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降噪方法

  • 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

  • 寬帶低相噪高分辨率頻率合成器設計

    利用鎖相環(PLL)和YTO相結合,設計出一種頻率合成器。實現了3~7 GHz的頻率覆蓋和低于0.2 Hz的頻率分辨率。全頻段相噪均在-108 dBc/Hz@10 kHz以下,具有較高的實用價值。

    標簽: 寬帶 高分辨率 頻率合成器

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:258彼岸

  • 一種改進的LPCC參數提取方法

    為了提高語音信號的識別率,提出了一種改進的LPCC參數提取方法。該方法先對語音信號進行預加重、分幀加窗處理,然后進行小波分解,在此基礎上提取LPCC參數,從而構成新向量作為每幀信號的特征參數。最后采用高斯混合模型(GMM)進行說話人語音識別,實驗表明新特征參數取得了較好的識別率。

    標簽: LPCC 參數提取

    上傳時間: 2013-10-10

    上傳用戶:asdgfsdfht

  • 電容值的讀取方法

    常見電容值的讀取方法

    標簽: 電容值 讀取

    上傳時間: 2013-11-10

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 一種模擬電路故障診斷方法

    為了解決模擬電路故障診斷復雜多樣難于辨識的問題, 有效提高分類的準確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法。

    標簽: 模擬電路 故障診斷

    上傳時間: 2013-11-03

    上傳用戶:guanhuihong

  • 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中待分類目標的可能分布,使特征采樣點盡可能集中于目標區域,基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進的有偏采樣算法。原算法將目標基于區域特征出現的概率和顯著圖結合起來,計算用于特征采樣的概率分布圖,使用硬編碼方式對區域特征進行編碼,導致量化誤差較大。改進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概率計算方式以及空間金字塔框架,改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個數據集上進行實驗,平均精度比隨機選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%,驗證了算法的有效性。

    標簽: 圖像分類 特征采樣

    上傳時間: 2013-10-24

    上傳用戶:wawjj

  • 基于PN結的熱電偶補償電路設計

    分析了幾種常用的熱電偶冷端補償方法的優缺點,根據1N4148在恒流條件下其管壓降與溫度的線性關系設計了一種基于PN結的熱電偶冷端補償電路。該補償方法具有成本低、精度高、通用性強等優點,該電路可以對不同型號的熱電偶進行冷端補償,同時具有斷偶檢測功能。

    標簽: PN結 熱電偶 補償 電路設計

    上傳時間: 2013-10-11

    上傳用戶:pkkkkp

  • 過采樣∑—△ADC的原理及實現

    論述了過采樣Σ一AADC的基本原理及結構,分析了Σ一△調制器的頻域傳輸特性和系統的信噪比,給出了實現不同的A/D轉換精度必須滿足的條件和用單片機實現Σ一AADC的具體方法和電路.實際使用表明,該方法測量結果可靠,具有實用價值.

    標簽: ADC 過采樣

    上傳時間: 2013-11-17

    上傳用戶:gaome

  • 哈達瑪變換光譜儀壓縮系統研究

     基于數字微鏡器件(Digital Micro-mirror Device,DMD)的哈達瑪變換光譜技術是一種新型的光譜成像技術,在國內很少有專門的文獻介紹[1-3]。文中先介紹了本實驗采用的哈達瑪光譜儀樣機的原理以及哈達瑪成像光譜儀優于傳統模板的獨特之處,即獲得多通道高能量高信噪比的光譜數據,然后描述對采集到的數據做高信噪比,高分辨率壓縮處理,最后說明此方法實時性強、圖像失真小、實用價值高、應用范圍廣。

    標簽: 哈達 變換光譜儀 壓縮系統

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:eastimage

  • 基于Gabor小波的人臉表情特征提取研究

    為了使計算機能更好的識別人臉表情,對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理,包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明,上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快,能達到實時性的要求,并且具有很好的魯棒性,識別率高。

    標簽: Gabor 人臉 特征提取

    上傳時間: 2013-11-08

    上傳用戶:小眼睛LSL

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