輸入信號(hào)五個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征：零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心歸一化的非弱信號(hào)段瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，得到識(shí)別出的信號(hào)類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個(gè)，還可以看Art網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性。
標(biāo)簽： 瞬時(shí) 幅度 零 輸入信號(hào)
上傳時(shí)間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
提取信號(hào)七個(gè)基于瞬時(shí)信息的特征：零中心歸一化瞬時(shí)幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時(shí)幅度絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量絕對(duì)值標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心非弱信號(hào)段瞬時(shí)相位非線性分量標(biāo)準(zhǔn)偏差，零中心歸一化的非弱信號(hào)段瞬時(shí)頻率絕對(duì)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差，一個(gè)信號(hào)段的歸一化瞬時(shí)頻率功率譜密度的最大值，根據(jù)信號(hào) QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現(xiàn)，提出特征參數(shù)。
標(biāo)簽： 瞬時(shí) 幅度 零 信號(hào)
上傳時(shí)間： 2015-09-20
上傳用戶：牧羊人8920
ECG特征點(diǎn)檢測(cè)技術(shù) 心音信號(hào)的識(shí)別算法研究及其仿真 matlab心電數(shù)據(jù)處理 心電圖機(jī)源代碼
標(biāo)簽： matlab ECG 特征點(diǎn) 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2015-09-21
上傳用戶：kr770906
AT24系列存貯器和AT89系列單片機(jī)的特征及總線狀態(tài)作為介紹，并以AT24C01與AT89C2051為例詳細(xì)描述了通用存貯器IC卡的工作原理及用單片機(jī)對(duì)其進(jìn)行讀寫操作的基本電路連接和軟件編程方法
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：dreamboy36
本程序通過(guò)小波的方法提取小波包特征參數(shù)，希望對(duì)研究小波的朋友有益處：）
上傳時(shí)間： 2015-09-23
上傳用戶：努力努力再努力
兩種SVM特征選擇方法，用PPT詳細(xì)的闡述了作者的思路和實(shí)驗(yàn)情況，非常清除明白。
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶：chongcongying
defectvirusbytheiract 基于程序行為特征的病毒檢測(cè)技術(shù)與應(yīng)用
標(biāo)簽： defectvirusbytheiract 程序 特征 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：hzy5825468
該函數(shù)根據(jù)待待配準(zhǔn)圖象中的特征點(diǎn)位置在基準(zhǔn)圖象中尋找配準(zhǔn)特征點(diǎn)，并將配準(zhǔn)的特征點(diǎn)位置返回。在配準(zhǔn)的過(guò)程中，采取的是塊配準(zhǔn)的方法進(jìn)行配準(zhǔn)
標(biāo)簽： 圖象 函數(shù) 特征 點(diǎn)位
上傳時(shí)間： 2015-09-30
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人耳識(shí)別技術(shù)是20世紀(jì)90年代末開(kāi)始興起的一種生物特征識(shí)別技術(shù)，與其它生物特征識(shí)別技術(shù)比較具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）與人臉識(shí)別方法比較，耳識(shí)別方法不受面部表情、化妝品和胡須變化的影響，同時(shí)保留了面部識(shí)別圖象采集方便的優(yōu)點(diǎn)，與人臉相比，整個(gè)人耳的顏色更加一致、圖像尺寸更小，數(shù)據(jù)處理量也更小。（2）與指紋識(shí)別方法比較，耳圖象的獲取是一種被動(dòng)方式，即通過(guò)非接觸方式獲取耳圖像，不存在通過(guò)接觸傳染疾病的機(jī)會(huì)，因此，其信息獲取方式具有容易被人接受的優(yōu)點(diǎn)。（3）與虹膜識(shí)別方法比較，首先，由于人臉和頭發(fā)的存在，需要在耳識(shí)別過(guò)程中增加一個(gè)耳區(qū)域定位步驟，這并不影響耳特征的提取，而眼毛對(duì)虹膜的遮擋將直接影響虹膜特征的提取。頭發(fā)對(duì)于耳的遮擋可以容易地避免，而眼毛對(duì)于虹膜的遮擋是生理結(jié)構(gòu)決定的，也是難以避免的。其次，就目前的技術(shù)而言，虹膜采集需要測(cè)試者與采集裝置之間的位置在機(jī)器發(fā)出的語(yǔ)言提示下進(jìn)行不斷地調(diào)整，同時(shí)要瞪大眼睛，使虹膜盡可能暴露，初試者通常要反復(fù)多次調(diào)整才能夠達(dá)到要求，而耳采集方式與臉采集方式基本相同，測(cè)試者很容易達(dá)到拍攝圖象的要求條件。最后，虹膜采集裝置的成本要高于耳采集裝置。
標(biāo)簽： 人耳識(shí)別 生物特征識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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灰度空間共現(xiàn)矩陣(SGLD)是著名的提取目標(biāo)紋理的特征，已經(jīng)成功地應(yīng)用于人臉檢測(cè)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)中。大家可研究此MAtlab代碼，在實(shí)用中轉(zhuǎn)化為C代碼使用。
上傳時(shí)間： 2014-09-02
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