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b分量提取

  • LCD點(diǎn)陣提取工具zimo221

    LCD點(diǎn)陣提取工具zimo221

    標(biāo)簽: zimo LCD 221 點(diǎn)陣

    上傳時(shí)間: 2014-01-10

    上傳用戶:chendawei

  • 數(shù)碼管數(shù)字提取程序

    數(shù)碼管數(shù)字顯示提取小程序

    標(biāo)簽: 數(shù)碼管 數(shù)字提取 程序

    上傳時(shí)間: 2013-11-01

    上傳用戶:litianchu

  • LCD點(diǎn)陣提取工具zimo221

    LCD點(diǎn)陣提取工具zimo221

    標(biāo)簽: zimo LCD 221 點(diǎn)陣

    上傳時(shí)間: 2013-10-13

    上傳用戶:范縝東苑

  • HDB3編解碼器設(shè)計(jì)

    HDB3(High Density Bipolar三階高密度雙極性)碼是在AMI碼的基礎(chǔ)上改進(jìn)的一種雙極性歸零碼,它除具有AMI碼功率譜中無直流分量,可進(jìn)行差錯(cuò)自檢等優(yōu)點(diǎn)外,還克服了AMI碼當(dāng)信息中出現(xiàn)連“0”碼時(shí)定時(shí)提取困難的缺點(diǎn),而且HDB3碼頻譜能量主要集中在基波頻率以下,占用頻帶較窄,是ITU-TG.703推薦的PCM基群、二次群和三次群的數(shù)字傳輸接口碼型,因此HDB3碼的編解碼就顯得極為重要了[1]。目前,HDB3碼主要由專用集成電路及相應(yīng)匹配的外圍中小規(guī)模集成芯片來實(shí)現(xiàn),但集成程度不高,特別是位同步提取非常復(fù)雜,不易實(shí)現(xiàn)。隨著可編程器件的發(fā)展,這一難題得到了很好地解決。

    標(biāo)簽: HDB3 編解碼器

    上傳時(shí)間: 2013-11-01

    上傳用戶:lindor

  • 基于Gabor的特征提取算法在人臉識(shí)別中的應(yīng)用

    針對人臉識(shí)別中的特征提取問題,提出一種新的基于Gabor的特征提取算法,利用Gabor小波變換良好的提取區(qū)分能力和LDA所具有的判別性優(yōu)勢來進(jìn)行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進(jìn)行初次降維,再利用LDA實(shí)現(xiàn)再次降維,得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。

    標(biāo)簽: Gabor 特征提取 人臉識(shí)別 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶:alex wang

  • 基于海天線提取的紅外小目標(biāo)檢測方法

    通過對海上紅外圖像進(jìn)行分析,提出了一種基于海天線提取的紅外小目標(biāo)檢測方法。該算法的基本思路是根據(jù)所需提取目標(biāo)的特點(diǎn),首先選擇感興趣的灰度區(qū)域,然后運(yùn)用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測,接著對圖像進(jìn)行Hough變換檢測海天線,最后對海天線以下且符合目標(biāo)特征的連通域進(jìn)行標(biāo)記從而來確定目標(biāo)的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能較好地檢測出海上紅外小目標(biāo)。

    標(biāo)簽: 海天線 紅外 目標(biāo)檢測

    上傳時(shí)間: 2015-01-03

    上傳用戶:long14578

  • 運(yùn)動(dòng)人體檢測和二維關(guān)鍵點(diǎn)提取

    給出了一種運(yùn)動(dòng)人體區(qū)域的檢測及其對應(yīng)的二維關(guān)鍵點(diǎn)的提取方法。首先運(yùn)用幀差法構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)的背景模型以達(dá)到背景初始化和背景更新的目的。接著用減背景法實(shí)現(xiàn)二維運(yùn)動(dòng)人體區(qū)域的檢測。最后將檢測到的運(yùn)動(dòng)人體區(qū)域,通過運(yùn)用APAR(anti-paralle lines)區(qū)域法實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)人體關(guān)鍵點(diǎn)的提取。

    標(biāo)簽: 運(yùn)動(dòng)人體檢測 二維

    上傳時(shí)間: 2013-10-25

    上傳用戶:lz4v4

  • 基于特征提取與認(rèn)證的彩色圖像人臉檢測

    在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進(jìn)行研究后,綜合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識(shí)別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因?yàn)槿四槇D像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的,所以對人臉圖像使用二維小波變換,提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換,從而獲得原人像的一個(gè)低維空間的表達(dá)。但是頻譜臉特征維數(shù)仍然較高,所以在頻譜臉法的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征,降低特征的維數(shù),提高識(shí)別效率。利用人臉面部構(gòu)造產(chǎn)生的灰度特性提取眼睛,利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴,進(jìn)而根據(jù)眼睛和嘴巴構(gòu)成三角形模板的特性,精確定位人臉在圖像中的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種結(jié)合膚色和面部特征的算法,能夠?qū)θ四樳M(jìn)行較快速、準(zhǔn)確的定位,而且結(jié)果比較穩(wěn)定可靠。

    標(biāo)簽: 特征提取 彩色圖像 人臉檢測

    上傳時(shí)間: 2013-10-09

    上傳用戶:zhf01y

  • 基于波包提取技術(shù)的傳感器組設(shè)計(jì)二維成像技術(shù)

    針對大型構(gòu)件內(nèi)部微損傷難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)排除,給生活生產(chǎn)造成安全隱患的現(xiàn)狀,基于波包提取技術(shù),利用波包的虛擬時(shí)間逆?zhèn)鞑ィO(shè)計(jì)了一種新的傳感器陣列,并在理論上推導(dǎo)了該傳感器陣列二維成像的運(yùn)算公式,最后利用MATLAB編程模擬仿真了用該傳感器陣列進(jìn)行無損檢測時(shí)的二維成像結(jié)果,結(jié)果表明其成像結(jié)果的綜合精度可以達(dá)到98.7%,因此用該傳感器陣列進(jìn)行大型構(gòu)件內(nèi)部微損傷的探測對于發(fā)現(xiàn)安全隱患、排除安全隱患具有重大的指導(dǎo)意義。

    標(biāo)簽: 提取技術(shù) 傳感器 二維 成像技術(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-11-12

    上傳用戶:libinxny

  • 一個(gè)簡單好用的B+樹算法實(shí)現(xiàn)

    一個(gè)簡單好用的B+樹算法實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時(shí)間: 2015-01-04

    上傳用戶:縹緲

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