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纹理特征进行提取

  • 基于增强算子的污染土雷达图像特征提取仿真

    基于增强算子的污染土雷达图像特征提取仿真这是一份非常不错的资料,欢迎下载,希望对您有帮助!

    标签: 图像特征提取 雷达

    上传时间: 2021-10-29

    上传用户:trh505

  • MATLAB-GUI的肤色特征人脸识别系统设计

    本次毕业论文的内容主要包括两个方面:(1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法,确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理,即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得;再根据面部特征提取出人脸的大致框架,通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸,最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素,要尽可能的提高人脸识别的时间效率,提高识别率。(2)设计出GUI界面,实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数,方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息,选择想要运行的程序,实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象(Object),主要包含读入图像,转换颜色空间,皮肤概率图像,皮肤二值化和定位五个部分,其中使用了开关按钮(ToggleButton)、静态文本框(Static Text)、坐标系(Axes)和面板(Pane1)按钮,要对其进行合理布局,注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境,注意控件的选用和参数设置,会根据设计要求对GUI界面进行布局,注意回调函数的编写,以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别,能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像,会出现漏检和错检的现象,需要进一步改进。

    标签: matlab 人脸识别系统 gui

    上传时间: 2022-07-28

    上传用户:qdxqdxqdxqdx

  • 家用电器中语音识别技术的DSP实现.rar

    本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念,讨论了语音识别系统的组成和实现的技术;详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分,包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析,语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数,以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型;根据提出的语音识别系统的构成,介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。

    标签: DSP 家用电器 语音识别技术

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:zwei41

  • 异步电机在线故障诊断系统研究与设计.rar

    电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障,会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。 电机出现故障时,故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分。因此可以通过检测、分析故障信号,获得电机的故障信息。传统的信号分析方法,如傅立叶变换,是一种纯频域分析,缺乏空间局部性,不能满足故障信号分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性,能够将信号在任意频段进行划分,从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容易被识别和提取。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性,本文选用小波包分析对电机故障信号进行分析检测。 本文在研究了异步电机常见故障类型和诊断方法的基础上,详细分析了电机滚动轴承异常、转子断条、气隙偏心等故障原因,采用基于信号分析法中的振动诊断法和定子电流检测法,对电机滚动轴承故障、转子断条故障进行诊断。对于存在已知轴承故障的电机,在故障状态下采集到振动信号,利用峭度值计算和小波包分析相结合的方法,选用db3作为小波基,进行小波包分析,对包含有故障特征频率信息的信号进行重构,获得轴承故障特征频率,根据故障特征频率的数值和能量,确定出轴承故障的类型。应用小波包分析和FFT相结合的方法,选用Coif5为小波包基,检测转子断条故障特征频率。在此基础上,采集故障电机的振动信号和电流信号,并分别应用上述方法进行了仿真模拟实验,结果表明这些方法是准确可行的。 论文以DSP为核心,完成了电机故障诊断系统的硬件电路的设计,包括信号检测电路、调理电路,A/D转换电路等,并给出了主要的软件流程图。

    标签: 异步电机 故障诊断 系统研究

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:kristycreasy

  • 小波分析在信号去噪中的应用研究.rar

    目前,小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法,并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且,讨论了小波分析的基本理论,介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法,最后研究了小波基的数学特性,分析了它们对实际应用的影响和作用。进而,介绍了小波的几种去噪方法:小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的,但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节,且小波基的选择亦有相当的难度,只有靠经验来确定,不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理,分析了去噪过程中几个参数的选取问题,并给出了一些选取依据;对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进,利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理,并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比,去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上,进行了改进,利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法,仿真试验结果表明,由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较,通过实验仿真来实现,并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词:小波分析,信号去噪,阈值,均值逼近,空域相关

    标签: 小波分析 信号去噪 中的应用

    上传时间: 2013-07-19

    上传用户:啊飒飒大师的

  • 船舶自动舵故障诊断系统设计与实现.rar

    船舶自动操舵仪又称自动舵,用来保持船舶在给定航向或航迹上航行,是船舶操纵的关键设备。船舶自动舵尚没有专用的故障诊断系统,当前的维修方法不能满足快速保障和应急保障的需要。本文结合某型自动舵微机通道故障诊断科研项目,重点论述某型自动舵数字控制系统的故障诊断设计与实现,研究了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统和基于支持向量机的船舶自动舵模拟电路故障诊断方法。 对某型自动舵充分调研,在了解系统软、硬件的总体技术要求和指标的基础上,建立检测对象的数学模型和物理模型。确定故障检测的对象特点,为系统故障仿真、参数辨识做好准备,并为后续的故障检测、诊断方法研究提供了参考。 结合某型自动舵数字控制系统实际情况,确定其故障诊断系统采用分层递阶结构。系统底层为基于嵌入式微处理器的信号检测单元,负责获取微机通道的总线控制权以及信号预处理;系统中间层为通讯子系统,负责对底层多个检测单元信息集中传送;系统顶层为故障诊断和显示子系统,负责对微机通道的信息进行综合评价,得出最终诊断结论。 船舶自动舵系统结构繁杂,很多故障很难用精确的公式将它表示出来,提出了基于模糊推理的船舶自动舵故障诊断专家系统,提高了自动舵故障诊断准确性。该系统将模糊数学、模糊诊断原理及专家经验相结合,采用模糊产生式知识表示法,确定模糊关系矩阵及语义距离,设计相关硬件平台,实现了船舶自动舵故障诊断模糊专家系统的各个功能模块。 为解决船舶自动舵模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,提出了基于支持向量机的故障诊断方法。该方法通过电路仿真分析,给出了各故障模式下电压频率响应,提取具有代表性的故障特征,建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型。实验结果证明,该方法可有效诊断模拟电路中的元件故障,且对于元件容差引起的故障诊断模型的不确定性具有较强的鲁棒性,满足非线性电路的故障诊断要求。

    标签: 自动 故障诊断 系统设计

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:evil

  • 基于FPGA的人脸检测系统设计.rar

    人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后,以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测,随着研究的深入和应用的扩大,在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景,发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展,它的功能、应用和可靠性逐渐增加,在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块,为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高,密度也更大,其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本,FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手,总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法,使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后,能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上,达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下: 1. 算法分析:对于人脸检测算法,首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算,这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分:这一步考虑市场可以提供的资源状况,又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板,在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等,通过分析可以对算法进行细致的划分,实现需要加速的模块。 3. 定点化:在Adaboost算法中,需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数,然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练,提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明,在视频输入输出接入的同时,人脸检测能够达到17fps的检测速度,并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。

    标签: FPGA 人脸检测 系统设计

    上传时间: 2013-07-01

    上传用户:84425894

  • 基于FPGA嵌入式指纹识别系统研究.rar

    随着科学技术的发展,指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统,其设计要求具有很高的实时性和易用性,因此识别算法应该具有较低的复杂度,较快的运算速度,从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台,使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera.公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核,可以将它嵌入到FPGA内部,与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上,以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础,提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究,合理的改进了部分指纹识别算法;同时为了提高系统的实时性,采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面: 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述,同时改进了指纹图像的细化算法,提高了算法的性能,并设计了一套实用的指纹特征数据结构; 2、针对指纹图像预处理模块,包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波,采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明,在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上,大大提高了系统的执行速度; 3、改变了传统的单枚指纹识别方法,提出采用多枚指纹唯一标识身份,大大降低了识别系统的误识率; 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法,同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术,开发了后台指纹特征匹配服务系统,实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明,本文所提出的系统构架方案有效可行,基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势,拥有广阔的发展前景。

    标签: FPGA 嵌入式 指纹识别

    上传时间: 2013-08-04

    上传用户:laozhanshi111

  • 基于ARM&WinCE的刀具状态监测数据处理平台设计

    刀具状态的精确监测是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监测系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监测方法中,声发射监测技术,以其信号直接来源于切削区,具有灵敏度高、响应快,能有效避开低频干扰等优点,非常适用于刀具状态监测。 围绕如何获取高信噪比的刀具状态信号特征,拟结合嵌入式技术,构建准确、稳定、低成本的实时刀具状态监测与辨识系统。给出了基于ARM& WinCE平台的刀具状态监测系统数据处理平台软硬件初步解决方案。作为课题的前期研究本文主要进行了以下工作: (1)分析了声发射信号与刀具磨损状态的相关性,验证了利用声发射信号进行刀具状态监测的可行性; (2)确定刀具状态监测系统的整体方案,包括系统整体架构、软硬件设计方案。ARM& WinCE构成本系统的数据处理与显示平台,EVC为图形界面应用程序开发工具; (3)构建了数据处理与显示平台。选用MagicARM2410实验开发平台,简化了硬件设计;根据系统的功能需求,进行ARM平台的接口设计、操作系统和必要的驱动程序的剪裁及移植; (4)完成了数据处理与显示应用软件设计。系统软件包括界面模块、数据管理模块、数据处理模块、图形及结果显示模块、参数设置模块等,其中数据处理模块主要包括小波消噪、小波包分解特征提取等算法; (5)实现了ARM& WinCE平台与PC机的实时可靠通讯。

    标签: WinCE ARM 刀具 状态监测

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:lanjisu111

  • 基于ARM的嵌入式多模态生物特征识别系统的设计

    生物特征识别是指通过计算机,利用人体固有的生理特征,如指纹,静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性,使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比,具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用,然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性,嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计,实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上,移植实时操作系统Linux,编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序,并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题,为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试,做了大量的实验,并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析,具有实用价值。

    标签: ARM 嵌入式 多模 生物特征识别

    上传时间: 2013-06-03

    上传用户:lguotao