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文章/文档  Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波组,具备小波所不能表达的多方向特性,能有效捕获自然图像的边缘轮廓信息。本文分析了图像ontourlet系数的统计特征,并利用广义高斯函数对各子带系数层进行建模。将此模型应用于基于VisTex的自建纹理图像库,采用矩匹配估计法,提取模型参数集,运用K2L距离计算图像间的相似度。对800幅纹 ...

https://www.eeworm.com/dl/652/261802.html

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数学计算  这个是卡尔曼滤波的最简单的静态算法

这个是卡尔曼滤波的最简单的静态算法，至于复杂的动态算法要有很多种方法实现，这个算是个入门的初级产品。

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数学计算  小波包和小波阈值滤波

小波包和小波阈值滤波，常见小波和小波包的去噪声方法汇集，

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数学计算  本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。它以一种改进的自适应混合高斯模型为背景更新方法

本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。它以一种改进的自适应混合高斯模型为背景更新方法，用连通区检测算法分割出前景目标，以 Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，该算法针对目标遮挡引起的各种可能情况. ...

https://www.eeworm.com/dl/641/295870.html

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电子书籍  介绍了捷联惯性导航初始对准的几种方法

介绍了捷联惯性导航初始对准的几种方法，包括经典对准和卡尔曼滤波对准，有利于初学者学习。

https://www.eeworm.com/dl/cadence/ebook/307118.html

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matlab例程  最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的

最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。 ...

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系统设计方案  为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈值分割法将图像转化为二值图像,

为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法, 以自然环境下采集的棉田图像为研究背景, 在L ab 色彩空间进行处理, 把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈值分割法将图像转化为二值图像, 并经过中值滤波去除噪声。二值图像垂直方向投影做直方图, 利用波谷位置确定左右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散 ...

https://www.eeworm.com/dl/678/321915.html

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matlab例程  采用离散小波变换方法(Mallat算法)

采用离散小波变换方法(Mallat算法)，实现对语音信号的双通道子带压缩编码。将语音信号中，C125Hz的低频区信号完全保留，在125Hz飞KHz频段的语音信号用小波分解逐级进行较为精确的量化并进行滤波，而将高频部分采用游程编，进而达到在保证语音信号原有特性的前提下大幅度的压缩语音信号的传输数据量 ...

https://www.eeworm.com/dl/665/323689.html

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matlab例程  几种图像处理源码程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0

几种图像处理源码程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB ...

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其他  基于可编程跨导运算放大器POTA低通有源滤波器设计。该文给出了基于可编程跨导运算放大器(POTA)的有源滤波器设计方法

基于可编程跨导运算放大器POTA低通有源滤波器设计。该文给出了基于可编程跨导运算放大器(POTA)的有源滤波器设计方法，能在一定范围内实现跨导值程控调节, 提高调节精度和准确度。并且利用Jacobi 法求解相似对角形矩阵，避免解高次方程的难题。所设计的有源滤波电路不易受分布电容的影响，稳定性好、灵敏度低。本文给出了设 ...

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