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統(tǒng)(tǒng)計(jì)特征

  • ITU-T G.723.1語音編解碼算法源代碼

    ·詳細(xì)說明：ITU-T G.723.1語音編解碼算法源代碼-ITU-T the G.723.1 pronunciation arranges the decoding to calculate the law origin code 文件列表:   G.723.1_c   .........\BASOP.C   .........\BASOP.H   ....

    標(biāo)簽： ITU-T 723.1 nbsp 語音編解碼

    上傳時間： 2013-07-16

    上傳用戶：sz_hjbf

  • ITU-T G.729 Source code(已經(jīng)驗證過的)

    ·詳細(xì)說明：已經(jīng)驗證過的ITU G.729B源碼  1.使用定點運算, 純c實現(xiàn) 2.已經(jīng)附帶了VC6的項目文件(原始的ITU源碼只有makefile,沒有VC項目文件), 方便初學(xué)者入門使用 3.用于測試G.729編碼和解碼 4.主要應(yīng)用于VoIP項目 文件列表:   ITU-T G.729 Source code   ...................

    標(biāo)簽： nbsp Source ITU-T code

    上傳時間： 2013-08-01

    上傳用戶：matlab

  • 用gabor變換算法提取圖像的紋理特征(用matlab編寫)

    ·詳細(xì)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(xiàn)

    標(biāo)簽： matlab gabor 變換 算法

    上傳時間： 2013-06-27

    上傳用戶：dialouch

  • J:\HY-SRF05超聲波模塊（全部資料）

    J:\HY-SRF05超聲波模塊（全部資料） 內(nèi)有51，pic測距程序，顯示程序1602,12864，等還有模塊原理圖等

    標(biāo)簽： HY-SRF 05 超聲波模塊

    上傳時間： 2013-07-03

    上傳用戶：yzhl1988

  • J-LINK驅(qū)動程序arm v4.10b

    J-LINK驅(qū)動程序arm v4.10b，需要的下載用用吧。

    標(biāo)簽： J-LINK 4.10 arm 驅(qū)動程序

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：chfanjiang

  • 用FPGA設(shè)計數(shù)字系統(tǒng)

    用FPGA設(shè)計數(shù)字系統(tǒng)，2007年上海FPGA研修班王巍老師講義

    標(biāo)簽： FPGA 數(shù)字系統(tǒng)

    上傳時間： 2013-08-16

    上傳用戶：duoshen1989

  • 基于改進(jìn)AdaBoost算法的飛機(jī)特征圖像識別

    飛機(jī)特征點圖像的識別是航空試飛領(lǐng)域中計算機(jī)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(jī)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(jìn)行了深入研究、改進(jìn)，并針對實際問題成功應(yīng)用到飛機(jī)特征點圖像的快速檢測中。

    標(biāo)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

  • 基于T-S模糊故障樹的系統(tǒng)故障診斷研究

    針對傳統(tǒng)的故障樹分析法在故障診斷中存在的缺點和不足，文中將模糊理論運用到故障診斷中，提出基于T-S的模糊故障樹的故障診斷法。介紹了T-S模糊模型及算法，建立了診斷系統(tǒng)的故障庫和推理機(jī)。使設(shè)備操作和維修人員可及時發(fā)現(xiàn)故障，降低系統(tǒng)故障率，提高了保障的能力。

    標(biāo)簽： T-S 模糊 樹 故障診斷

    上傳時間： 2013-10-20

    上傳用戶：heheh

  • 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(biāo)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(qiáng)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(jìn)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(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)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(fù)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(biāo)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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