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無線遙控小車

  • 基于USB6008的多功能數據測控系統

    基于USB6008的多功能數據測控系統

    標簽: 6008 USB 多功能 數據測控

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:lijianyu172

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解,以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理,最終實現語音信號的信噪分離,去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明,該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

    標簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 基于小波分析的腦電信號處理

    為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號,提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎,首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真,結果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號的信噪比。

    標簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:如果你也聽說

  • 形態梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監測和診斷。

    標簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • STD標準中信號模型同步和門控機制研究

    隨著對IEEE1641標準研究的逐漸深入,信號的構建成為了研究重點。對信號模型進行同步和門控控制,可以影響到TSF(測試信號框架)模型的輸出,從而達到控制信號的目的,使測試需求更加完善以及測試過程更加精確。

    標簽: STD 標準 信號模型 門控機制

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:YUANQINHUI

  • 小波變換在圖像邊緣檢測中的應用

    目前,被廣泛使用的經典邊緣檢測算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點是相對應于圖像灰度值梯度的局部極大值點。然而,當圖像中含有噪聲時這些算子對噪聲都比較敏感,使得將噪聲作為邊緣點。由于噪聲的干擾,不能檢測出真正的邊緣。一個擁有良好屬性的的邊緣檢測算法是每個研究者的追求。利用小波交換的特點,設計了三次B樣條平滑濾波算子。通過利用這個算子,對利用小波變換來檢測圖像的邊緣進行了一定的研究和理解。

    標簽: 小波變換 圖像邊緣檢測 中的應用

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:kqc13037348641

  • 語音識別組件轉化為控件的方法

    在使用一些專用開發工具如Authorware時,常遇到不支持COM組件調用的問題。文中介紹了將COM組件和ActiveX控件的轉化方法以解決這種問題。根據組件的函數和數據成員在控件中添加相應的屬性、方法和事件來設計控件。文中以一個語音識別組件來詳細說明轉化方法和流程。最后,在Authorware工具中調用語音識別控件并能夠識別出文本。

    標簽: 語音識別 控件 轉化

    上傳時間: 2013-11-03

    上傳用戶:XLHrest

  • 小信號放大電路設計

    小信號放大電路設計

    標簽: 小信號 放大 電路設計

    上傳時間: 2013-11-22

    上傳用戶:王慶才

  • 聲光雙控燈1

    聲光雙控燈1

    標簽: 聲光雙控

    上傳時間: 2013-11-21

    上傳用戶:lu2767

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區域進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方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明,上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

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