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特征值

  • matlab神經網絡算法通信信號調制識別

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調制信號進行快速傅里葉算法(離散) y1=hilbert(y0) ;    %調制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    標簽: matlab 神經網絡算法 通信信號 調制識別

    上傳時間: 2020-04-07

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  • matlab神經網絡算法通信信號調制識別y

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調制信號進行快速傅里葉算法(離散) y1=hilbert(y0) ;    %調制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    標簽: matlab 神經網絡算法 通信信號 調制識別

    上傳時間: 2020-04-07

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  • 基于ann的數字調制信號識別算法

    基于瞬時信息統計量維度獲取特征值,數字信號包括2ASK,2FSK,2PSK,4ASK,4FSK,4PSK

    標簽: ann 數字調制信號 識別算法

    上傳時間: 2021-04-12

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  • 基于人臉識別算法的門禁系統的設計與實現

    隨著信息技術的發展以及嵌入式、人臉識別、計算機網絡等技術的提高,人們正在感受著科技帶來的便利和益處。  該系統通過攝像頭獲取人臉圖像,在后臺應用系統完成圖像識別,然后給單片機發送命令來控制門禁系統。軟件上首先利用小波變換對人臉圖像進行2次小波分解,然后對低頻分量進行離散余弦變換(DCT)提取特征值,最后利用歐氏距離和最近鄰分類器進行識別。采用OpenCV人臉識別算法進行處理輸出。達到該系統構建簡單、方便,識別速度快且準確率較高。  本文主要介紹了基于人臉識別算法的門禁系統的設計與實現。在對人臉識別算法研究的基礎上,進一步對整個門禁系統設計與實現進行了詳細闡述。主要內容包含以下幾點:  1.簡單的介紹了課題研究的背景、目的及意義,介紹了人臉識別的背景,闡述了國內外人臉識別的現狀以及人臉識別的難點,還介紹了相關的技術。  2.人臉識別算法的研究:主要對Gabor濾波算法、K-L變換算法、Haar特征提取算法這三種特征提取算法進行了詳細介紹,也對PCA和LDA這兩種人臉識別算法進行了詳細的闡述和實驗的對比。  3.門禁系統的設計與實現:從需求分析入手對系統的總體模式、總體結果、功能模塊、數據庫設計等各部分進行了簡單的介紹。  4.系統的測試:在對核心算法人臉識別進行了詳細的研究以及整個門禁系統的設計和實現結束后,對于整合實現的系統,進行了詳細的測試,并給出了功能測試報告和性能測試報告。  本文設計的基于人臉識別的門禁系統,在一定程度上可以較好的識別人臉.

    標簽: 人臉識別 門禁系統

    上傳時間: 2022-05-28

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