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量化算法

  • 基于遺傳變異蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃的改進(jìn)

    針對基本蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃問題中容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出了一種改進(jìn)的蟻群算法,利用遺傳算法加入了變異因子使最優(yōu)路徑產(chǎn)生變異,從而降低了蟻群算法陷入局部極小的可能性,同時(shí)改善了基本蟻群算法不收斂或收斂速度比較慢的缺點(diǎn),加快了收斂速度,增加了最優(yōu)解的多樣性。

    標(biāo)簽: 變異 蟻群算法 機(jī)器人 路徑規(guī)劃

    上傳時(shí)間: 2013-11-11

    上傳用戶:zuozuo1215

  • 一種基于LBT的分布式圖像壓縮算法

    無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSNs)中傳感器節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)量非常大,在傳輸前需對大數(shù)據(jù)量的多媒體信息進(jìn)行壓縮處理,但是單節(jié)點(diǎn)能源受限,存儲(chǔ)、處理能力相對較弱。針對無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的高效、低耗能的需求這些問題,在圖像壓縮雙正交重疊變換(LBT)的基礎(chǔ)上,文中提出了一種基于此變換的分布式無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法。即基于簇結(jié)構(gòu),把壓縮任務(wù)分配給其他節(jié)點(diǎn),通過多個(gè)節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作,共同完成圖像的壓縮編碼和傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在傳感器節(jié)點(diǎn)散布不均且較為密集的情況下,該算法在高質(zhì)量、低復(fù)雜度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。

    標(biāo)簽: LBT 分布式 圖像壓縮 算法

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:langliuer

  • 一種改進(jìn)的線性圖像插值算法

    針對傳統(tǒng)的雙線性插值法在對圖像進(jìn)行插值后會(huì)不可避免的產(chǎn)生邊緣模糊的問題,提出了一種改進(jìn)的線性插值法,該算法首先把待插值點(diǎn)分為三類,然后分別選取合適的已知點(diǎn)進(jìn)行插值。通過對經(jīng)典圖像lena和pepper進(jìn)行插值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的插值效果與雙立方法相當(dāng),但計(jì)算量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于雙立方,能有效的保持圖像邊緣信息,提高了圖像質(zhì)量。

    標(biāo)簽: 線性圖像 插值 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-17

    上傳用戶:杏簾在望

  • 基于改進(jìn)SIFT算法的圖像匹配方法研究

    SIFT算法具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優(yōu)點(diǎn),也有算法復(fù)雜、計(jì)算時(shí)間長的缺點(diǎn)。本文提出了以街區(qū)距離代替歐式距離的新方法,來提高SIFT特征匹配效率,縮短匹配時(shí)間,提高SIFT算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時(shí),可以減少運(yùn)算時(shí)間。

    標(biāo)簽: SIFT 算法 圖像匹配 方法研究

    上傳時(shí)間: 2013-10-28

    上傳用戶:zhangzhenyu

  • 基于LMS算法與RLS算法的自適應(yīng)濾波

    自適應(yīng)信號(hào)處理的理論和技術(shù)已經(jīng)成為人們常用濾波和去噪技術(shù)。文中講述了自適應(yīng)濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應(yīng)算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對兩種算法進(jìn)行了自適應(yīng)濾波仿真和實(shí)現(xiàn)。

    標(biāo)簽: LMS RLS 算法 自適應(yīng)濾波

    上傳時(shí)間: 2013-11-26

    上傳用戶:1051290259

  • 矩陣計(jì)算的并行算法與實(shí)現(xiàn)

    對于大型矩陣的乘積運(yùn)算和高階方陣的求逆運(yùn)算, 構(gòu)造了一種適用于多處理機(jī)系統(tǒng)的并行算法. 該方法能較大地節(jié)約計(jì)算機(jī)的工作單元, 提高計(jì)算速度和效率, 同時(shí)給出了具體的并行程序和計(jì)算結(jié)果.

    標(biāo)簽: 矩陣計(jì)算 并行算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:zw380105939

  • 針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法

    提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個(gè)具有良好分類特性的特征參數(shù),輸入構(gòu)建的LS-SVM分類器,以達(dá)到檢測載密圖像的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的檢測正確率較高,檢測速度快,能夠?qū)崿F(xiàn)針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。

    標(biāo)簽: JPEG 圖像 分析算法

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:dddddd55

  • 用于圖像分類的有偏特征采樣方法

    為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布,使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域,基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來,計(jì)算用于特征采樣的概率分布圖,使用硬編碼方式對區(qū)域特征進(jìn)行編碼,導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼,并且使用更為精確的后驗(yàn)概率計(jì)算方式以及空間金字塔框架,改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%,驗(yàn)證了算法的有效性。

    標(biāo)簽: 圖像分類 特征采樣

    上傳時(shí)間: 2013-10-24

    上傳用戶:wawjj

  • 基于遺傳算法的組合邏輯電路設(shè)計(jì)的FPGA實(shí)現(xiàn)

    基于遺傳算法的組合邏輯電路的自動(dòng)設(shè)計(jì),依據(jù)給出的真值表,利用遺傳算法自動(dòng)生成符合要求的組合邏輯電路。由于遺傳算法本身固有的并行性,采用軟件實(shí)現(xiàn)的方法在速度上往往受到本質(zhì)是串行計(jì)算的計(jì)算機(jī)制約,因此采用硬件化設(shè)計(jì)具有重要的意義。為了證明基于FPGA的遺傳算法的高效性,設(shè)計(jì)了遺傳算法的各個(gè)模塊,實(shí)現(xiàn)了基于FPGA的遺傳算法。

    標(biāo)簽: FPGA 算法 電路設(shè)計(jì) 組合邏輯

    上傳時(shí)間: 2014-01-08

    上傳用戶:909000580

  • 數(shù)字PID控制算法講解

    數(shù)字PID控制算法是將模擬PID離散化得到,各參數(shù)有著明顯的物理意義,調(diào)整方便,所以PID控制器很受工程技術(shù)人員的喜愛。

    標(biāo)簽: PID 數(shù)字 控制算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-15

    上傳用戶:nairui21

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