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找到约 14,478 项符合 数字识别 的查询结果

学术论文 基于DSPs和FPGA的通信信号调制识别方法研究

基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经 ...
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学术论文 基于FPGA的路径识别图像传感器的设计

基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向,因此,地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中,图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器,嵌入式微处理器或者DSP ...
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学术论文 车牌识别系统的硬件设计与实现

随着交通工具的迅猛发展,智能交通系统(Intelligent TransportationSystems,简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中,车牌识别(LicensePlate Recognition,简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响,牌照中的字符可能出 ...
https://www.eeworm.com/dl/514/13012.html
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技术书籍 《语音处理与识别》

·语音处理与识别是利用计算机对语音信号进行分奸和综和,实现对人类语音的自动理解和处理的一门学科.本书共八章,即语音信号数字处理基础、语音信号时域处理方法、语音波形数字编码、短时博里叶分析、语音信号同态处理及线性预测编码、语音识别方法与系统等。本书可作通信工程、无线电技术和计算机应用科字等专业的本科生、 ...
https://www.eeworm.com/dl/537/15911.html
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模拟电子 基于MATLAB数字信号处理论文最终

随着信息技术的不断发展,数字信号处理已成为一个极其重要的学科和技术领域,在通信、语音、图像、遥感、生物工程等众多领域得到了广泛的应用。数字信号处理的核心内容主要是信号的获取、传输和处理、识别及综合等。信号是信息的载体,系统是信息处理的手段。因此,为了更好的研究信号和系统的基本理论与方法,使同学们更好 ...
https://www.eeworm.com/dl/571/20264.html
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单片机编程 基于单片机的颜色自适应识别电路

  为解决电致变色器件的颜色变化受外界环境颜色控制的问题,设计了一种基于单片机的便携式颜色自适应识别电路。与传统颜色识别电路相比较,该电路利用数字式的颜色传感器来获取外界环境颜色,产生的数字颜色信号易于单片机进行处理。在电路中,下位机部分主要负责获取电致变色器件变色参数及控制电致变色器件的颜色变化 ...
https://www.eeworm.com/dl/502/29092.html
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传感与控制 一种车牌识别软件系统研究

针对现有车牌识别算法中的车牌定位、字符分割和字符识别三个核心模块存在的不足, 提出了一种基于边缘两侧颜色检测的车牌定位方法;通过采用动态阈值调整方法,很好的实现了字符分割;对神经网络在字符识别技术中的应用进行了大量的研究和实验,根据汉字和数字、字母特征提取的不同,在对字符信息初识别时将汉字和数字、字 ...
https://www.eeworm.com/dl/562/34072.html
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C/C++语言编程 基于LSB的数字水印技术

LSB数字水印技术 数字水印(Digital Watermarking)技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构),且不影响原载体的使用价值,也不容易被探知和再次修改。但可以被生产方识别和辨认。通过这些隐藏在载体中的信息,可以达到确认内容创建者、购买 ...
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汇编语言 设计目的 加深对语法分析程序的任务及其工作原理的理解;掌握语法分析程序的实现方法;掌握简单语言的状态转换图表示形式极其识别程序的构造。 设计任务 编写对简单语言进行语法分析的词法分析程序。并对输入串f

设计目的 加深对语法分析程序的任务及其工作原理的理解;掌握语法分析程序的实现方法;掌握简单语言的状态转换图表示形式极其识别程序的构造。 设计任务 编写对简单语言进行语法分析的词法分析程序。并对输入串for I=1to 20 do {x:=x+2 y:=y*(2+c) }} 进行语法分析,要求如下: 1。识别其中的关键字,标识符,常数,运算符 ...
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人工智能/神经网络 对于含有噪声的的数字图像模式“1、2、3、4”

对于含有噪声的的数字图像模式“1、2、3、4”,使用“hopfield”神经网络,进行联想、识别,以去除噪声的影响。
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