基于双严格对角占优的概念,针对线性方程组在求解时常用的JOR迭代方法,给出了JOR迭代矩阵 谱半径新的上界及迭代法的收敛性准则,不仅适用于严格对角占优矩阵,还适用于双严格对角占优矩阵类,对相 应迭代阵谱半径的估计更精确且扩大了JOR方法收敛参数的选取范围,并用数值例子说明了所给结果的优越性。
标签: 对角
上传时间: 2014-07-19
上传用户:lnnn30
对不同的功率谱密度分析方法的研究,分别包含经典功率谱、改进的直接法估计等
上传时间: 2013-12-26
上传用户:mhp0114
使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片,然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”,就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间: 2014-01-17
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用最简单的程序去提取信号的功率谱,平均周期图法直接法提取,为基本的方法
上传时间: 2014-01-20
上传用户:一诺88
正交频分复用基于IEEE802.11a的PTA跟踪法,同学自己编的,较复杂,运用了锁相环
上传时间: 2014-01-24
上传用户:trepb001
数字信号处理基于matlab 文件内容 /conv(卷积部分) dupconv 重叠保留法 freqcirconv 频域圆周卷积 freqconv 频域卷积 timecirconv 时域圆周卷积 timeconv 时域卷积 /fft(频域分析部分) d2fft 基2FFT dft DFT最简化程序 dtft DTFT演示 /fir(fir滤波器设计) fir 得到fir滤波器hn getwindow 得到fir滤波器窗函数wn idealfilter 理想滤波器(低通,高通,带通)hdn idealhd 理想低通滤波器 /fir gui(fir滤波器GUI设计) gui_top 总图 gui_fir fir滤波器GUI gui_sigout 选择信号GUI /power caculate(功率谱分析) directpower 直接谱分析 indirectpower 间接谱分析(估计谱分析) noise 噪声谱分析 /sigout(常见信号产生) sigout 离散信号产生
标签: freqcirconv timecirconv freqconv dupconv
上传时间: 2016-08-26
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常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题,采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成,
上传时间: 2014-07-08
上传用户:wqxstar
阵列信号处理中的KT法进行DOA估计,很好的学习空间谱估计的例子哦
上传时间: 2016-10-31
上传用户:许小华
提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。
上传时间: 2014-01-11
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现代谱估计的源程序,包括直接法,间接法和窗函数法
上传时间: 2013-12-14
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