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方法

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對(duì)平移后的圖像進(jìn)行降噪處理,然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:ddddddos

  • 語(yǔ)音識(shí)別組件轉(zhuǎn)化為控件的方法

    在使用一些專用開發(fā)工具如Authorware時(shí),常遇到不支持COM組件調(diào)用的問題。文中介紹了將COM組件和ActiveX控件的轉(zhuǎn)化方法以解決這種問題。根據(jù)組件的函數(shù)和數(shù)據(jù)成員在控件中添加相應(yīng)的屬性、方法和事件來(lái)設(shè)計(jì)控件。文中以一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別組件來(lái)詳細(xì)說(shuō)明轉(zhuǎn)化方法和流程。最后,在Authorware工具中調(diào)用語(yǔ)音識(shí)別控件并能夠識(shí)別出文本。

    標(biāo)簽: 語(yǔ)音識(shí)別 控件 轉(zhuǎn)化

    上傳時(shí)間: 2013-11-03

    上傳用戶:XLHrest

  • 整流濾波電容的設(shè)計(jì)與選用方法研究

    整流濾波電路是直流穩(wěn)壓電源設(shè)備中常用電路,其中濾波電容的設(shè)計(jì)選取,直接影響到紋波電壓的大小,關(guān)系到輸出直流電壓的質(zhì)量。本文通過(guò)在設(shè)定條件下,依據(jù)整流濾波電路原理,闡述了紋波電壓產(chǎn)生的過(guò)程,給出了一種濾波電容設(shè)計(jì)與選取計(jì)算方法,建立了電容選取的計(jì)算模型,描繪出了紋波電壓、負(fù)載電阻與濾波電容之間關(guān)系曲線,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其科學(xué)性,有利于濾波電容的設(shè)計(jì)與選用。

    標(biāo)簽: 整流濾波 電容 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-11-11

    上傳用戶:kytqcool

  • 電磁閥設(shè)計(jì)中電磁力的工程計(jì)算方法

    電磁閥設(shè)計(jì)中電磁力的工程計(jì)算方法

    標(biāo)簽: 電磁閥 電磁力 工程 計(jì)算方法

    上傳時(shí)間: 2013-11-21

    上傳用戶:二驅(qū)蚊器

  • 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(lái)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(yǔ)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(yǔ)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(shuō)話人語(yǔ)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

  • 電容值的讀取方法

    常見電容值的讀取方法

    標(biāo)簽: 電容值 讀取

    上傳時(shí)間: 2013-11-10

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 一種模擬電路故障診斷方法

    為了解決模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問題, 有效提高分類的準(zhǔn)確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法

    標(biāo)簽: 模擬電路 故障診斷

    上傳時(shí)間: 2013-11-03

    上傳用戶:guanhuihong

  • 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(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布,使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域,基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來(lái),計(jì)算用于特征采樣的概率分布圖,使用硬編碼方式對(duì)區(qū)域特征進(jìn)行編碼,導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)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(yàn)概率計(jì)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(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%,驗(yàn)證了算法的有效性。

    標(biāo)簽: 圖像分類 特征采樣

    上傳時(shí)間: 2013-10-24

    上傳用戶:wawjj

  • 基于周期平穩(wěn)的盲信噪比估計(jì)方法

    基于對(duì)信號(hào)的周期平穩(wěn)統(tǒng)計(jì)量的分析,提出了一種高斯白噪聲信道下的盲信噪比估計(jì)方法。對(duì)信號(hào)的調(diào)制方式?jīng)]有要求,也不需要發(fā)送端發(fā)送己知數(shù)據(jù)。

    標(biāo)簽: 周期 信噪比

    上傳時(shí)間: 2013-11-07

    上傳用戶:hakim

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