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K-mean

  • 數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    標(biāo)簽: Castkeman 數(shù)字圖像處理

    上傳時(shí)間: 2013-06-18

    上傳用戶:eeworm

  • 數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    數(shù)字圖像處理(K.R.Castkeman)

    標(biāo)簽: Castkeman 數(shù)字圖像處理

    上傳時(shí)間: 2013-06-06

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  • 數(shù)字圖像處理-K.R.Castkeman-583頁-26.1M.pdf

    專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 數(shù)字圖像處理-K.R.Castkeman-583頁-26.1M.pdf

    標(biāo)簽: Castkeman 26.1 583

    上傳時(shí)間: 2013-07-17

    上傳用戶:Yukiseop

  • 經(jīng)典Mean shift算法

    ·經(jīng)典Mean shift算法

    標(biāo)簽: shift Mean nbsp 算法

    上傳時(shí)間: 2013-05-29

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  • 用VC編寫的基于K-means的車牌識(shí)別程序

    ·用VC編寫的基于K-means的車牌識(shí)別程序

    標(biāo)簽: K-means 編寫 程序 車牌識(shí)別

    上傳時(shí)間: 2013-08-06

    上傳用戶:liuchee

  • 單片K型熱電偶放大與數(shù)字轉(zhuǎn)換器

    本文介紹了單片K型熱電偶放大與數(shù)字轉(zhuǎn)換器MAX6675的使用方法。

    標(biāo)簽: 熱電偶 放大 數(shù)字轉(zhuǎn)換器

    上傳時(shí)間: 2013-05-21

    上傳用戶:wxhwjf

  • 基于卡爾曼濾波與Mean Shift的運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤

    針對(duì)Mean Shift算法不能跟蹤快速目標(biāo)、跟蹤過程中窗寬的大小保持不變的特點(diǎn)。首先,卡爾曼濾波器初步預(yù)測(cè)目標(biāo)在本幀的可能位置;其次, Mean Shift算法在這點(diǎn)的鄰域內(nèi)尋找目標(biāo)真實(shí)的位置;最后,在目標(biāo)出現(xiàn)大比例遮擋情況時(shí),利用卡爾曼殘差來關(guān)閉和打開卡爾曼濾波器。實(shí)驗(yàn)表明該算法在目標(biāo)尺度變化、遮擋等情況下對(duì)快速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)能夠取得較好的跟蹤效果。

    標(biāo)簽: Shift Mean 卡爾曼濾波 車輛跟蹤

    上傳時(shí)間: 2013-10-10

    上傳用戶:TF2015

  • 高增益K波段MMIC低噪聲放大器

      基于0.25gm PHEMT工藝,給出了兩個(gè)高增益K 波段低噪聲放大器.放大器設(shè)計(jì)中采用了三級(jí)級(jí)聯(lián)增加?xùn)艑挼碾娐方Y(jié)構(gòu),通過前級(jí)源極反饋電感的恰當(dāng)選取獲得較高的增益和較低的噪聲;采用直流偏置上加阻容網(wǎng)絡(luò),用來消除低頻增益和振蕩;三級(jí)電路通過電阻共用一組正負(fù)電源,使用方便,且電路性能較好,輸入輸出駐波比小于2.0;功率增益達(dá)24dB;噪聲系數(shù)小于3.5dB.兩個(gè)放大器都有較高的動(dòng)態(tài)范圍和較小的面積,放大器ldB壓縮點(diǎn)輸出功率大于15dBm;芯片尺寸為1mm×2mm×0.1mm.該放大器可以應(yīng)用在24GHz汽車?yán)走_(dá)前端和26.5GHz本地多點(diǎn)通信系統(tǒng)中.

    標(biāo)簽: MMIC 增益 低噪聲放大器 波段

    上傳時(shí)間: 2014-12-23

    上傳用戶:masochism

  • RFID不確定數(shù)據(jù)流中的Top-K查詢研究

    在游客游跡跟蹤與追溯系統(tǒng)中,產(chǎn)生大量不確定數(shù)據(jù),有效的Top-K查詢處理是不確定性數(shù)據(jù)管理中一項(xiàng)重要技術(shù)。研究了運(yùn)用Top-K檢索不確定數(shù)據(jù)的問題,定義了不確定數(shù)據(jù)流元組的查詢語義,提出了一種在記錄向量的基礎(chǔ)上的不確定數(shù)據(jù)查詢算法,并利用實(shí)例演示了查詢的過程。該算法按照元組的得分值進(jìn)行降序排列,概率值最高的前k個(gè)元組集合就是Top-K的查詢結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的算法更具高效性和實(shí)用性。

    標(biāo)簽: Top-K RFID 數(shù)據(jù)流 查詢

    上傳時(shí)間: 2013-10-27

    上傳用戶:l銀幕海

  • ZMNL的相關(guān)廣義K分布寬帶雷達(dá)雜波仿真

    文中首先研究了廣義K分布模型及其統(tǒng)計(jì)特性,得到了相關(guān)系數(shù)之間的非線性關(guān)系。從而利用零記憶非線性變換(ZMNL)方法仿真了相關(guān)廣義K分布雜波,給出了基于ZMNL法的相關(guān)廣義K分布雜波序列仿真原理和算法流程圖,并仿真了幾種經(jīng)典的特殊廣義K分布。

    標(biāo)簽: ZMNL K分布 廣義 寬帶雷達(dá)

    上傳時(shí)間: 2013-10-24

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