本章将介绍μ’nSP™系列单片机的应用领域，具体讲述SPCE061A单片机在通讯、语音领域里的应用，并详细给出了有关系统的电路原理图、程序流程图以及程序代码，供读者参考。 μ’nSP™家族产品具有电源电压范围和工作速率范围较宽、集成度高、性能价格比高以及功耗低等特点，故其有非常广泛的应用领域。μ’nSP™家族系列产品，涵盖了非常广泛的应用。包括：发音与语音识别的微控制器（SPCE系列）、通信来电辩识应用的微控制器（SPT660x系列）、以及通用型微控制器等等，主要体现在以下几个方面： 用于数字信号处理 用于开发研制便携式移动终端 用于开发嵌入式计算机应用系统 用于数字信号处理1． 数字滤波器 (Digital Filter)数字滤波器是一种计算处理或算法。借助于此，可以将输入的一种数字信号或序列变换为另一种序列输出。数字滤波器已被广泛地应用于数字语音、数字图像处理以及模式识别和频谱分析。数字信号处理器（DSP，Digital Signal Processor）的作用是通过一系列数字来表示信号及其信息，并借助数字计算方法变换和处理这些信号。为了构成DSP，必须有一种部件能够快速地完成两个数值的乘法运算并将乘积累加于寄存器。“快速”意味着乘和累加（MAC，Multiply & ACcumulate）较高的运算速度。若以16位数值进行乘和累加，其结果应为32位。显然，μ’nSP™的硬件结构与其指令系统的结合足以构成DSP应用的硬件MAC单元，因而很适用于一些DSP方面的应用。
上传时间： 2014-01-26
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警车在城市道路上巡弋，既能够对违法犯罪分子起到震慑作用，有效控制犯罪率，又能加快接处警时间提高反应时效，为社会和谐提供有力的保障。本文以模式识别中聚类分析理论为基础，定量的给出城市道路间警车的覆盖模式和所需配置的最少警车数量，并给出最优的警车配置及巡逻方案。通过实例说明该方法能够有效的提高警车出警效率。
上传时间： 2014-12-30
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摘 要:阐述了高精度自动贴片机视觉对准系统的构成和原理。介绍了利用模式识别理论和图像的不变矩实现定位标志存在性判断的原理及算法和定位标志对准的原理及相关的图像处理算法,以及其中的点模式匹配算法。试验结果表明,定位标志存在性判断算法可以有效地区分不同的定位标志和判断定位标志是否在视场之内;定位标志对准算法在输入图像旋转、平移、定位标志被部分遮挡时,能精确地得到定位标志的位置偏差。关键词:贴片机;自动对准;定位标志;模式识别;不变矩;SUAN滤波;点模式匹配;图像处理
上传时间： 2013-11-16
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针对地下采用洛阳铲挖掘或者夜间爆破等盗掘田野文物活动将激发地动波，利用微震动检波器可以实现对一定区域内地动信号进行实时检测，提出了一种基于震动模式识别的田野文物监控系统，即通过对地下震动信号的采集、传输、调理转换、专家系统的分析与判别，来判定是否存在有盗掘活动，达到对古墓等田野文物保护的目的。本设计主要针对微信号检测与调理的硬件电路设计
上传时间： 2013-10-09
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基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算，首先采用成本较低的单摄像机单目视觉系统，对摄像机监控范围内的空间进行三维建模，便于对其监控范围内的各种物体进行距离测算与三维尺寸测算；接着依据立体视觉系统，对采用最新的模式识别技术识别出的入侵物的大小和距离进行计算，判断威胁程度。文中提出的基于单摄像机成像的电力设施侵入目标的参数计算方法，可以更为准确地判断入侵物大小和位置，从而可靠地判断威胁程度，降低误报和漏报，在输电设施的监控方面有广大的应用前景。
上传时间： 2013-11-02
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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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knn，即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法
标签： knn
上传时间： 2015-01-21
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特征提取技术。这种技术以传统的建模方式为前提，对于产生的模型的几何、拓扑等信息加以分析以提取其特征信息，这种技术一般多采用人工智能及模式识别等方面的知识。
上传时间： 2015-02-12
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DNA分类，包含三中模式识别经典算法的实现：K紧邻，BP神经网络，概率神经网络。
上传时间： 2014-12-20
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自动地分类和聚集文档，可以选择作为一个Web服务。这个程序完全是用Java编写的，利用了 Weka机器学习工具包。
上传时间： 2014-09-08
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