一片讲述Web 可视化的论文, Web站点结构及网页特征信息的抽取和过滤
上传时间： 2014-01-18
上传用户：evil
指纹特征信息提取
上传时间： 2016-07-25
上传用户：waitingfy
特征提取技术。这种技术以传统的建模方式为前提，对于产生的模型的几何、拓扑等信息加以分析以提取其特征信息，这种技术一般多采用人工智能及模式识别等方面的知识。
上传时间： 2015-02-11
上传用户：康郎
随着计算机与信息技术的发展，生物特征识别技术受到了广泛的关注。指纹识别是生物特征识别中的一项重要内容，一直以来是国内外的研究热点。 嵌入式自动指纹识别是指指纹识别技术在嵌入式系统上的应用。传统的嵌入式自动指纹识别系统多采用单片DSP或MIPS处理器来完成算法，由于DSP或MIPS处理器只能根据程序顺序执行，在指纹匹配过程中只能和整个库中的指纹进行一一匹配，因此这类系统在处理较大指纹库时下匹配时间相当长。为了克服这个缺点，本文构建了浮点DSP和FPGA协同处理构架的硬件平台，充分利用DSP在计算上的精确度和FPGA并行处理的特点，由DSP和FPGA共同处理匹配算法。 本文的主要工作如下： 1．设计了一个硬件系统，包括DSP处理器、FPGA、指纹传感器、人机交互接口和USB1.1接口。同时，还设计了各硬件模块的驱动程序，为应用程序提供控制接口。由于系统中DSP工作频率为300MHz，其中某些器件的工作频率达到了100MHz，因此本文还给出了一些信号完整性分析和PCB设计经验。 2．编写了Verilog程序，在FPGA中实现了9路指纹的并行匹配。由于FPGA本身的局限性，实现原有匹配算法有很大困难。在简化原有匹配算法的基础上本文提出了便于FPGA实现“粗匹配”算法。此外，还设计了用于和DSP通信的接口模块设计。 3．完成了系统应用程序设计。在使用uC/OS-Ⅱ实时操作系统的基础上设计了各系统任务，通过调用驱动程序控制和协调各硬件模块，实现了自动指纹识别功能。为了便于存放指纹特征信息，设计了指纹库数据结构，实现了指纹库添加、删除、编辑的功能。 最终，本系统实现了高效、快速的进行指纹识别，各模块工作稳定。同时，模块化的软硬件设计使本系统便于进行二次开发，快速应用于各种场合。
上传时间： 2013-06-04
上传用户：guanliya
·《气体传感器论文资料》[PDF&NH&KDH]收集气体传感器的资料：★氨气传感器 NH3 CR-200 ★氨气传感器 NH3 MR-100 ★半导体臭氧气体传感器 ★半导体气敏元件 ★半导体陶瓷型薄膜气敏传感器的研究进展 ★臭氧传感器O3C-5 ★臭氧传感器O3S-5 ★传感器大全分类查询表 ★低维半导体氧化物的合成及气体传感器的研制★电子鼻动态特征信息处理方法研究★电子鼻技术及在
上传时间： 2013-06-24
上传用户：253189838
提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法，将LSM的旋转策略引入ALSM，使子空间之间互不关联的情况得到改善，提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数，实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡；通过对有限字符集的实验结果表明，LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中，一个线性子空间代表一个模式类别，该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成，分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]：CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间，实现了特征信息的压缩，但对样本的利用为一次性，不能根据分类结果进行调整和学习，对样本信息的利用不充分；学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离，以此提高分类能力，但对样本的训练顺序敏感，同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同；平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中，用错误分类的样本去调整散布矩阵，训练结果与样本输入顺序无关，所有样本平均参与训练，其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题，本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示，子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小，将样本归类到最大长度所对应的类别，在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx (1)式中 函数称为分类函数；为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：熊少锋
由非线性电力电子装置组成的电路发生故障时，故障特征信息不易提取和识别。对此提出一种基于小波包分析和Elman神经网的电力电子装置故障诊断的方法，先运用小波包分析法提取电路在不同故障状态下电压及电流信号的特征信息，然后对数据进行归一化处理并作为Elman神经网的输入，由具有智能学习功能的神经元故障分类器完成故障识别和定位。以12脉冲整流电路为例，在Matlab软件下建立电路模型进行仿真实验，结果表明该方法能快速、准确的完成故障诊断。
上传时间： 2013-11-11
上传用户：zjf3110
不同于传统秘钥加密技术，无线物理层安全理论技术是根据主窃信道传输速率的差值等特征信息来从信息论的角度降低窃听者获取的有用信息量。 在理想的窃听信道模型中，只要保密容量(主窃听信道容量差)大于0，系统就可以达到保密通信。%在引入信号衰落之后，保密通信只以一定的概率实现。 本文通过建立中断概率模型来对通信系统的保密性进行仿真。 本文主要研究性能中的保密速率和主窃信道信噪比这两个指标。在系统所需保密速率是定值的条件下，主窃信道信噪比之差越低，通信的保密性越好。通过采用MIMO技术中的波速成形技术，合法信道中的信道容量可以被大幅度提高，进而大幅度降低中断概率。环形干扰技术不仅可以降低窃听信道信噪比，而且对主信道的传输速率不会产生负面影响。经过使用Alamouti编码技术，可以很好的解决由于天线数量增多而导致译码复杂度增加的问题。
上传时间： 2020-03-17
上传用户：成成爱吃鱼
用于脑电信号特征提取的InfoMax Algorithm Based on ICA；也可以稍作改动用于其他信息提取。
标签： Algorithm InfoMax Based ICA
上传时间： 2014-01-21
上传用户：diets
农业决策咨询信息网络化特征的分析研究，很不错的
上传时间： 2015-05-28
上传用户：yd19890720
