本文以数字图像处理、压缩技术和MATLAB应用为基础，偏重于MATLAB图像处理的分析和应用。涉及到关于图像处理的图像增强、二值处理、小波分析和图像压缩的基本概念，解决了利用低通、高通滤波，膨胀，腐蚀，平滑，边缘提取和基于DCT变换，小波变换的图像压缩技术的图像处理，制作了一个关于图像处理和图像压缩的系统。
上传时间： 2017-07-08
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3鲁棒语音识别技术的研究.kdh 鲁棒语音识别技术是语音识别系统从实验室理论走向实际应用的关键性 技术之一，其研究的主要目的是解决训练环境与应用环境之间失配所造成的识 别率下降问题，本文在总结和分析现有多种鲁棒性识别算法的基础上，主要针 对加性噪声的影响，在语音增强、基音提取、端点检测、鲁棒特征参数的选择 等方面进行了深入地研究和探讨。
上传时间： 2013-12-10
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第一章、Windows下堆栈溢出入门 第二章、Windows下ShellCode编写初步 第三章、后门的编写和ShellCode的提取 第四章 Windows下堆溢出利用编程 第五章 ShellCode变形编码大法 第六章 ShellCode编写高级技术 第七章、漏洞的发现、分析和利用
上传时间： 2013-12-11
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论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-12
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-13
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光电探测技术是一种根据目标和背景辐射或者反射的光波在波长和强度之间的差异来进行目标探测的一种技术，它包括从紫外光（02-04um）、可见光（04-0.7um）、红外光（1~3μm，3~5μm，8~12μm）等多种波段的光信号探测。本文通过对低小慢目标的红外特性进行分析，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法。低小慢飞行器因为其成本低廉和获取容易，极易形成黑飞，近年来随着低小慢目标威胁态势的增加，国内外关于低小慢目标的管控需求日益增长。但是因为低小慢目标本身种类、制作材料多样，且很多没有强热源，导致其在红外图像上与周围环境成像特征类似，常用的红外弱小目标探测算法无法充分抑制背景，探测效果较差。当前对于低小慢日标的探测以雷达探测为主，红外探测算法较少，但国内外很多研究机构都已在陆续开展红外低小慢目标探测方面的研究。本文主要对以下四点内容进行了研究总结。（1）本文首先以无人机为例对低小慢目标的红外成像特性进行分析，通过分析低小慢日标与传统红外弱小目标在红外特征差异，总结说明了低小慢目标在红外图像上更难与背景区分，同时具有复杂多变的运动轨迹（2）对红外低小慢目标增强进行了研究，通过对奇异值分解（SVD）后的奇异值矩阵设计非线性变换函数，使重构后图像中目标所在的高频部分的对比度得到增强从而使目标和背景之间的区别更加明显，达到了增强目标的目的。（3）针对 Robinson guard滤波器对极值敏感的问题，对原有的计算方式进行了改进，改进后的 Robinson Guard滤波器可以更有效的区分前景和背景，对于背景的抑制更加充分。（4）在上述研究的基础上，提出了一种新的红外低小慢目标探测算法，该算法首先使用本文所用的目标增强方法对目标进行增强，然后使用改进后的 RobinsonGuard滤波器进行背景抑制，最后使用基于局部对比度（LC）的自适应阈值分割方法来提取目标使用真实拍摄的红外低小慢目标序列图像对本文方法进行仿真分析，实验结果表明本文方法具有很好的背景抑制效果，可以有效的实现低小慢目标的探测
标签： 光电探测
上传时间： 2022-03-14
上传用户：lipengxu
主要介绍如何从放大了的信号中除去有害噪声，提取有用信号的滤波技术。书中介绍处理低频信号所必须的RC滤波器、有源滤波器、LC滤波器，以及低频滤波器中能够实现极限Q值的锁相放大器的设计放大等。
标签： 滤波器
上传时间： 2022-04-16
上传用户：kjl
当人体内胰岛素分泌不足或胰岛素作用缺失时会导致血糖浓度偏离正常水平从而引发糖尿病及其并发症。血糖浓度的检测是糖尿病科学诊断的前提。本文针对课题组研制的MEMS血糖传感器用于组织液超滤提取检测的功能需求，研究了三电极MEMS血糖检测传感器微电流检测技术并研制了传感器检测与控制电路。本文主要对检测原理、电路设计与分析、电路测试以及检控系统葡萄糖浓度测试等部分进行了详细研究。首先对MEMS血糖传感器的检测原理进行分析，对辅助传感器产生电流的电路（恒电位电路和信号发生电路）原理图进行设计，对传感器产生的微电流范围进行实验分析。对传感器工作过程中产生的电化学噪声进行研究，提出噪声消减方法，为后续微电流检测电路的设计奠定基础。然后结合检测微电流输出特点及血糖传感器超滤提取动作控制需求，设计了检控系统，由微电流检测系统、人机交互及无线通信、电源系统三大部分组成。为验证微电流检测系统电路设计的正确性，本文借助Multisim仿真软件重点对电路中的恒电位及1/V转换的性能进行分析。此外对电路中的噪声来源进行分析，计算相关噪声并分析对电流检测的影响。对元件布置与布线、接地、电路板漏电防护等方面进行了研究，从而提高电路的抗干扰能力在检控电路研制基础上，本文搭建测试系统，测试电路的静态和动态特性.静态特性准确度、重复性、灵敏度、分辨力、稳定性、零漂等：动态特性包括恒电位电路的电压跟随特性以及检测电路的阶跃响应和频率响应特性。测试结果表明，该检测系统满足设计指标。最后，为测试葡萄糖浓度，将微电流检控电路与MEMS血糖传感器集成，做葡萄糖浓度的响应实验和重复性实验。在测试结果数据处理基础上，建立了葡萄糖浓度预测模型。测试结果表明，通过预测模型得到的检测结果符合临床检测精度要求。
上传时间： 2022-06-17
上传用户：wky20090436
当雷达波束照射海面时，海浪也能反射电波，使显示器荧光屏上出现杂乱脉冲或不均匀闪烁斑点，时隐时现，且位置不固定，这种看起来类似噪声的后向散射回波，被称为海杂波。简单来说，海杂波就是来自于被雷达发射信号照射的一片海面的后向散射回波。航海雷达检测海面上的或者接近海面上空的目标物体时，需要克服海面本身的海杂波，但由于海杂波具有变化多端和对目标物体的回波强度干扰大的缺点，故在很多情况下，限制了航海雷达的探测能力，所以说对于海杂波的抑制成为航海雷达必须解决的一个重要问题。研究海杂波抑制技术不仅具有理论上的重要性，而且具有实践上的重要性，在海浪监测、军事侦察中均具有重大价值和广泛需求。如何精确将淹没于强海杂波背景中的目标信息提取出来是海杂波抑制技术的关键。目前抑制海杂波的方法即国大多都是从信号处理角度提出的，但由于海杂波信号具有很强的相关性，例如海尖峰效应-]，这种相关性导致了从信号处理角度无法完全抑制海杂波。所以本文另辟蹊径，提出了一种系统的从图像处理角度去抑制海杂波的方法。此方法能够有效地消除噪声对海杂波图像影响，并能准确地将目标图像从海杂波图像中
标签： 神经网络
上传时间： 2022-07-09
上传用户：lijumiao
轻松入门 学显示器技术
标签： 显示器技术
上传时间： 2013-05-19
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