數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)源代碼 使用說明 第一步:訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。使用訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。(此程序中也可以不訓(xùn)練,因?yàn)楣P者已經(jīng)將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)保存起來了,讀者使用時(shí)可以直接識(shí)別) 第二步:識(shí)別。首先,打開圖像(256色);再次,進(jìn)行歸一化處理,點(diǎn)擊“一次性處理”;最后,點(diǎn)擊“R”或者使用菜單找到相應(yīng)項(xiàng)來進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別的結(jié)果顯示在屏幕上,同時(shí)也輸出到文件result.txt中。 該系統(tǒng)的識(shí)別率一般情況下為90%。 此外,也可以單獨(dú)對(duì)打開的圖片一步一步進(jìn)行圖像預(yù)處理工作,但要注意,每一步工作只能執(zhí)行一遍,而且要按順序執(zhí)行。 具體步驟為:“256色位圖轉(zhuǎn)為灰度圖”-“灰度圖二值化”-“去噪”-“傾斜校正”-“分割”-“標(biāo)準(zhǔn)化尺寸”-“緊縮重排”。 注意,待識(shí)別的圖片要與win.dat和whi.dat位于同一目錄,這兩文件保存訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)。
標(biāo)簽: 數(shù)字識(shí)別 源代碼
上傳時(shí)間: 2013-06-25
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心血管系統(tǒng)疾病是現(xiàn)今世界上發(fā)病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩(wěn)態(tài)的心電變異性現(xiàn)象,是指心電T波段振幅、形態(tài)甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明,TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關(guān)系,已成為一種無創(chuàng)獨(dú)立性預(yù)測(cè)指標(biāo)。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,微伏級(jí)的TWA已經(jīng)可以被檢出,并且精度越來越高。本文以T波交替檢測(cè)為中心,基于ARM給出了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的硬件及軟件,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)的目的。 在TWA檢測(cè)研究中,需要對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,即信號(hào)去噪和特征點(diǎn)檢測(cè)。小波分析以其多分辨率的特性和表征時(shí)頻兩域信號(hào)局部特征的能力成為我們選取的心電信號(hào)自動(dòng)分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號(hào)分解為不同頻段的細(xì)節(jié)信號(hào),根據(jù)三種主要噪聲的不同能量分布,采用自適應(yīng)閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行去噪處理:同時(shí)基于心電信號(hào)的特征點(diǎn)R峰對(duì)應(yīng)于Mexican-hat小波變換的極值點(diǎn),因此我們使用Mexican-hat小波檢測(cè)R峰,通過附加檢測(cè)方案確保了位置的準(zhǔn)確性,并根據(jù)需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產(chǎn)生機(jī)理及研究進(jìn)展,分別從臨床應(yīng)用和檢測(cè)方法上展現(xiàn)了目前TWA的發(fā)展進(jìn)程,并利用了譜分析法、相關(guān)分析法和移動(dòng)平均修正算法分別從時(shí)域和頻域?qū)σ恍颖緮?shù)據(jù)進(jìn)行T波交替檢測(cè)。在檢測(cè)中譜分析法抗噪能力較強(qiáng),但作為一種頻域檢測(cè)方法,無法檢測(cè)非穩(wěn)態(tài)TWA信號(hào),而相關(guān)分析法受呼吸、噪聲影響較大,數(shù)據(jù)要求較高,因此可以在譜分析檢測(cè)為陽性TWA基礎(chǔ)上,再對(duì)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)分析,從而克服自身算法缺陷,確定交替幅度和時(shí)間段。最后對(duì)影響檢測(cè)結(jié)果的因素進(jìn)行討論研究,從而降低檢測(cè)誤差。 文章還設(shè)計(jì)了T波交替檢測(cè)技術(shù)原理性樣機(jī)的關(guān)鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心,設(shè)計(jì)了該樣機(jī)的關(guān)鍵電路,包括采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊(外部存儲(chǔ)電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對(duì)心電信號(hào)是微弱信號(hào)并且干擾大的特點(diǎn),采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級(jí)放大電路,有效的提取了信號(hào)分量:A/D轉(zhuǎn)換電路保證了信號(hào)量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內(nèi)部異步串行通訊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)與外界聯(lián)系。系統(tǒng)軟件中首先介紹了系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境,然后給出了心電信號(hào)分析及處理程序設(shè)計(jì)流程圖及實(shí)現(xiàn),使它們共同完成系統(tǒng)的軟件監(jiān)護(hù)功能。
標(biāo)簽: ARM 檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間: 2013-07-27
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·詳細(xì)說明:sphinxbase是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)著名的sphinx語音識(shí)別工程的公用庫,里面實(shí)現(xiàn)了語音的AD處理,端點(diǎn)檢測(cè),去噪等功能.文件列表: 67506257sphinxbase-0.1.tar
標(biāo)簽: Sphinxbase sphinx 大學(xué) 語音識(shí)別
上傳時(shí)間: 2013-05-26
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·詳細(xì)說明:用OpenCV實(shí)現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼,可用于圖像去噪、多分辨率分析等方面。
上傳時(shí)間: 2013-06-24
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對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行分析之前,對(duì)信號(hào)的去噪非常重要,本論文利用Mallat算法對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行多分辨分析和去噪,分別對(duì)閾值法、平移不變量法、模極大值法的降噪原理進(jìn)行分析,通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比,比較了它們?cè)谔幚砻}搏波信號(hào)方面的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對(duì)一段含噪脈搏波信號(hào)降噪,得到了滿意的去噪效果。
上傳時(shí)間: 2013-10-20
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無線隨鉆測(cè)量系統(tǒng)中的泥漿脈沖信號(hào)受到各種噪聲的干擾,需要對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理還原,以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)井底狀況。研究了泥漿脈沖信號(hào)特征,設(shè)計(jì)了對(duì)其基于最大似然估計(jì)閾值去噪、平滑及去除基線漂移的信號(hào)處理方法。利用該方法進(jìn)行信號(hào)處理,能較好的恢復(fù)信號(hào)的特征。
上傳時(shí)間: 2013-11-08
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介紹了基于數(shù)字圖像處理的QR碼識(shí)別算法。該方案綜合運(yùn)用了圖像灰度化、濾波去噪、二值化、邊緣檢測(cè)、圖像旋轉(zhuǎn)等多種圖像處理方法對(duì)條碼圖像進(jìn)行預(yù)處理。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法提高了識(shí)讀的靈活性和可靠性,為QR碼識(shí)別提供了一種新途徑。
標(biāo)簽: 數(shù)字圖像處理 QR碼 中的應(yīng)用 算法
上傳時(shí)間: 2013-11-13
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為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào),提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間: 2014-12-23
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自適應(yīng)信號(hào)處理的理論和技術(shù)已經(jīng)成為人們常用濾波和去噪技術(shù)。文中講述了自適應(yīng)濾波的原理以及LMS算法和RLS算法兩種基本自適應(yīng)算法的原理及步驟。并用MATLAB分別對(duì)兩種算法進(jìn)行了自適應(yīng)濾波仿真和實(shí)現(xiàn)。
標(biāo)簽: LMS RLS 算法 自適應(yīng)濾波
上傳時(shí)間: 2013-11-26
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HT45F23 MCU 為用戶提供兩組獨(dú)立的比較器,並都由軟體控制,輸入輸出口安排靈活,均 與I/O 共用引腳。本文著重介紹HT45F23 比較器的功能使用的相關(guān)設(shè)定與應(yīng)用方式。
標(biāo)簽: Comparator 45F F23 HT
上傳時(shí)間: 2013-10-16
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