利用gmm模型進行特征分析的程序，歡迎與各位相關研究的朋友進行交流
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：gaojiao1999
車輛牌照上英文和數(shù)字字符的結構特征分析及提取
上傳時間： 2016-01-13
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節(jié)紗織物組織結構識別及布面特征分析 pdf格式完整論文
上傳時間： 2014-11-22
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本書討論了圖像處理的前言的發(fā)展,特征分析,識別等
上傳時間： 2014-07-12
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對波形進行統(tǒng)計特征分析的程序，主要包括SK,KU,PEAK,CC等
上傳時間： 2017-04-18
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探地雷達回波信號是一種非平穩(wěn)非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標信號，還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號，給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響，該方法是可行而有效的，為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。
上傳時間： 2013-10-22
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第一章UPS電源市場基礎分析 第一節(jié)UPS電源產品 一UPS電源基本構成與原理 二UPS電源系統(tǒng)主要分類情況 第二節(jié)UPS電源行業(yè)概況 一UPS電源行業(yè)簡介 二UPS電源行業(yè)歷程 第三節(jié)UPS電源市場特征分析 一行業(yè)的周期性分析 二行業(yè)利潤水平分析 三上下游行業(yè)發(fā)展狀況 四行業(yè)進入壁壘分析 第四節(jié)行業(yè)管理體制和政策 一行業(yè)管理體系 二產業(yè)政策扶持 第二章2008-2009年市場現(xiàn)狀分析 第一節(jié)信息設備用UPS電源市場 一全球市場現(xiàn)狀與發(fā)展 二2008年國內市場規(guī)模 三2008年中等功率UPS市場規(guī)?！ ∷?008年大功率UPS市場規(guī)?！ ∥?009-2011年中大功率UPS市場規(guī)預測 第二節(jié)工業(yè)動力用UPS電源市場 一全球工業(yè)用UPS電源市場現(xiàn)狀與發(fā)展 二國內工業(yè)動力用UPS電源市場規(guī)模 第三節(jié)UPS電源市場競爭格局 一市場競爭格局分析 二市場競爭特點分析 三細分產品企業(yè)競爭 第四節(jié)行業(yè)技術水平及發(fā)展方向 一行業(yè)技術特點 二行業(yè)技術發(fā)展方向 第五節(jié)行業(yè)發(fā)展影響因素分析 一有利因素分析
上傳時間： 2013-10-31
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第一章通信電源行業(yè)概述 第一節(jié)行業(yè)的定義和細分 第二節(jié)行業(yè)的特征分析 一、行業(yè)技術特征 二、行業(yè)經濟特征 第三節(jié)行業(yè)產業(yè)鏈介紹 一、產業(yè)鏈狀況 二、行業(yè)同相關產業(yè)的關系分析 第四節(jié)通信電源行業(yè)特點(包含贏利能力/運營效益等分析) 第五節(jié)通信電源生命周期分析 第六節(jié)我國行業(yè)中的科技創(chuàng)新和技術進步分析 一、目前我國通信電源科技發(fā)展狀況 二、我國未來技術發(fā)展方向 第七節(jié)2006年行業(yè)發(fā)展回顧與展望 一、2006年通信電源行業(yè)回顧 二、通信電源行業(yè)將面臨的機遇與挑戰(zhàn) 第八節(jié)2006-2007年國際通信電源行業(yè)的發(fā)展狀況和特征分析 一、國際市場的發(fā)展狀況及特征分析 二、國際市場的發(fā)展趨勢 三、國際大型企業(yè)的經營特點 第二章2007年通信電源行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析 第一節(jié)通信電源行業(yè)PEST分析 一、政治和法律環(huán)境 二、經濟發(fā)展環(huán)境 三、社會、文化與自然環(huán)境 四、技術發(fā)展環(huán)境 五、環(huán)境不確定性分析 （一）環(huán)境簡單或復雜的程度 ?。ǘ┉h(huán)境穩(wěn)定與不穩(wěn)定程度 第二節(jié)通信電源行業(yè)生命周期分析 第三節(jié)通信電源行業(yè)增長性與波動性分析 第四節(jié)通信電源行業(yè)進入退出壁壘分析 一、政策壁壘 二、經濟技術壁壘 第三章2007年中國通信電源關聯(lián)行業(yè)發(fā)展情況 第一節(jié)通信產業(yè)發(fā)展狀況 一、2006-2007中國通信業(yè)運行狀況分析 (一)20
上傳時間： 2013-11-06
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機場道面異物是威脅跑道運行安全的常見病害，及時、準確的檢測異物具有現(xiàn)實意義。針對現(xiàn)有的人工目視檢測方法，本文基于圖像處理理論，提出了一種機場道面異物的自動檢測算法。根據(jù)機場道面的復雜背景和常見異物的特點，本文采取了分塊的方法，選擇Harris角點、灰度共生矩陣、灰度級分布范圍等特征，分別用閾值法和SVM法對實際機場道面異物圖像進行檢測。初步實驗證明，該方法可以有效檢測出機場道面復雜背景下的異物，實驗結果顯示，檢測正確率達到了98%。
上傳時間： 2013-11-26
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基于信號時頻特征的神經網絡報警方法，了解信號時頻的特征分析，應該有用。
上傳時間： 2013-12-02
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