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數(shù)據(jù)提取

  • 用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

    ·詳細(xì)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(yīng)用于基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)。其中還包含一篇gabor變換相關(guān)的文獻(xiàn)

    標(biāo)簽： matlab gabor 變換 算法

    上傳時(shí)間： 2013-06-27

    上傳用戶：dialouch

  • 字模提取工具

    單片機(jī)字符漢字顯示編碼字模提取工具；支持8*8~32*32點(diǎn)陣字符或漢字；提取順序和輸出格式可選。

    標(biāo)簽： 字模 提取工具

    上傳時(shí)間： 2013-04-24

    上傳用戶：lishuoshi1996

  • 8*8LED字模提取軟件

    很實(shí)用的51單片機(jī)的LED顯示屏字模提取軟件

    標(biāo)簽： LED 字模提取 軟件

    上傳時(shí)間： 2013-06-15

    上傳用戶：tzl1975

  • matlab視頻背景提取

    使用matlab對(duì)視頻文件中的背景進(jìn)行自動(dòng)提取

    標(biāo)簽： matlab 視頻 背景

    上傳時(shí)間： 2013-04-24

    上傳用戶：sevenbestfei

  • 基于FPGA的新型數(shù)據(jù)位同步時(shí)鐘提取(CDR)實(shí)現(xiàn)方法

    基于FPGA的新型數(shù)據(jù)位同步時(shí)鐘提取(CDR)實(shí)現(xiàn)方法

    標(biāo)簽： FPGA CDR 數(shù)據(jù) 位同步時(shí)鐘

    上傳時(shí)間： 2013-08-28

    上傳用戶：huyahui

  • 基于EEMD的故障微弱信號(hào)特征提取研究

    總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）方法是一種先進(jìn)的時(shí)頻分析方法，非常適合于對(duì)非平穩(wěn)故障微弱信號(hào)的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實(shí)現(xiàn)步驟，重點(diǎn)分析了EEMD方法避免模式混淆的機(jī)理。利用EEMD方法對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗(yàn)證了EEMD方法在故障微弱信號(hào)特征提取的有效性。

    標(biāo)簽： EEMD 微弱信號(hào) 特征提取

    上傳時(shí)間： 2014-11-30

    上傳用戶：wbwyl

  • HHT方法在探地雷達(dá)回波信號(hào)特征提取上的應(yīng)用

    探地雷達(dá)回波信號(hào)是一種非平穩(wěn)非線性信號(hào)，其中不僅包含地下埋藏物的目標(biāo)信號(hào)，還包含有可能掩藏目標(biāo)信號(hào)的直達(dá)波信號(hào)，給目標(biāo)的識(shí)別帶來困難。文中采用HHT方法對(duì)探地雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行特征分析，提取回波信號(hào)的IMF分量的瞬時(shí)頻率作為特征向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達(dá)波影響，該方法是可行而有效的，為進(jìn)一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    標(biāo)簽： HHT 探地雷達(dá) 回波信號(hào) 特征提取

    上傳時(shí)間： 2013-10-22

    上傳用戶：hjkhjk

  • 一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法

    為了提高語音信號(hào)的識(shí)別率，提出了一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號(hào)的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說話人語音識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明新特征參數(shù)取得了較好的識(shí)別率。

    標(biāo)簽： LPCC 參數(shù)提取

    上傳時(shí)間： 2013-10-10

    上傳用戶：asdgfsdfht

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情，對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)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(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快，能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求，并且具有很好的魯棒性，識(shí)別率高。

    標(biāo)簽： Gabor 人臉 特征提取

    上傳時(shí)間： 2013-11-08

    上傳用戶：小眼睛LSL

  • 跟我學(xué)數(shù)字電子技朮

    數(shù)字電子技朮

    標(biāo)簽：

    上傳時(shí)間： 2013-10-09

    上傳用戶：1101055045

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