本文提出了一種基于數字圖像處 進行檢測就顯得更加重要。因此有必要尋求 術的表面裂紋檢測算法。運用這種算法能精 一種行之有效的檢測技術。 確的檢測裂紋的位置、長度等特征。將這種 隨著計算機技術的高速發展，計算機為 裂紋檢測算法運用到裂紋自動檢測系統以 許多行業提供了一種強大的工具。它可以實 及裂紋擴展行為監測中不僅大大降低了勞 現以前不能實現的一些方法。數字圖像處理 動時間和勞動強度，而且提高了測量的準確
標簽： 數字圖像 檢測 表面 檢測算法
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：woshiayin
現有的代數特征的抽取方法絕大多數采用一維的方法，即首先將圖像轉換為一維向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher線性鑒別分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用適合的分類器分類。針對一維方法維數過高，計算量大，協方差矩陣常常是奇異矩陣等不足，提出了二維的圖像特征抽取方法，計算量小，協方差矩陣一般是可逆的，且識別率較高。
標簽： 特征
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：tianjinfan
小波工具箱的應用基礎 395 16.1 一維小波分析的應用 395 16.1.1 小波分解在普通信號分析中的應用 395 16.1.2 小波變換在信號特征檢測中的應用 411 16.2 二維小波分析的應用 417 16.2.1 小波分析在圖像平滑中的應用 417 16.2.2 小波分析在圖像增強中的應用 418 16.2.3 小波分析在圖像融合中的應用 420 16.3 小波包分析的應用 422 16.3.1 小波包在信號時頻分析中的應用 423 16.3.2 小波包在圖像邊緣檢測中的應用 429
標簽： 395 16.1 16 16.2
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：小草123
小波變換在語音和生物醫學信號處理中的應用 431 17.1 小波變換在語音信號處理中的應用 431 17.1.1 小波變換在語音增強中的應用 431 17.1.2 小波變換在語音壓縮中的應用 433 17.2 小波變換在生物醫學信號處理中的應用 435 17.2.1 基于小波變換的ECG信號壓縮 435 17.2.2 基于小波變換的EEG信號多分辨率分析 437
標簽： 431 小波變換 中的應用 17.1
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：han_zh
基于地面特征識別的室內機器人視覺導航（申請工學碩士學位論文）
標簽： 特征識別 機器人視覺 導航 碩士
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：sk5201314
基于ica的特征提取算法,主要是提取方向角特征.研究ICA的下載.
標簽： ica ICA 特征提取 方向角
上傳時間： 2015-09-19
上傳用戶：jiahao131
生物醫學信號處理方面的IEEE文章，主要是研究ECG（心電信號）的，比較有價值
標簽： IEEE 生物醫學 信號處理 方面
上傳用戶：yyq123456789
生物醫學信號處理方面的，同樣是IEEE的文章，有參考價值
標簽： 生物醫學 信號處理 方面
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：zjf3110
輸入信號五個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，得到識別出的信號類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個，還可以看Art網絡的擴展性。
標簽： 瞬時 幅度 零 輸入信號
上傳時間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。
標簽： 瞬時 幅度 零 信號
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