📚 特征提取技术资料

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特征提取是电子技术与信号处理领域中的核心环节,通过从原始数据中识别出最具代表性的信息,为模式识别、机器学习及数据分析提供强有力的支持。广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学工程等多个前沿科技领域。掌握特征提取技术不仅能够提升工程师解决实际问题的能力,还能促进跨学科创新项目的开发。本页面汇集了2579个精选资源,涵盖理论教程、案例分析以及最新研究成果,助力您深入理解并应用这一关键技术。

🔥 特征提取热门资料

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·详细说明:本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC,MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。在对语音数据进行特征提取前,可对语音数据进行16K到8K的降采样率处理,包含180阶FIR滤波器的频率压缩程序。文件列表:   LPCC&MFCC&VAD   ....

📅 👤 windwolf2000

总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提...

📅 👤 wbwyl

针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种新的基于Gabor的特征提取算法,利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维,再利用LDA实现再次降维,得到最终的特征向量。在ORL和YA...

📅 👤 alex wang

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