国外牛人提供的优化的svm分类器代码。方便在matlab中使用。提供比较优化分类效果。
上传时间： 2017-02-19
上传用户：低调的气质
随着微电子技术的发展，可编程逻辑器件取得了迅速的发展，其功能日益强大，FPGA内部可用逻辑资源飞速增长，近来推出的FPGA都针对数字信号处理的特点做了特定设计，集成了存储器、锁相环（PLL）、硬件乘法器、DSP模块等，通过使用各个公司提供的FPGA开发软件使用硬件描述语言，可以实现特定的信号处理算法，如FFT、FIR等算法，为电子设计工程师提供了新的选择。实时图像处理系统采用FPGA+DSP的结构来完成整个复杂的图像处理算法。将图像处理算法进行分类，FPGA和DSP份协作发挥各自的长处，对于算法实现简单、运算量大、实时性高的这类处理过程由大容量高性能的FPGA实现，DSP则用来处理经过预处理后的图像数据，来运行算法结构复杂，乘加运算多的算法。整个系统主要包括FPGA处理单元、DSP处理单元以及PCI接口通讯三个部分。主要取得的了以下的研究成果：（1）研究了FPGA的工作原理及应用，完成了Stratix芯片的选型。设计了数字图像处理板的电路原理图和PCB设计图。并对电路板进行调试，工作正常。（2）完成了FPGA程序下载电缆的PCB电路设计，并调试成功，应用到FPGA的调试下载配置中，取得了良好的实验与经济效果。（3）充分利用FPGA的设计开发软件与工具，完成了中值滤波、形态学滤波和自适应阈值的FPGA实现，并给出了详细的实现过程。将算法下载到FPGA芯片，经过试验调试，达到要求。（4）研究了PCI接口通讯的实现方式，选用PCI9054芯片实现通讯，完成PCI接口电路设计，经过调试，实现了中断、DMA等方式，满足了数据传输的要求。（5）学习了C6701DSP芯片的工作特性以及内部功能结构，完成了DSP外围存储器的扩展、时钟信号发生以及电源模块等外围电路的设计。
上传时间： 2013-07-16
上传用户：xiaowei314
随着微电子技术的发展，可编程逻辑器件取得了迅速的发展，其功能日益强大，FPGA内部可用逻辑资源飞速增长，近来推出的FPGA都针对数字信号处理的特点做了特定设计，集成了存储器、锁相环（PLL）、硬件乘法器、DSP模块等，通过使用各个公司提供的FPGA开发软件使用硬件描述语言，可以实现特定的信号处理算法，如FFT、FIR等算法，为电子设计工程师提供了新的选择。实时图像处理系统采用FPGA+DSP的结构来完成整个复杂的图像处理算法。将图像处理算法进行分类，FPGA和DSP份协作发挥各自的长处，对于算法实现简单、运算量大、实时性高的这类处理过程由大容量高性能的FPGA实现，DSP则用来处理经过预处理后的图像数据，来运行算法结构复杂，乘加运算多的算法。整个系统主要包括FPGA处理单元、DSP处理单元以及PCI接口通讯三个部分。主要取得的了以下的研究成果：（1）研究了FPGA的工作原理及应用，完成了Stratix芯片的选型。设计了数字图像处理板的电路原理图和PCB设计图。并对电路板进行调试，工作正常。（2）完成了FPGA程序下载电缆的PCB电路设计，并调试成功，应用到FPGA的调试下载配置中，取得了良好的实验与经济效果。（3）充分利用FPGA的设计开发软件与工具，完成了中值滤波、形态学滤波和自适应阈值的FPGA实现，并给出了详细的实现过程。将算法下载到FPGA芯片，经过试验调试，达到要求。（4）研究了PCI接口通讯的实现方式，选用PCI9054芯片实现通讯，完成PCI接口电路设计，经过调试，实现了中断、DMA等方式，满足了数据传输的要求。（5）学习了C6701DSP芯片的工作特性以及内部功能结构，完成了DSP外围存储器的扩展、时钟信号发生以及电源模块等外围电路的设计。
上传时间： 2013-07-22
上传用户：Divine
图像采集是数字化图像处理的第一步，开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一，也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签： 高速图像采集
上传时间： 2013-04-24
上传用户：waitingfy
为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征，最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明，上述提出的方法比传统的方法识别速度更快，能达到实时性的要求，并且具有很好的鲁棒性，识别率高。
上传时间： 2013-11-08
上传用户：小眼睛LSL
文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上，针对置信度函数凭经验给出的不足，提出了一种确定置信度函数方法，更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上：将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中，在确定样本的置信度时，不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离，还考虑样本与类中其它样本之间的关系，通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割，以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验，实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：cmc_68289287
用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取
上传时间： 2015-03-19
上传用户：sunjet
图像模式识别的聚类器设计，采用VC++实现，和分类器设计相对应。
上传时间： 2014-12-02
上传用户：han_zh
LS-SVMlab1.5bw可以实现各种模式分类，回归问题
上传时间： 2013-12-22
上传用户：爺的气质
stprtool的svm工具箱。文件夹中有使用说明和路径设置方法，并有例程实现了svm的多类分类。
上传时间： 2015-05-20
上传用户：thinode
