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改进的基于模型匹配的快速目标识别
<span id="LbZY">文中建立不同类型目标的模型匹配数据库；采用最小周长多边形构造目标主体轮廓的近似多边形，以简化目标主体轮廓减少算法处理的数据量；提取具有仿射不变性的多边形顶点个数、最长线段两侧顶点个数、同底三角形面积比向量特征不变量对待识别目标进行描述，应用3个特征量在模型匹配数据库中逐一进行分层遍历搜索匹配。实验表明，基于模型匹配的目标识别算法能够快速的识别目标，提高了目标识别的实
汽车防撞雷达系统功率放大器仿真设计
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px;">设计了用于汽车防撞雷达的功率放大器，为了消除在K波段的寄生效应的影响，设计了直流偏置、输入输出匹配网络、耦合隔直和电源滤波的微带网络。通过ADS仿真，得到
基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用
<span id="LbZY">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，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间
基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除
信号放大电路
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt; LINE-HEIGHT: 18pt; mso-line-height-rule: exactly; tab-stops: 20.0pt"><FONT size=3>2-1 何谓测量放大电路？对其基本要求是什么？ <p></p></FONT></P>
<P class=MsoNormal style="MA