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能量感知

  • 我們知道

    我們知道,圖像壓縮就是要尋找高壓縮比、并使壓縮后的圖像有合適的信噪比的方法,對壓縮后的圖像還要能實現低失真度地恢復圖像。壓縮性能的評價標準之一是圖像能量損失和零系數成分值。能量損失越小,零系數成分值越大,圖像壓縮的性能就越高。

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    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:13215175592

  • 微電子技術、計算技術和無線通信等技術的進步

    微電子技術、計算技術和無線通信等技術的進步,推動了低功耗多功能傳感器的快速發展,使其在微小體積內能夠集成信息采集、數據處理和無線通信等功能。無線傳感網絡(wireless sensor network, WSN)就是由大量部署在監測區域內的這類傳感器節點組成,通過無線通信的方式形成的一個多跳的自組織的網絡系統,從而協作的感知、采集和處理網絡覆蓋區域的監測信息,并發送給觀察者。無線傳感網絡技術將是21世紀最有發展前景的技術之一。本文在介紹了無線傳感網絡的基礎上,著重分析和研究了現有的無線傳感網絡的路由協議和算法。

    標簽: 電子技術 無線通信 計算技術

    上傳時間: 2016-11-07

    上傳用戶:ghostparker

  • 一個畢業程序設計

    一個畢業程序設計,是用小波和支持向量機對電能質量擾動的識別與分類,主要利用的能量特征。

    標簽: 畢業 程序設計

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:蟲蟲蟲蟲蟲蟲

  • 時域有限差分法

    時域有限差分法,計算一維的光子晶體能量的變化

    標簽: 時域 有限差分

    上傳時間: 2016-11-09

    上傳用戶:klin3139

  • FDTD

    FDTD,計算二維光子晶體,能量變化,速度非常快

    標簽: FDTD

    上傳時間: 2016-11-09

    上傳用戶:ljt101007

  • 傳統的有聲無聲檢測方法只能在相對安靜的環境下(<20dB)進行。因此傳統方法不能滿足噪聲環境下的檢測要求;另一方面

    傳統的有聲無聲檢測方法只能在相對安靜的環境下(<20dB)進行。因此傳統方法不能滿足噪聲環境下的檢測要求;另一方面,一直以來,單通道語音增強沒有取得突破性進展,一個很重要的原因是沒有找到高效的有聲無聲檢測方法。研究了一種有聲/無聲檢測算法是根據信號低頻帶、高頻帶短時能量包絡的動態變化范圍來判別噪聲和含噪語音。對每一幀輸入信號,通過與預先設定的一系列門限值比較來判斷該幀是信號幀還是噪聲幀。本設計使用了這種檢測方法,選用北京瑞泰創新科技有限公司開發CETECK-VC33-D板,配合自己制作的前端抗混疊濾波放大器和后端的結果演示模塊(利用單片機AT89C51制作跑馬燈來演示)來實現整個算法。

    標簽: lt 20 dB 檢測方法

    上傳時間: 2016-11-15

    上傳用戶:源碼3

  • 使用BP神經網絡實現函數的逼近并附帶著fig文件

    使用BP神經網絡實現函數的逼近并附帶著fig文件,還有一個簡單的感知器

    標簽: fig BP神經網絡 函數

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:dbs012280

  • 實現匹配濾波仿真的兩個程序

    實現匹配濾波仿真的兩個程序,每個程序生成四個圖,可以通過比較驗證信號的時延不影響匹配濾波的輸出信噪比,及不同信號信噪比與信號波形無關,只與信號能量有關

    標簽: 濾波仿真 程序

    上傳時間: 2016-11-19

    上傳用戶:梧桐

  • 本書介紹雷達對抗原理

    本書介紹雷達對抗原理,包括雷達對抗概述、雷達信號頻率的測量、雷達的方向測量和定位、雷達偵察的信號處理、雷達偵察作用距離與截獲概率、遮蓋性干擾、欺騙性干擾、干擾機組成及干擾能量的計算以及對雷達的無源對抗技術

    標簽: 雷達對抗

    上傳時間: 2014-11-28

    上傳用戶:金宜

  • 研究了基于塊填充的圖像修復算法,修復圖像的質量容易受到待修復區域邊界像素修 復順序的影響,通過分析待修復區域像素點所在模塊的圖像特征,改進了填充算法的優先權, 分別是基于P-Laplace算子和E

    研究了基于塊填充的圖像修復算法,修復圖像的質量容易受到待修復區域邊界像素修 復順序的影響,通過分析待修復區域像素點所在模塊的圖像特征,改進了填充算法的優先權, 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優先權計算方法的改進。實驗結果證實了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質量。

    標簽: P-Laplace 圖像 像素

    上傳時間: 2016-11-26

    上傳用戶:leixinzhuo

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