欧氏
共 30 篇文章
欧氏 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 30 篇文章，持续更新中。
基于不变矩的人形识别
基于不变矩的人形识别 应用Hu不变矩和Z距和欧氏距离算法等
基于小波系数的近红外光谱局部建模方法与应用研究
·摘 要:局部建模方法使用与预测样本相似的样本建立模型,可解决光谱响应与浓度之间的非线性问题,扩大模型的适用范围,提高预测准确度。采用小波变换进行数据压缩并利用小波系数之间的欧氏距离作为光谱相似性的判据,实现了近红外光谱定量分析的局部建模方法,避免了样本之间的依赖性。将所建立的方法用于烟草样品中氯含量的测定,100次重复计算得到的预测集均方根误差（RMSEP）平均值为0.0665,标准偏差（σ）为
夏克2哈特曼传感器任意形状孔径波前的模式重构及Zernike多项式描述
<P>根据高等代数内积和欧氏空间的概念及线性无关向量正交化方法,提出了在任意形状区域上,利用Zernike多项式在给定区域的正交化方法,通过线性变换生成一组新的正交多项式,实现在任意区域哈特曼2夏克波
（2，1，9）软判决Viterbi译码器的设计与FPGA实现
卷积码是无线通信系统中广泛使用的一种信道编码方式。Viterbi译码算法是一种卷积码的最大似然译码算法，它具有译码效率高、速度快等特点，被认为是卷积码的最佳译码算法。本文的主要内容是在FPGA上实现约束长度为9，码率为1/2，采用软判决方式的Viterbi译码器。 本文首先介绍了卷积码的基本概念，阐述了Viterbi算法的原理，重点讨论了决定Viterbi算法复杂度和译码性能的关键因素，在此基础上
改进的K-均值算法在岩相识别中的应用
K-均值算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法。本文研究和探索K-均值方法在岩相识别中的应用。在求样本间的距离时，采用马氏(Mahalanobis)距离代替欧氏距离。<BR>关键词：岩相识别；测
（2，1，9）软判决Viterbi译码器的设计与FPGA实现.rar
卷积码是无线通信系统中广泛使用的一种信道编码方式。Viterbi译码算法是一种卷积码的最大似然译码算法，它具有译码效率高、速度快等特点，被认为是卷积码的最佳译码算法。本文的主要内容是在FPGA上实现约束长度为9，码率为1/2，采用软判决方式的Viterbi译码器。 本文首先介绍了卷积码的基本概念，阐述了Viterbi算法的原理，重点讨论了决定Viterbi算法复杂度和译码性能的关键因素，在此基础上
一种基于红外热成像技术的星载EPC可靠性状态检测方案研究
<p>摘要 该文针对星载 EP C(Elect ronic Power Conditioner) 可靠性状态检测间题引入了一种非接触式的红外热成</p><p>像检测方法，介绍了应用该方法进行可靠性状态检测的理论依据及其检测系统构成；并在用该系统对星载 EPC 样机进行</p><p>了大批试验研究的基础上， 依据数理统计理论和欧氏距离判别方法 ， 首次提出了一个有
前庭系统数学模型及分数阶微积分的应用
<p>前庭系统是人体内耳中关于人体运动状态和空间位置的感受器，它主要包括半规管以及平衡器-椭圆囊和球囊，半规管是主要的旋转运动感受器，椭圆囊和球囊内有听斑，其中含有耳石，头的倾斜可以引起耳石所致的毛细胞弯曲，后者将神经冲动通过前庭神经传送到大脑，因此，椭圆囊和球囊能够感受头部的移动以及它相对于重力的方位.当前，由于航天技术，特别是载人飞船技术的发展，有关前庭系统动力响应的研究，正日益引起各国学者的
基于矩阵体积度量的二维PCA人脸识别
·摘 要:本文提出一种符合高维几何空间理论的矩阵体积度量分类准则用于人脸识别。基于二维PCA的人脸识别方法主要研究的是特征提取部分,对后继的分类识别研究不多。基于二维PCA的人脸识别方法中典型的分类准则是比较特征向量的欧氏距离,而新方法比较的是矩阵的体积。在ORL和AR人脸库上的实验表明,所提出的矩阵体积度量较传统距离度量分类准则更有效。[第一段]
Matlab基于颜色的车牌识别
<p style="text-indent:28px">本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。因此造成的定位出错是最主要的。这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。对此本文提出了自适应调节方案。对分割出来的
基于人脸识别算法的门禁系统的设计与实现
<p>随着信息技术的发展以及嵌入式、人脸识别、计算机网络等技术的提高，人们正在感受着科技带来的便利和益处。</p><p> 该系统通过摄像头获取人脸图像,在后台应用系统完成图像识别,然后给单片机发送命令来控制门禁系统。软件上首先利用小波变换对人脸图像进行2次小波分解,然后对低频分量进行离散余弦变换(DCT)提取特征值,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。采用OpenCV人脸识别算法进
k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法
k-means(欧氏距离)聚类算法是最基本的聚类算法，是理解和应用聚类算法的基础，通过k-means(欧氏距离)聚类算法我们才可以初步了解数据挖掘的原理。
1) 找出两个相异的大素数P和Q
1) 找出两个相异的大素数P和Q，令N＝P×Q，M＝（P－1）（Q－1）。
2) 找出与M互素的大数E，用欧氏算法计算出大数D，使D×E≡1 MOD M。
3) 丢弃P和Q，公开E，D和N。E和N即加密密钥，D和N即解密密钥。
欧氏空间选址模型
欧氏空间选址模型，重力模型，求解物流中单个配送中心选址为题等
用MATLAB实现TCM编码,利用(3,2,3)卷积码和8-PSK的有机结合,以卷积编码的输出码子来选择发送8-PSK星座图上的相应的点,以保证欧氏距离最大
用MATLAB实现TCM编码,利用(3,2,3)卷积码和8-PSK的有机结合,以卷积编码的输出码子来选择发送8-PSK星座图上的相应的点,以保证欧氏距离最大
聚类算法是基于距离的
聚类算法是基于距离的，但是大多采取单一的欧氏距离，不利于结果的发现。
本文针对SLAM算法中数据关联过程
本文针对SLAM算法中数据关联过程，提出了一种简单易行的改进方法，将欧氏距离与马氏距离结合用于数据关联。算法不必计算地图所有特征与所有量测之间的马氏距离，而是首先利用相对简单的欧氏距离计算缩小了待关联特征的搜寻范围。利用人工合成数据的仿真结果表明，改进后的数据关联方法可以大幅减少系统计算量，提高关联效率，且不会造成错误关联的增加。
计算欧氏距离和马式距离的程序
计算欧氏距离和马式距离的程序，可以实现不同图像之间的分类。
聚类算法中常用欧氏距离
聚类算法中常用欧氏距离，这篇文章描述了使用加权的方法。
高维欧氏几何学 264页 26.0M.pdf
其他杂类专辑 102册 7.12G pdf<br/>高维欧氏几何学 264页 26.0M.pdf