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智能尋跡小車

  • protel的筆記本增強小工具

    protel的筆記本增強小工具,用其他鍵代替數(shù)字鍵。本軟件使用起來方便,體積更小,僅有40多K。本軟件為純綠色,免安裝,拷到硬盤任意地方便可運行。

    標簽: protel 筆記本

    上傳時間: 2013-09-11

    上傳用戶:Huge_Brother

  • 一款很好的protel設計小工具增強了protel99的鼠標功能

    一款很好的protel設計小工具增強了protel99的鼠標功能,是電路設計的好幫手

    標簽: protel 99 鼠標

    上傳時間: 2013-09-11

    上傳用戶:ming529

  • 一個可以在Altium designer 6 中導入圖片的小程序

    一個可以在Altium designer 6 中導入(圖片)BitMapConvertVer130的小程序

    標簽: designer Altium 程序

    上傳時間: 2013-09-11

    上傳用戶:dongqiangqiang

  • 基于小波變換的改進影像金字塔模型

      隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長,為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像,研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構算法,參考影像金字塔構建的一般方法,將圖像小波分解的不同級系數(shù)量化、編碼后,分別存儲于金字塔的不同層中。該構建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余,減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時的數(shù)據(jù)流量,并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。

    標簽: 小波變換 金字塔模型

    上傳時間: 2013-10-20

    上傳用戶:1477849018@qq.com

  • 智能車兩類路徑識別系統(tǒng)比較研究

      路徑識別系統(tǒng)是智能車的“眼睛”,是智能車獲取環(huán)境信息,實現(xiàn)自動控制的基礎。針對路徑識別系統(tǒng)高精度、高速度的要求,分別設計了智能車光電傳感器路徑識別系統(tǒng)和攝像頭傳感器路徑識別系統(tǒng),并對兩類路徑識別系統(tǒng)在硬件設計和軟件算法上針對各個性能指標進行了比較。

    標簽: 智能車 路徑識別 比較

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:ecooo

  • 智能健康監(jiān)護儀的研究

      本智能健康監(jiān)護儀可對多項人體生理參數(shù)(體溫、血壓、脈搏、心電、心音)進行采集和分析,從中得到關于用戶健康狀況的信息。同時,本系統(tǒng)還可通過多種接口將信息傳送至PC,并可以通過3G網(wǎng)絡將信息發(fā)送至手機等移動式設備。本產(chǎn)品擴展性強、便攜、易用,在個人保健等方面有較好的發(fā)展前景。   本文研發(fā)的智能健康監(jiān)護儀克服了傳統(tǒng)監(jiān)護儀體積大、附件多、有線檢測傳輸方式、組網(wǎng)不方便、檢測參數(shù)單一等缺點。其主要功能包括人體血壓、心率、體溫、脈搏、心音等生理參數(shù)的檢測和顯示,并提供無線接口,用戶可以轉(zhuǎn)發(fā)監(jiān)護儀上傳的健康數(shù)據(jù)。

    標簽: 健康監(jiān)護

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:zhyfjj

  • 基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

    數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數(shù)學方面取得了一定的發(fā)展。文中結合小波算法,在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印,改進了小波多尺度分解算法,通過實驗說明,該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

    標簽: 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:199311

  • 基于小波分析的低截獲信號檢測方法研究

    在魚雷技術發(fā)展中,低截獲概率技術(LPI)的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力,同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法,具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測,相比于短時傅里葉變換的基礎上,采用Daubechies5小波對信號進行分解變換,證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。

    標簽: 小波分析 信號檢測 方法研究

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:lht618

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點,模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡,提出了一種支持向量機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的基礎上,設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型,實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗,結果表明,該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準確率更高。

    標簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 小波分析在信號降噪中的應用

    針對信號檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題,利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值,對噪聲成分進行抑制,手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應用,分析了被噪聲污染后的信號的特性;利用MATLAB軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進行了降噪.仿真結果表明小波變換具有良好降噪的效果。

    標簽: 小波分析 信號降噪 中的應用

    上傳時間: 2013-10-19

    上傳用戶:alex wang

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