實現(xiàn)了測井數(shù)據(jù)的fft變化分析，可以用于查看測井數(shù)據(jù)的頻譜特征
標簽： fft 測井 數(shù)據(jù) 變化
上傳時間： 2014-08-18
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獨立分量分析(Independent Component Analysis，簡稱ICA)是近二十年來逐漸發(fā)展起來的一種盲信號分離方法。它是一種統(tǒng)計方法，其目的是從由傳感器收集到的混合信號中分離出相互獨立的源信號，使得這些分離出來的源信號之間盡可能獨立。它在語音識別、電信和醫(yī)學信號處理等信號處理方面有著廣泛的應用，目前已成為盲信號處理，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等研究領(lǐng)域中的一個研究熱點。 本文簡要的闡述了ICA的發(fā)展、應用和現(xiàn)狀，詳細地論述了ICA的原理及實現(xiàn)過程，系統(tǒng)地介紹了目前幾種主要ICA算法以及它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，在此基礎(chǔ)上重點分析了一種快速ICA實現(xiàn)算法一FastICA。 物質(zhì)的非線性熒光譜信號可以看成是由多個相互獨立的源信號組合成的混合信號，而這些獨立的源信號可以看成是光譜的特征信號。為了更好的了解光譜信號的特征，本文利用獨立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光譜信號的特征的方案，并進行了仿真實驗。
標簽： Independent Component Analysis 分
上傳時間： 2013-12-20
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本文首先概述了OFDM 的原理、特征和關(guān)鍵技術(shù)，介紹了系統(tǒng)需要的幾種同步。然后就同步誤差對系統(tǒng)性能的影響進行了簡單的分析，表明定時偏差和采樣頻率偏差將會引入碼間干擾，載波頻率偏差導致載波間干擾的發(fā)生。因此，在OFDM系統(tǒng)接收機中定時的確定、載波頻率偏差和采樣頻率偏差的糾正是信號恢復的關(guān)鍵。之后對OFDM系統(tǒng)同步的幾種實現(xiàn)方法進行了介紹，分析了各同步方法的性能。
標簽： OFDM 特征 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時間： 2013-11-30
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對多機電力系統(tǒng)進行小干擾穩(wěn)定分析 可以計算特征值，特征向量
標簽： 多機 分 電力系統(tǒng) 干擾
上傳時間： 2014-01-24
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運用分形理論描述圖像紋理特征，通過分析不同紋理圖像及圖像邊緣處的分形參數(shù)，得 到一種新的邊緣檢測分形特征，從而提出一種基于分形特征的圖像邊緣檢測方法。自適應閾值的 引入，能夠?qū)崿F(xiàn)不同圖像的邊緣檢測。該算法簡單迅速，并具有良好的抗噪性能。
上傳時間： 2016-11-26
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例集。包括以下幾個程序單層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例、感知器神經(jīng)元解決較復雜輸入向量的分類問題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復雜的分類問題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、自組織特征映射應用實例
標簽： matlab-GUI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序
上傳時間： 2013-12-01
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比對算法的具體應用DNA序列分析 ——基因序列 ——基因表達調(diào)控信息 尋找基因牽涉到兩個方面的工作 ： 識別與基因相關(guān)的特殊序列信號 預測基因的編碼區(qū)域 結(jié)合兩個方面的結(jié)果確定基因的位置和結(jié)構(gòu) 基因表達調(diào)控信息隱藏在基因的上游區(qū)域，在組成上具有一定的特征，可以通過序列分析識別這
上傳時間： 2016-12-26
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博士論文；提出了幅值譜和反射對稱作為關(guān)鍵幀特征的步態(tài)識別算法；小波速度矩和小波反射對稱矩，以及用二者的結(jié)合來描述步態(tài)；分形維數(shù)小波分析描述子步態(tài)識別算法；靜態(tài)特征和動態(tài)特征相結(jié)合的三維步態(tài)識別方法
上傳時間： 2014-01-22
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主成分分析程序，可用于數(shù)據(jù)降維及特征提取。
上傳時間： 2017-01-21
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層次分析法的步驟，求最大特征向量
標簽： 層次分析法
上傳時間： 2013-12-20
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