随着多媒体技术的发展，数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域：图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式：专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中，低层的图像预处理的数据量很大，要求处理速度快，但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式，基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先，阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理，重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法，并给出了该算法相应的Matlab 仿真；然后，为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点，本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明，相比于其他几种经典算法，本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节，并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化，以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现；最后，给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案，包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块，并对各个系统模块和整体进行了仿真验证，结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求，具有一定的理论和实际应用价值。关键词：图像处理系统，FPGA，图像去噪算法，小波变换
上传时间： 2013-05-16
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由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
上传时间： 2013-10-31
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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lightSVM的源程序，支持向量机模型
上传时间： 2014-01-12
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mySvm的最新源程序，关于支持向量机
上传时间： 2015-02-12
上传用户：CSUSheep
用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取
上传时间： 2015-03-19
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是一个用MATLAB编的一个系统，是关于各个神经我网络模型和支持向量机的软件包
标签： MATLAB
上传时间： 2014-08-22
上传用户：CHENKAI
由java开发的软件包，里面有人工智能所用的很多东东，包括神经网络，支持向量机，决策树等分类和回归分析方法，集成化软件哦！
上传时间： 2014-11-15
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模式识别中人连识别眼镜定位，用的是matlab支持向量机开发的
上传时间： 2015-04-19
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SVM Light的多分类源代码，尤其是可用来做文本分类。SVM（支持向量机）方法是目前已知的最优秀的分类方法之一。SVM不仅可以用来分类，也可以用来做回归。
上传时间： 2015-05-30
上传用户：wang5829
