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自組織特征映射網絡

  • 基于巴氏距離和LPP相結合的人臉識別

    局部保持映射(Locality Preserving Projection,LPP)算法是一種有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距離和LPP相合算法對特征進行提取。當特征維數過高時,首先對樣本用LPP進行特征提取和降維處理,然后采用巴氏距離特征的迭代算法,得到最小錯誤率上界。在ORL上實驗,實驗結果表明了提出算法在人臉識別中的有效性。

    標簽: LPP 人臉識別

    上傳時間: 2014-01-25

    上傳用戶:shus521

  • 基于改進AdaBoost算法的飛機特征圖像識別

    飛機特征點圖像的識別是航空試飛領域中計算機視覺研究的重要課題,在基于圖像的視頻安全監控、自動識別與智能人機交互方面有著重要的研究價值。其檢測算法經過長時間的發展,已經取得了顯著的成績。本文中對Paul Viola提出的基于積分圖像和AdaBoost的檢測方法進行了深入研究、改進,并針對實際問題成功應用到飛機特征點圖像的快速檢測中。

    標簽: AdaBoost 算法 特征 圖像識別

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:日光微瀾

  • 基于映射函數收縮算法的圖像去噪方法

    文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示,提出了利用映射函數來描述圖像的去噪過程,通過求解映射函數和利用映射函數對加噪圖像的小波變換子帶系數進行變換,達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經過實驗比較,驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

    標簽: 映射 函數 圖像去噪 算法

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:許小華

  • 形態梯度小波降噪與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噪聲背景、非線性、非平穩性特點,提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理,對經過處理后的小波系數進行重構。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點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率,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測和診斷。

    標簽: 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

  • 自適應濾波器的MATLAB實現

    自適應濾波器的原理分析和設計流程,及matlab程序

    標簽: MATLAB 自適應濾波器

    上傳時間: 2013-10-18

    上傳用戶:glxcl

  • 一種新的自適應數字水印算法

    為了提高數字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩健性和不可見性,提出了一種基于離散小波變換(DWT),SVD(singular value decomposition)奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換(DCT)的自適應水印嵌入算法,主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經過SVD分解的S分量矩陣中,同時根據圖像的JPEG壓縮比的不同計算各個圖像塊的水印調節因子。實驗證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性,嵌入后的圖像的PSNR達到38,具有良好的視覺掩蔽性

    標簽: 數字水印算法

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:ca05991270

  • 基于CUDA的紅外圖像快速增強算法研究

    針對紅外圖像邊緣模糊,對比度低的問題,文中研究了改進的中值濾波和改進的Sobel邊緣檢測對紅外圖像進行處理。在對處理后圖像的特征進行分析的基礎上,研究了改進的Laplace金字塔分解的圖像融合算法,并基于CUDA并行處理技術,在可編程GPU上實現了紅外圖像快速增強的目的。該算法結合GPU的內存特點,應用紋理映射、多點訪問、并行觸發技術,優化數據的存儲結構,提高數據處理速度,適用于對紅外圖像增強的實時性要求較高的領域。實驗結果表明,該算法有較好的并行特性,能充分利用CUDA的并行計算能力,提高了紅外圖像增強的實時性,處理分辨率為3 096×3 096的紅外圖像時加速比達32.189。

    標簽: CUDA 紅外圖像 算法研究

    上傳時間: 2014-01-03

    上傳用戶:mh_zhaohy

  • 基于EEMD的故障微弱信號特征提取研究

    總體平均經驗模式分解(EEMD)方法是一種先進的時頻分析方法,非常適合于對非平穩故障微弱信號的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實現步驟,重點分析了EEMD方法避免模式混淆的機理。利用EEMD方法對齒輪箱振動信號進行分析,成功提取了小齒輪磨損故障特征,驗證了EEMD方法在故障微弱信號特征提取的有效性。

    標簽: EEMD 微弱信號 特征提取

    上傳時間: 2014-11-30

    上傳用戶:wbwyl

  • 基于LMS算法與RLS算法的自適應濾波

    自適應信號處理的理論和技術已經成為人們常用濾波和去噪技術。文中講述了自適應濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進行了自適應濾波仿真和實現。

    標簽: LMS RLS 算法 自適應濾波

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:1051290259

  • HHT方法在探地雷達回波信號特征提取上的應用

    探地雷達回波信號是一種非平穩非線性信號,其中不僅包含地下埋藏物的目標信號,還包含有可能掩藏目標信號的直達波信號,給目標的識別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達回波信號進行特征分析,提取回波信號的IMF分量的瞬時頻率作為特征向量。實驗結果表明,用HHT方法提取特征可較好的避免直達波影響,該方法是可行而有效的,為進一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    標簽: HHT 探地雷達 回波信號 特征提取

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:hjkhjk

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