自適應(yīng)算法,根據(jù)空域相鄰塊的運(yùn)動(dòng)水平,自適應(yīng)地選擇搜索策略,對(duì)于小運(yùn)動(dòng)塊,充分利用中心偏置特性提高算法速度,對(duì)大運(yùn)動(dòng)塊則利用多候選值算法力求得到真實(shí)的全局最小值,以確保對(duì)各種不同的圖像序列都有較高的搜索速度和準(zhǔn)確度
標(biāo)簽： 算法 自適應(yīng)算法 水平 搜索
上傳時(shí)間： 2016-05-20
上傳用戶：yangbo69
使用matlab實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的小波消噪和自適應(yīng)濾波
標(biāo)簽： matlab 輸入信號(hào) 小波消噪 自適應(yīng)濾波
上傳時(shí)間： 2013-12-02
上傳用戶：qq1604324866
包括顯示彩條、偶數(shù)求和、小數(shù)、加法、字母、顯示字符等9個(gè)小程序,壓縮包自帶運(yùn)行工具masm
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：songrui
論文名字為：多模式自適應(yīng)嵌入式實(shí)時(shí)視覺監(jiān)督。在開發(fā)智能監(jiān)控?cái)z像機(jī)時(shí)這篇論文會(huì)對(duì)研究者又幫助。
標(biāo)簽： 論文 多模式 嵌入式 智能監(jiān)控
上傳時(shí)間： 2016-05-31
上傳用戶：磊子226
NS NEW0805開源代碼 BY MYBR 老熊 www.mybr.org 小熊技術(shù)論壇 此代碼改自coolvibes 0.4 框架 屏幕傳輸參考灰鴿子1.2開源代碼 服務(wù)端 DLL部分開源，有幾處PAS未發(fā)布， 因?yàn)楹同F(xiàn)在NS版本的很多地方用了一樣的代碼，所以只開源DCU，控制端生成服務(wù)端和更新IP部分未開源 用到INDY9，BS，SP皮膚控件
標(biāo)簽： coolvibes 0805 MYBR mybr
上傳時(shí)間： 2016-06-07
上傳用戶：hfmm633
本文介紹了智能天線準(zhǔn)自適應(yīng)波束形成的仿真算法
標(biāo)簽： 智能天線 仿真 自適應(yīng)波束 算法
上傳時(shí)間： 2016-06-18
上傳用戶：hjshhyy
討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中減小誤差函數(shù)時(shí)最優(yōu)方向的確定和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。 首先論證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,重點(diǎn)討論了減小誤差函數(shù)最優(yōu)方 向的確定方法,即如何保證步長(zhǎng)方向與負(fù)梯度方向一致,由此得出了自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的簡(jiǎn)便方法。該方法具有 普遍性,有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。仿真結(jié)果表明,采用最優(yōu)梯度下降方向可以大幅度提高BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速 度。
標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 減 過程 誤差函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：金宜
提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢(shì),采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力等優(yōu)點(diǎn),滲碳爐控制實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明,用該方法整定的PID 控制系統(tǒng)收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
標(biāo)簽： PID 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：yzy6007
最小均方（LMS）自適應(yīng)算法就是一中已期望響應(yīng)和濾波輸出信號(hào)之間誤差的均方值最小為準(zhǔn)的，依據(jù)輸入信號(hào)在迭代過程中估計(jì)梯度矢量，并更新權(quán)系數(shù)以達(dá)到最優(yōu)的自適應(yīng)迭代算法。LMS算法是一種梯度最速下降方法，其顯著的特點(diǎn)是它的簡(jiǎn)單性。這算法不需要計(jì)算相應(yīng)的相關(guān)函數(shù)，也不需要進(jìn)行矩陣運(yùn)算。
標(biāo)簽： LMS 自適應(yīng)算法 濾波 輸出信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：zhaiye
本文介紹一種利用 EDA技術(shù) 和VHDL 語(yǔ)言 ,在MAX+PLUSⅡ環(huán)境下,設(shè)計(jì)了一種新型的智能密碼鎖。它體積小、功耗低、價(jià)格便宜、安全可靠,維護(hù)和升級(jí)都十分方便,具有較好的應(yīng)用前景
上傳時(shí)間： 2016-07-20
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