10-31
上傳用戶：417313137
電路仿真不僅應(yīng)用于電路設(shè)計(jì)階段，也用于電路故障診斷中。電路仿真結(jié)果能夠?yàn)榻㈦娐窚y(cè)試診斷知識(shí)庫提供重要的參考信息。本文簡(jiǎn)要介紹了電路仿真收斂性的相關(guān)理論，分析了板級(jí)模擬電路直流分析和瞬態(tài)分析的仿真收斂性問題，深入探討了電路仿真技術(shù)的原理和發(fā)展，重點(diǎn)研究了新的電路仿真算法，并將其應(yīng)用于模擬電路仿真系統(tǒng)中。
標(biāo)簽： 板級(jí) 仿真 收斂性 技術(shù)研究
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：hopy
在QPSK調(diào)制方式下，分別研究推導(dǎo)了基于輔助數(shù)據(jù)的極大似然比信噪比估計(jì)算法研究、基于矩的信噪比估計(jì)算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計(jì)算法。通過仿真比較了信噪比估計(jì)算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數(shù)及數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等參數(shù)對(duì)算法性能的影響，最終根據(jù)算法各自的特點(diǎn)給出了相應(yīng)的適用范圍。
上傳時(shí)間： 2013-10-20
上傳用戶：15736969615
數(shù)字容性隔離器的應(yīng)用環(huán)境通常包括一些大型電動(dòng)馬達(dá)、發(fā)電機(jī)以及其他產(chǎn)生強(qiáng)電磁場(chǎng)的設(shè)備。暴露在這些磁場(chǎng)中，可引起潛在的數(shù)據(jù)損壞問題，因?yàn)殡妱?shì)（EMF，即這些磁場(chǎng)形成的電壓）會(huì)干擾數(shù)據(jù)信號(hào)傳輸。由于存在這種潛在威脅，因此許多數(shù)字隔離器用戶都要求隔離器具備高磁場(chǎng)抗擾度 (MFI)。許多數(shù)字隔離器技術(shù)都聲稱具有高 MFI，但容性隔離器卻因其設(shè)計(jì)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)擁有幾乎無窮大的MFI。本文將對(duì)其設(shè)計(jì)進(jìn)行詳細(xì)的介紹。
標(biāo)簽： 數(shù)字 隔離器 磁場(chǎng)抗擾度
上傳時(shí)間： 2013-10-26
上傳用戶：litianchu
在需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行再量化的場(chǎng)合，可以通過加入dither來避免小信號(hào)再量化所產(chǎn)生的諧波失真，但同時(shí)會(huì)使噪聲功率增加。這種情況下，可以利用人耳的心理聲學(xué)特性，通過噪聲整形來降低噪聲的可聞性，提高實(shí)際的信噪比，改善音質(zhì)。本文提出了兩種新的設(shè)計(jì)最優(yōu)噪聲整形濾波器的方法-遺傳算法和非線性優(yōu)化算法，并分別實(shí)現(xiàn)了原采樣率下和過采樣率下基于心理聲學(xué)模型的最優(yōu)噪聲整形濾波的設(shè)計(jì)。結(jié)果證明，該方法靈活方便、實(shí)現(xiàn)效果良好。
標(biāo)簽： 整形濾波器
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：testAPP
本電路提供一種擴(kuò)展AD7745/AD7746容性輸入范圍的方法。同時(shí)，還說明如何充分利用片內(nèi)CapDAC，使范圍擴(kuò)展系數(shù)最小，從而優(yōu)化電路，實(shí)現(xiàn)最佳性能。AD7745具有一個(gè)電容輸入通道，AD7746則有兩個(gè)通道。每個(gè)通道均可配置為單端輸入或差分輸入方式。
標(biāo)簽： AD 7745 7746 擴(kuò)展
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：天誠24
為了提高數(shù)字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩(wěn)健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應(yīng)水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經(jīng)過SVD分解的S分量矩陣中，同時(shí)根據(jù)圖像的JPEG壓縮比的不同計(jì)算各個(gè)圖像塊的水印調(diào)節(jié)因子。實(shí)驗(yàn)證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達(dá)到38，具有良好的視覺掩蔽性
標(biāo)簽： 數(shù)字水印算法
上傳時(shí)間： 2013-10-09
上傳用戶：ca05991270
占空比不可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim 仿真
標(biāo)簽： multisim 矩形波 產(chǎn)生電路 仿真
上傳時(shí)間： 2013-11-04
上傳用戶：avensy
占空比可調(diào)矩形波產(chǎn)生電路 multisim仿真
標(biāo)簽： 矩形波 產(chǎn)生電路
上傳時(shí)間： 2013-11-08
上傳用戶：zhengjian
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