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特征頻率

  • 人臉特征識別運用VC++編程實現(xiàn)

    ·詳細說明：人臉特征識別運用VC++編程實現(xiàn)，包括圖像提取，預(yù)處理和特征提取等，最終實現(xiàn)人臉識別的功能。

    標簽： VC 人臉 特征識別 編程實現(xiàn)

    上傳時間： 2013-05-31

    上傳用戶：建建設(shè)設(shè)

  • 用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

    ·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(yīng)用于基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)。其中還包含一篇gabor變換相關(guān)的文獻

    標簽： matlab gabor 變換 算法

    上傳時間： 2013-06-27

    上傳用戶：dialouch

  • 用VHDL語言設(shè)計基于FPGA器件的高采樣率FIR濾波器

    用VHDL語言設(shè)計基于FPGA器件的高采樣率FIR濾波器,基于VHDL與CPLD器件的FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計

    標簽： VHDL FPGA FIR 語言

    上傳時間： 2013-08-07

    上傳用戶：ukuk

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色理論的示功圖故障診斷

    　　抽油井故障診斷系統(tǒng)是油井系統(tǒng)產(chǎn)量的關(guān)鍵，為了更好更快地對當前油井系統(tǒng)進行診斷以保證石油的產(chǎn)量，人們利用各種各樣的技術(shù)來完成這一目標。示功圖的診斷法是油田有桿抽油診斷的主要方法，文章根據(jù)示功圖診斷的特點，提取出灰度矩陣特征向量，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對有桿抽油油田典型故障診斷進行建模，最后用實例驗證了此方法的正確性。實驗證明，本系統(tǒng)不僅可行性好，而且故障識別率高，對增加油井產(chǎn)量有重要意義。

    標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色理論 故障診斷

    上傳時間： 2013-10-17

    上傳用戶：alex wang

  • 基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

    飛機特征點圖像的識別是航空試飛領(lǐng)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(jiān)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(jīng)過長時間的發(fā)展，已經(jīng)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(yīng)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

  • 脈搏波信號降噪和特征點識別研究

    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(xiàn)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(yīng)性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據(jù)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

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)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(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。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(yōu)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(jiān)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

  • 基于改進SIFT算法的圖像匹配方法研究

    SIFT算法具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優(yōu)點，也有算法復(fù)雜、計算時間長的缺點。本文提出了以街區(qū)距離代替歐式距離的新方法，來提高SIFT特征匹配效率，縮短匹配時間，提高SIFT算法的實時性。實驗結(jié)果表明，該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時，可以減少運算時間。

    標簽： SIFT 算法 圖像匹配 方法研究

    上傳時間： 2013-10-28

    上傳用戶：zhangzhenyu

  • 基于EEMD的故障微弱信號特征提取研究

    總體平均經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）方法是一種先進的時頻分析方法，非常適合于對非平穩(wěn)故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現(xiàn)步驟，重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。

    標簽： EEMD 微弱信號 特征提取

    上傳時間： 2014-11-30

    上傳用戶：wbwyl

  • HHT方法在探地雷達回波信號特征提取上的應(yīng)用

    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(jié)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。

    標簽： HHT 探地雷達 回波信號 特征提取

    上傳時間： 2013-10-22

    上傳用戶：hjkhjk

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