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自動(dòng)化

本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過

本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過程、代碼編寫、界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程。本論文特別對圖象的銳化、圖象的扭曲和圖象的平滑處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較，如銳化功能的差分法與邊緣提取算法的分析、比較，平滑功能的平滑濾波法、中值濾波法、自適應(yīng)濾波法等算法的分析、比較。然后對確定的這幾個(gè)功能算法的實(shí)現(xiàn)編寫了Delphi的算法代碼，其中心代碼在文中將詳細(xì)介紹。論文最后介紹了本軟件的界面設(shè)計(jì)過程和界面設(shè)計(jì)結(jié)果，并對其中幾個(gè)主要按鈕的代碼實(shí)現(xiàn)做了介紹。是介紹整個(gè)軟件開發(fā)過程的文章。

標(biāo)簽： Delphi 算法分析軟件開發(fā) 論文

上傳時(shí)間： 2017-05-21

上傳用戶：qw12
VC的可視化編程環(huán)境為我們提供了方便的界面編程操作

VC的可視化編程環(huán)境為我們提供了方便的界面編程操作，然而對于不規(guī)則窗體的實(shí)現(xiàn)，還需要通過語言編程來實(shí)現(xiàn)。本文檔教你如何編寫自定制不規(guī)則窗體！

標(biāo)簽： 可視化編程環(huán)境操作界面編程

上傳時(shí)間： 2014-01-15

上傳用戶：lz4v4
Visual C++（簡稱VC）是Microsoft公司推出的目前使用極為廣泛的基于Windows平臺的C++可視化開發(fā)環(huán)境。Visual C++6.0提供的控制臺應(yīng)用程序?qū)W(xué)習(xí)和掌握標(biāo)準(zhǔn)C++內(nèi)容非

Visual C++（簡稱VC）是Microsoft公司推出的目前使用極為廣泛的基于Windows平臺的C++可視化開發(fā)環(huán)境。Visual C++6.0提供的控制臺應(yīng)用程序?qū)W(xué)習(xí)和掌握標(biāo)準(zhǔn)C++內(nèi)容非常有利。“可視”的資源編輯器與MFC類以及應(yīng)用程序向?qū)В瑸榭焖俑咝У亻_發(fā)出功能強(qiáng)大的Windows應(yīng)用程序提供了極大的方便。利用Visual C++6.0進(jìn)行Internet、數(shù)據(jù)庫及多媒體等多方面的程序開發(fā)也很容易。在我國，Visual C++6.0已相當(dāng)流行，為了適應(yīng)形式發(fā)展的需要和廣泛的社會需求，我信息工程學(xué)院各專業(yè)自2003年開始，都陸續(xù)開設(shè)了C++和Visual C++應(yīng)用程序設(shè)計(jì)課程。為了方便教學(xué)和學(xué)生們的學(xué)習(xí)，我們開設(shè)了網(wǎng)上教學(xué)一欄，將教師教案供學(xué)生網(wǎng)上閱讀，并在其中設(shè)立學(xué)生提問，教師答疑等。希望同學(xué)們能真正學(xué)好這門課程。

標(biāo)簽： Visual Microsoft Windows 6.0

上傳時(shí)間： 2014-12-21

上傳用戶：sdq_123
P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：

P0301：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換 P0302：二維離散余弦變換的圖像壓縮 P0303：采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對比度 P0304：直方圖均勻化 P0305：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響 P0306：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波 P0307：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波 P0308：圖像的自適應(yīng)魏納濾波 P0309：運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化 P0310：圖像的高通濾波和掩模處理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對圖像進(jìn)行銳化處理

標(biāo)簽： P0301 P0302 P0303 P0304

上傳時(shí)間： 2017-07-12

上傳用戶：ikemada
語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上

語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上，研究兩種基于模型的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不論采用哪種自適應(yīng)都能使識別率有一定的提升。兩種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性，但收斂性較差，而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中，初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識對自適應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果，從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算法等效性進(jìn)行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。

標(biāo)簽： MLLR MAP nh 語音識別

上傳時(shí)間： 2014-01-09

上傳用戶：bakdesec
這個(gè)程序可以自定義顏色選擇框

這個(gè)程序可以自定義顏色選擇框，因?yàn)閙atlab自帶的uisetcolor在編譯后的.exe中運(yùn)行會導(dǎo)致窗口最小化，所以可以自定義顏色選擇框

標(biāo)簽： 程序自定義

上傳時(shí)間： 2013-12-12

上傳用戶：蠢蠢66
notepad2_4.2.25漢化資源文件

notepad2_4.2.25漢化資源文件 CSDN-tags:notepad2 sChinese 中文rc資源 Notepad2中文資源修改自： http://www.flos-freeware.ch/zip/notepad2_4.2.25_src.zip\src\Notepad2.rc

標(biāo)簽： notepad2 25 漢化資源

上傳時(shí)間： 2018-09-08

上傳用戶：xxagri
金屬化薄膜電容器

對于國內(nèi)金屬化電容器研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述，并對電容器自愈性展開討論。

標(biāo)簽： 薄膜電容器

上傳時(shí)間： 2022-02-09

上傳用戶：1208020161
非線性系統(tǒng)多模型自適應(yīng)控制研究

1.針對一類參數(shù)未知的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個(gè)固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)性能；針對系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對每個(gè)子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個(gè)固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個(gè)白適應(yīng)模型來提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標(biāo)對控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對MMAC方法中的模型庫優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型庫方法。該方法能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制

上傳時(shí)間： 2022-03-11

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國外優(yōu)秀信息科學(xué)與技術(shù)系列教學(xué)用書-自適應(yīng)濾波器原理(中文第四版)赫金pdf格式745頁全本

本書是自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域的一本經(jīng)典教材。全書共17章，內(nèi)容包括：自適應(yīng)LMS橫向?yàn)V波器、自適應(yīng)格型濾波器、自適應(yīng)遞歸濾波器、頻域和子帶自適應(yīng)濾波器、盲自適應(yīng)濾波器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性自適應(yīng)濾波器等及其在通信與信息系統(tǒng)中的應(yīng)用。目錄背景與預(yù)覽第1章隨機(jī)過程與模型第2章維納濾波器第3章線性預(yù)測第4章最速下降算法第5章最小均方自適應(yīng)濾波器第6章歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器第7章頻域和子帶自適應(yīng)濾波器第8章最小二乘法第9章遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波器第10章卡爾曼濾波器第11章平方根自適應(yīng)濾波器第12章階遞歸自適應(yīng)濾波器第13章有限精度效應(yīng)第14章時(shí)變系統(tǒng)的跟蹤第15章無限脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波器第16章盲反卷積第17章反向傳播學(xué)習(xí)后記附錄A 復(fù)變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計(jì)理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉(zhuǎn)和映射附錄G 復(fù)數(shù)Wishart分布術(shù)語參考文獻(xiàn) 現(xiàn)在網(wǎng)上流傳的技術(shù)類書籍好多都是預(yù)覽版本，此書為全本，非常難得，現(xiàn)在分享給大家，希望對大家有所幫助。

標(biāo)簽： 自適應(yīng)濾波器

上傳時(shí)間： 2022-05-14

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