30頁PPT，讓你輕松了解阻抗匹配及其特性！
標簽： 阻抗匹配
上傳時間： 2013-07-31
上傳用戶：anng
·詳細說明： 基于SIFT快速匹配算法，對障礙物進行檢測，提取障礙物，雙目測距等。能指出指定范圍內的障礙物。
標簽： SIFT 快速匹配 算法
上傳時間： 2013-07-20
上傳用戶：gongxinshiwo@163.com
·詳細說明：該代碼為用gabor變換算法提取圖像的紋理特征，用matlab編寫，可應用于基于紋理的圖像檢索系統。其中還包含一篇gabor變換相關的文獻
標簽： matlab gabor 變換 算法
上傳時間： 2013-06-27
上傳用戶：dialouch
Allegro 里面如何在端接匹配的情況下調等長線
標簽： Allegro 端接 等長線
上傳時間： 2013-09-06
上傳用戶：gdgzhym
計算機輔助甲骨拓片綴合，是整理甲骨碎片的一種新技術。提出了一種甲骨文拓片計算機輔助綴合方法。甲骨文拓片圖像綴合過程主要包括圖像的預處理和邊界匹配兩個主要步驟。其中，邊界匹配是進行綴合的關鍵技術，提出一種從提取甲骨文拓片輪廓線出發，融合甲骨拓片本身特點，通過邊界特征來判斷兩個輪廓是否匹配來達到拓片綴合的目的，實現了基于計算機輔助的甲骨拓片綴合算法。通過多幅拓片圖像實驗，驗證了所提方法的有效性。
標簽： 計算機輔助 甲骨文
上傳時間： 2013-10-21
上傳用戶：dazhihui66
為了減小匹配傅里葉變換分析的計算量，提出了一種基于快速傅里葉變換的快速算法。根據匹配傅里葉變換的分解將積分形式轉化為離散形式，推導出快速算法表達式。該算法與直接的數值離散匹配傅里葉變換算法相比較，計算量大大減少。同時給出了其在雷達信號處理中線性調頻信號的檢測與參數估計的應用。理論及計算機仿真結果表明了該算法的有效性和精確性，有良好的工程應用前景。
標簽： 傅里葉變換 快速算法 雷達信號處理
上傳用戶：chongchong1234
針對SIFT算法復雜程度高，實時性差，在維數較高的圖像配準中并不實用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點向量，然后用LDA方法對其進行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進行實驗，實驗結果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時，實時性要優于傳統的SIFT算法，其匹配時間相對于傳統SIFT算法縮短了將近一半。
標簽： SIFT LDA 算法 圖像配準
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：392210346
飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題，在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展，已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進，并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。
標簽： AdaBoost 算法 特征 圖像識別
上傳時間： 2013-11-04
上傳用戶：日光微瀾
對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中，然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據峰值點確定出其他特征點的位置，實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。
標簽： 脈搏波 信號降噪 特征點識別
上傳時間： 2013-10-12
上傳用戶：shirleyYim
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
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