单子特征
共 31 篇文章
单子特征 相关的电子技术资料,包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等,共 31 篇文章,持续更新中。
用于图像分类的有偏特征采样方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布,使特征采样点尽可能集中于目标区域,基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来,计算用于特征采样的概率分布图,使
基于NSCT域各向异性双变量萎缩图像去噪
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">提出了一种用各向异性双变量拉普拉斯函数模型去模拟NSCT域的系数的图像去噪算法,这种各向异性双边拉普拉斯模型不仅考虑了NSCT系数相邻尺度间的父子关系,
基于小波分析的低截获信号检测方法研究
<span id="LbZY">在鱼雷技术发展中,低截获概率技术(LPI)的采用大大提高鱼雷的作战能力,同时也对截获信号提出了更高的要求。本文将基于小波分析的检测方法,具体对有效的低截获特征信号信号进行检测,相比于短时傅里叶变换的基础上,采用Daubechies5小波对信号进行分解变换,证明小波分析方法的有效性及优越性。</span><br />
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HHT方法在探地雷达回波信号特征提取上的应用
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 20.909090042114258px; ">探地雷达回波信号是一种非平稳非线性信号,其中不仅包含地下埋藏物的目标信号,还包含有可能掩藏目标信号的直达波信号,给目标的
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
空管模拟训练中指令的语音识别与合成技术研究
<span id="LbZY">空中交通管制指令标准用语的训练是空管模拟训练中的重要内容。本文对空管模拟训练中指令的自动语音识别及自动语音合成应答问题进行了分析研究,包括:指令标准用语基本特征的分析,语言模型的文法设计,指令特殊发音的处理,多次应答的处理等,并基于开源语音识别引擎及语音合成引擎,设计并实现了一个语音指令识别及合成系统AIRSS. 系统实验数据分析表明,应答响应时间及语音合成的效果可
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
脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中,然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响,使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声,因此降噪处理显得尤为必要。同时,脉搏波中含有人体生理病理信息,不同的人将表现为不同的特征,可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法,该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力,且具有对信号具
一种改进的LPCC参数提取方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了提高语音信号的识别率,提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理,然后进行小波分解,在此基础上提取LPCC参数,从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型(GM
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
基于Kalman滤波的多传感器信息融合研究
<span id="LbZY">多传感器信息融合是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。单一传感器只能获得环境或被测对象的部分信息段,多传感器信息融合后可以完善地、准确地反映环境特征。本文介绍多传感器数据融合的基本理论。数据融合是把来自不同传感器数据加以综合、相关、互联,提高定位和特征估计的精度。文章对Kalman融合算法进行仿真,对结果进行分析。验证算法的可行性。<br /