计算机体系结构-量化研究方法（英文第三版）电子书，本人的CS Master学位课教材，xixi～
上传时间： 2013-12-14
上传用户：qoovoop
针对Marr边缘检测算法中LOG模板的构造进行了研究。根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了 不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法 导出了构造LOG模板的一般公式 给出了调整公式中参数的方 法。实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求。
上传时间： 2014-01-25
上传用户：wyc199288
计算机体系结构的量化研究方法，John L. Hennessy David A. Patterson的，绝对经典。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：caozhizhi
本篇论文从常用语音特征参量的提取、基于矢量量化和混合高斯模型的说话 人识别、识别方法的优化及系统实现与实验结果这几个方面讨论了说话人识别的 应用技术，并对实验结果进行了讨论
上传时间： 2014-12-19
上传用户：mikesering
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布，使特征采样点尽可能集中于目标区域，基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来，计算用于特征采样的概率分布图，使用硬编码方式对区域特征进行编码，导致量化误差较大。改进的算法使用局部约束性编码代替硬编码，并且使用更为精确的后验概率计算方式以及空间金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010两个数据集上进行实验，平均精度比随机选取的特征采样方法能够提高约0.5%，验证了算法的有效性。
上传时间： 2013-10-24
上传用户：wawjj
《数字信号处理实践方法（第二版）》根据实际工程应用和具体实例，详细介绍了数字信号处理（DSP）领域内的基本概念和相关技术。全书共分为14章，首先讲解了DSP的基本概念及其应用，并从实际的例子出发，阐述了DSP的一些基本内容，如信号的抽样、量化及其在实时DSP上的内涵。然后，作者介绍了离散变换（DFT和FFT），离散时间信号与系统分析的工具（z变换），以及DSP的基本运算（相关和卷积），并分析了数字滤波器设计的实际问题。《数字信号处理实践方法（第二版）》还介绍了多抽样率数字信号处理、自适应数字滤波器、谱估计及其分析等现代数字信号处理理论，最后讨论了通用和专用数字信号处理器、定点DSP系统有限字长效应分析及DSP的应用和设计实例。另外，书中还提供了有关范例和实验的MATLAB实现方法。 《数字信号处理实践方法（第二版）》可作为通信与电子信息类专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书，而且对于相关学科的工程技术人员也具有很好的参考价值。
上传时间： 2013-12-30
上传用户：assef
首先介绍了采用直接数字频率合成（DDS）技术的正弦信号发生器的基本原理和采用FPGA实现DDS信号发生器的基本方法，然后结合DDS的原理分析了采用DDS方法实现的正弦信号发生器的优缺点，其中重点分析了幅度量化杂散产生的误差及其原因，最后针对DDS原理上存在的幅度量化杂散，利用FPGA时钟频率可调的特点，重点提出了基于FPGA实现的DDS正弦信号发生器的两种改进方法，经过MATLAB仿真验证，改进方法较好的抑制了幅度量化杂散，减小了误差。
上传时间： 2013-10-09
上传用户：ssj927211
首先介绍了采用直接数字频率合成（DDS）技术的正弦信号发生器的基本原理和采用FPGA实现DDS信号发生器的基本方法，然后结合DDS的原理分析了采用DDS方法实现的正弦信号发生器的优缺点，其中重点分析了幅度量化杂散产生的误差及其原因，最后针对DDS原理上存在的幅度量化杂散，利用FPGA时钟频率可调的特点，重点提出了基于FPGA实现的DDS正弦信号发生器的两种改进方法，经过MATLAB仿真验证，改进方法较好的抑制了幅度量化杂散，减小了误差。
上传时间： 2013-11-21
上传用户：himbly
LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类中局部进行。
上传时间： 2014-05-26
上传用户：yangbo69
