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嵌入式视频处理基本原理

涵盖嵌入式视频处理的核心原理，包括色相空间、图像视频格式及基础硬件架构，帮助理解从信号到显示的完整流程。

📅 2026-01-05 05:42:10 ⬇️ 3 👁️ 25

期刊论文：基于相空间重构的语音特征研究

·期刊论文：基于相空间重构的语音特征研究

📅 2024-12-04 17:20:02 ⬇️ 7 👁️ 2,021

期刊论文：基于相空间重构实现非线性语音清浊音判决

·期刊论文：基于相空间重构实现非线性语音清浊音判决

📅 2024-10-23 06:30:02 ⬇️ 10 👁️ 4,822

·摘　要:QRS波群的准确定位是ECG信号自动分析的基础。为提高QRS检测率,提出一种基于独立元分析（ICA）和联合小波熵（CWS）检测多导联ECG信号QRS的算法。ICA算法从滤波后的多导联ECG信号中分离出对应心室活动的独立元;然后对各独立元进行连续小波变换（CWT）,重构小波系数的相空间,结合相空间中的QRS信息对独立元排序;最后检测排序后独立元的CWS得到QRS信息。实验对St.Peter

📅 2024-06-02 20:00:01 ⬇️ 2 👁️ 5,196

基于混沌和神经网络的AM调制信号参数检测

数字示波器不能够直接测量AM 调制信号，更不能测量微弱的AM 调制信号。本文运用混沌和Elman神经网络作为检测模型，通过混沌时间序列中重构相空间，获得嵌入维数，确定神经网络结构，并采用单步预测混沌时

📅 2024-03-30 10:50:01 ⬇️ 2 👁️ 3,699

基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测

为构建径向基函数神经网络模型，以相空间重构理论为基础，提出基于粒子群的自动搜索算法，并以Logistic映射和水声信号作为研究对象，把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明，该算法在训练准确率和收敛速

📅 2024-02-17 07:30:01 ⬇️ 2 👁️ 7,749

混沌背景下微弱信号时域参数检测的研究

混沌背景下微弱信号时域参数检测的研究:数字示波器不能测量混沌背景中的微弱信号，该文结合混沌和神经网络构建检测模型实现该功能。运用混沌时间序列的相空间重构理论计算嵌入维数作为神经网络的输入维来构建网络模

📅 2023-10-14 21:20:02 ⬇️ 9 👁️ 7,107

混沌时间序列Matlab源程序,包含时间序列的时间延迟计算，关联积分计算

混沌时间序列Matlab源程序,包含时间序列的时间延迟计算，关联积分计算，相空间重构，时间序列分解，Heaviside函数的计算，延迟时间和时间窗口计算，混沌吸引子关联维计算，重构相空间进行K_L变换，混沌吸引子关联维计算，Hurst指数分析，关联维和Kolmogorov熵计算，FFT计算序列平均周期，最大lyapunov指数计算，利用互信息法求时间延迟，混沌和噪声识别的源程序

📅 2022-12-07 10:50:02 ⬇️ 9 👁️ 1,560

混沌序列的相空间重构，Volterra 级数 matlab 程序

Volterra 级数 matlab 程序，共包含9个文件。文件说明：1、LorenzData.mat - Lorenz 离散序列的数据文件，5000个点，内有变量：x,y,z2、Volterra_main_luzhenbo.m - Volterra自适应预测主文件3、Volterra_train.m - Volterra自适应预测训练

📅 2022-08-31 08:40:02 ⬇️ 4 👁️ 1,768

相空间重构matlab程序

有关相空间重构的matlab程序，希望对大家有用。

📅 2019-11-26 17:35:13 ⬇️ 1 👁️ 104

自相关法参数确定

自相关法确定相空间重构中的参数，自相关法求时间延迟，求混沌时间序列相空间重构最优化时延的Matlab程序

📅 2019-04-24 09:11:58 ⬇️ 1 👁️ 75

C-C算法

相空间参数确定，  本程序需调子函数： （1）       <s

📅 2019-04-24 08:30:51 ⬇️ 1 👁️ 55

摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波

摘要:重构相空间是非线性分析的基础 ,利用联积分导出的 C2C方法是估计相空间重构参数延迟时间和延迟时间窗的有效方。由于混沌系统的初值敏感性和实际序列长度有限并带噪 ,使得 C2C方法估计出的和具有波动性。为了降低估值偏差 ,借鉴谱估计中平均法的思想 ,提出一种不同于已有文献利用整段序列估算和,而采用对序列分段估值后取平均的方法 ,并重点讨论了带噪序列的和估值及序列长度对估值的影响。数值仿真证明

📅 2017-07-05 10:35:02 ⬇️ 109 👁️ 1,119