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学术论文 超宽带脉冲与MB-OFDM物理层的FPGA实现

现代通信系统对带宽和数据速率的要求越来越高,超宽带(ultra-wideband,UWB)通信以其传输速率高、空间容量大、成本低、功耗低的优点,成为解决企业、家庭、公共场所等高速因特网接入的需求与越来越拥挤的频率资源分配之间的矛盾的技术手段。 论文主要围绕两方面展开分析:一是介绍用于UWB无载波脉冲调制及直接序列码分多址 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/9964.html
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学术论文 基于ARM的人脸识别系统设计与实现

人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/10502.html
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学术论文 基于ARM架构的嵌入式人脸识别技术研究

嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究;嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/11680.html
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模拟电子 基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

针对SIFT算法复杂程度高,实时性差,在维数较高的图像配准中并不实用的问题,提出了一种基于线性鉴别分析(LDA)的SIFT算法(SIFT-LDA)。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量,然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验,实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时,实时性要 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20233.html
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模拟电子 基于巴氏距离和LPP相结合的人脸识别

局部保持映射(Locality Preserving Projection,LPP)算法是一种有效的特征提取方法。提出了利用巴氏距离和LPP相合算法对特征进行提取。当特征维数过高时,首先对样本用LPP进行特征提取和降维处理,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。在ORL上实验,实验结果表明了提出算法在人脸识别中的有效性。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20237.html
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模拟电子 主成分分析的图像压缩与重构

针对图像占用空间大,特征表示时维数较高等的缺点,系统介绍了主成分分析(PCA)的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明,利用PCA能有效的减少数据的维数,进行特征提取,实现图像压缩,同时并根据实际需要重建图像。 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/21122.html
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单片机编程 AVR系列单片机C语言编程与应用实例

本书针对Atmel公司的AVR系列单片机和ImageCraft公司的ICC AVR开发环境,详细地介绍了AT90LS8535的C语言程序设计。全书共有13章,其内容既涉及到了单片机的结构原理、指令系统、内容资源和外部功能扩展,又包含了单片机的编程工具——ICC AVR C编程器的数据类型、控制流、函数和指针等。本书的特点是:深入浅出 ...
https://www.eeworm.com/dl/502/26857.html
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单片机编程 MSP430系列单片机C语言程序设计与开发

MSP430系列单片机C语言程序设计与开发MSP430系列是一个具有明显技术特色的单片机品种。关于它的硬件特性及汇编语言程序设计已在《MSP430系列超低功耗16位单片机的原理与应用》及《MSP430系列 FLASH型超低功耗16位单片机》等书中作了全面介绍。《MSP430系列单片机C语言程序设计与开发》介绍IAR公司为MSP430系列单片机配备的C ...
https://www.eeworm.com/dl/502/31128.html
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单片机编程 用C51写的普通拼音输入法源程序代码

用C51写的普通拼音输入法源程序代码:原作使用了一个二维数组用以查表,我认为这样比较的浪费空间,而且每个字表的索引地址要手工输入,效率不高。所以我用结构体将其改写了一下。就是大家现在看到的这个。  因为代码比较的大,共有6,000多汉字,这样就得要12,000 byte来存放GB内码,所以也是没办法的.编译结果约为3000 ...
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开发工具 matlab语言基础PPT

MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数,也不需要说明数据类型的矩阵(向量和标量为矩阵的特例),而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。
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