最小均方（LMS）算法是一種基于梯度的算法。本算法具有實現(xiàn)簡單而且對信號統(tǒng)計特性變化具有魯棒性。該算法通過多次迭代來求出權(quán)值的近似值。
上傳時間： 2013-11-09
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文中在pre-FFT定時同步算法的基礎(chǔ)上提出一個新的定時同步算法及其改進(jìn)算法，該算法利用規(guī)則集對相關(guān)函數(shù)和導(dǎo)函數(shù)優(yōu)化的方法得以進(jìn)一步減小估計方差，本文在給出其推導(dǎo)過程的基礎(chǔ)上給出了仿真結(jié)果，并與相關(guān)算法進(jìn)行比較，結(jié)果表明新算法的定時估計精度較高且具有一定的魯棒性。
上傳時間： 2013-10-29
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隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，如何保護(hù)多媒體信息的安全已成為國際上研究的熱門話題，數(shù)字水印技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。作為保護(hù)數(shù)字作品版權(quán)的一種重要手段，數(shù)字水印技術(shù)己成為當(dāng)今學(xué)術(shù)界研究的一個熱點。文中簡介了目前主流數(shù)字水印算法，給出了DCT域數(shù)字盲水印算法。該水印算法不可見性較好，對JPEG壓縮，噪聲，有較好的魯棒性。
標(biāo)簽： MATLAB DCT 數(shù)字水印 技術(shù)實現(xiàn)
上傳時間： 2013-10-29
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針對傳統(tǒng)方法難以整定船載雷達(dá)伺服系統(tǒng)PID參數(shù)的問題，將模糊參數(shù)自整定PID控制技術(shù)應(yīng)用到伺服系統(tǒng)位置回路中，通過仿真實驗表明該方法可以不依賴系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，而根據(jù)輸入輸出關(guān)系對PID參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，自動調(diào)整環(huán)路帶寬，調(diào)高系統(tǒng)的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能，具有很強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性。
標(biāo)簽： PID 模糊 參數(shù) 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-11-13
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基于四旋翼飛行器的結(jié)構(gòu)和飛行原理，本文建立了其飛行動力學(xué)數(shù)學(xué)模型，并采用反饋線性化原理對該模型進(jìn)行精確線性化；同時，本文采用基于趨近律的滑模變結(jié)構(gòu)控制方法，進(jìn)行飛行控制器設(shè)計，并用simulink對設(shè)計的控制器進(jìn)行仿真，實現(xiàn)了四旋翼飛行器的定高懸停控制，提高了其飛行性能和魯棒性。
標(biāo)簽： 滑模控制 四旋翼飛行器 制器設(shè)計
上傳時間： 2013-10-20
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設(shè)計并實現(xiàn)了基于圖像檢索的地標(biāo)識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過捕捉地標(biāo)的視覺特征，幫助游客或使用者更好地理解圖像的內(nèi)容并同時提供圖像拍攝的地理位置信息。首先根據(jù)提取的SURF特征搜尋地標(biāo)在數(shù)據(jù)庫中的最優(yōu)匹配，然后根據(jù)最優(yōu)匹配結(jié)果給出輸入地標(biāo)在地圖中的位置。系統(tǒng)采用的層次化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和分級檢索方式，使得檢索效率比傳統(tǒng)的遍歷檢索方式提高30%。大量實驗證明文中提出的算法具有魯棒性和高準(zhǔn)確性，該系統(tǒng)已在高校內(nèi)部地標(biāo)識別中測試使用成功。
標(biāo)簽： 圖像檢索 地標(biāo)識別
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：CSUSheep
使用第二代身份證照片作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行人臉識別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分?jǐn)?shù)量的訓(xùn)練樣本，會造成常規(guī)的人臉識別算法識別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時，識別率不高的問題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓(xùn)練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進(jìn)行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進(jìn)行測試，實驗結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對識別率的影響，并取得了較好的識別效果。
上傳時間： 2013-10-17
上傳用戶：hanwu
針對目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運(yùn)動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性；然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場，提出一種馬爾科夫隨機(jī)場能量函數(shù)代價項的構(gòu)造方法，通過最小化其能量函數(shù)得到目標(biāo)分割結(jié)果。實驗結(jié)果證明，該運(yùn)動目標(biāo)檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性，錯誤檢測率更低。
標(biāo)簽： 核密度估計 隨機(jī)場 運(yùn)動目標(biāo)檢測
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：solmonfu
為了驗證Fourier-Mellin矩圖像識別中的識別能力，本文研究了其在兩種坐標(biāo)下的計算和重建效果、抗噪性試驗。在笛卡爾坐標(biāo)下，圖像重建直接計算，不必轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)，避免極坐標(biāo)在了轉(zhuǎn)換時產(chǎn)生的幾何和計算誤差，試驗表明：笛卡爾坐標(biāo)下，F(xiàn)ourier-Mellin矩的重建比極坐標(biāo)下更精確，并且OFFM矩對噪聲有很好的魯棒性。
標(biāo)簽： Fourier-Mellin 圖像識別 中的應(yīng)用
上傳時間： 2015-01-03
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詞法分析器，很棒的一個。
標(biāo)簽： 分析器
上傳時間： 2015-01-21
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