纹理特征
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纹理特征 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 3192 篇文章，持续更新中。
基于谐波小波包变换的脑电波基本节律分析
·摘 要:为了实现脑电图分析定量化、智能化以便为医学分析诊断提供客观有效的辅助信息,探讨了应用谐波小波包变换分析脑电波.通过谐波小波包变换提取用于临床诊断的,δ,θ,α,β等4种基本节律的波形,并引入反映基本节律变化的特征参量即基本节律的频带能量比例进行定量分析.经过对正常人和癫痫病人的脑电波进行分析验证,其分析结果与先验知识和确诊病症吻合得很好,可以提取得到精确的、量化的、直观的特征参数作为诊断
期刊论文：基于快速提升小波变换的语音特征提取方法
·期刊论文：基于快速提升小波变换的语音特征提取方法
期刊论文：基于角点特征的近景影像匹配算法
·简 介： 近景摄影测量是地面目标高精度三维表面建模的主要方法之一. 从特征角点提取和匹配约束条件两个方面,本文主要对近景影响的匹配结果进行了改进.
期刊论文：基于属性关系直方图统计的线状纹理图像检索方法
·基于属性关系直方图统计的线状纹理图像检索方法
期刊论文：基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法
·基于兴趣点局部分布特征的图像检索方法
期刊论文：一种基于曲波变换的手势特征提取新方法
·期刊论文：一种基于曲波变换的手势特征提取新方法
期刊论文：基于多信息融合的纹理分割新方法
·期刊论文：基于多信息融合的纹理分割新方法
辐射标定6S算法的DSP系统实现
·摘要： 针对辐射标定6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)算法的若干特征,为保护知识产权,适应野外操作的要求,提出了一种采用由DSP+CPLD+ USB组成的在硬件系统上实现的方案,介绍了该系统的设计方案和软硬件设计过程.野外调试实验结果表明该系统实现6S算法准确可靠. &nbs
一种基于改进主成分分析的人脸识别方法
·摘 要:提出一种主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）相结合的人脸识别方法。利用遗传算法进行特征矢量的选择，以构成最有利于分类的特征空间。通过对ORL和Yale两个人脸数据库的实验结果，表明PCA和GA相结合的人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。[著者文摘]
基于DSP的智能化断路器及其主算法的实现
·摘要： 介绍了以TMS320F2047DSP芯片为核心的智能化断路器的特征及功能,及其一些基本的单元电路和相关技术,并重点讨论了改进式半波FFT算法、三点采样及圆形存储器相结合的优良算法.
基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断
·摘要： 针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.
期刊论文：三维人脸建模中面部特征轮廓线的提取
·期刊论文：三维人脸建模中面部特征轮廓线的提取
期刊论文：基于目标跟踪及神经优化的运动特征点对应
·基于目标跟踪及神经优化的运动特征点对应
期刊论文：证件照片脸部特征精确定位与提取
·期刊论文：证件照片脸部特征精确定位与提取
一个改进的基于DSP的说话人确认系统
·摘要： 论文介绍了一个基于DSP的说话人确认系统,该系统确认算法建立于高斯混合模型-全局背景模型(GMM-UBM)的基础上,并在特征空间采用一种新的基于信息熵特征融合的算法,实验结果表明在不影响识别率的情况下,该算法计算量比传统的特征关联融合的要减少以上,比归一化融合要少.硬件系统采用高速DSP芯片TMS320C6701,为确认算法的实时实现提供了保证.
期刊论文：一种基于特征跟踪的彩色序列图像拼接方法
·期刊论文：一种基于特征跟踪的彩色序列图像拼接方法
期刊论文：结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别
·期刊论文：结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别
期刊论文：基于视觉系统特征的Contourlet域分层数字水印技术
·基于视觉系统特征的Contourlet域分层数字水印技术
用超声方法检测血栓的物理实验研究
· 摘要： 本文使用基于TMS320C25高速信号处理卡的双通道脉冲波经颅多普勒血流分析仪，建立起模拟血栓实验平台。从频域和时域两方面采集模拟血栓数据，并对血栓的特性及其检测方法进行研究。实验结果表明，从时域延迟和频谱特征变化两方面来检测血栓是一种有应用前景的方法。
基于Matlab_GUI的逆变电路故障仿真研究
·摘 要:主要研究了基于图形用户界面（GUI）的逆变电路故障仿真.在Matlab/Simulink环境下,通过建立具有不同故障模式的逆变器驱动系统,再进行GUI封装,最后形成一个基于GUI的逆变器驱动系统故障仿真平台.利用这个平台可任意调用处于不同故障模式下的逆变器模块,并且可获得它们输出相电流和转矩的波形.结果表明,输出相电流和转矩可以作为故障特征实现逆变器的快速故障检测与诊断.[著者文摘]&n