這是一個基于顏色特征的物體識別程序，包括上位機源代碼、下位機源代碼和非常詳細的說明文黨。該程序上位機用Java寫成，在windows/UNIX/Linux等系統下均可以編譯和運行，而下位機代碼則運行于ATMEL公司出品的AVR系列ATMega單片機，采用avr-gcc編譯。該程序可以同時識別10個不同顏色不同形狀的物體，達到每秒29幀的處理速度，采用OV6620 CMOS圖像傳感器。
標簽： 特征 物體識別 程序
上傳時間： 2015-09-09
上傳用戶：一諾88
本文介紹了基于遙測技術的絕緣子在線監測系統的設計與實現。該系統采用網絡測量技術 ,通過數據測量單元在線實時監測輸電線路上絕緣子串的污穢特征量等數據 ,采用無線與有線相結合的方式將數據傳到數據分析總站 ,通過專家知識和自學習算法 ,對絕緣子的污穢及老化狀況做出正確的預測和評估 ,實現故障預警。
標簽： 數據 絕緣子 遙測技術 在線監測系統
上傳時間： 2015-09-12
上傳用戶：wyc199288
本文提出了一種基于數字圖像處 進行檢測就顯得更加重要。因此有必要尋求 術的表面裂紋檢測算法。運用這種算法能精 一種行之有效的檢測技術。 確的檢測裂紋的位置、長度等特征。將這種 隨著計算機技術的高速發展，計算機為 裂紋檢測算法運用到裂紋自動檢測系統以 許多行業提供了一種強大的工具。它可以實 及裂紋擴展行為監測中不僅大大降低了勞 現以前不能實現的一些方法。數字圖像處理 動時間和勞動強度，而且提高了測量的準確
標簽： 數字圖像 檢測 表面 檢測算法
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：woshiayin
現有的代數特征的抽取方法絕大多數采用一維的方法，即首先將圖像轉換為一維向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher線性鑒別分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用適合的分類器分類。針對一維方法維數過高，計算量大，協方差矩陣常常是奇異矩陣等不足，提出了二維的圖像特征抽取方法，計算量小，協方差矩陣一般是可逆的，且識別率較高。
標簽： 特征
上傳時間： 2014-11-29
上傳用戶：tianjinfan
基于地面特征識別的室內機器人視覺導航（申請工學碩士學位論文）
標簽： 特征識別 機器人視覺 導航 碩士
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：sk5201314
基于ica的特征提取算法,主要是提取方向角特征.研究ICA的下載.
標簽： ica ICA 特征提取 方向角
上傳時間： 2015-09-19
上傳用戶：jiahao131
隨著新的數學工具小波分析的實用化為基于NN負荷預測模型性能的改善提供了理論依據對于電力系統負荷非線性時間序列的辨識在預測方法研究中應給予重視在本文所用的基于小波原理和NN融合的預測原理是具有強的非線性時間序列的辯能力由研究和仿真表明它能有效提高預測的精度
標簽： 非線性 小波分析 負荷預測 模型
上傳用戶：asdfasdfd
輸入信號五個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，得到識別出的信號類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個，還可以看Art網絡的擴展性。
標簽： 瞬時 幅度 零 輸入信號
上傳時間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。
標簽： 瞬時 幅度 零 信號
上傳用戶：牧羊人8920
ECG特征點檢測技術 心音信號的識別算法研究及其仿真 matlab心電數據處理 心電圖機源代碼
標簽： matlab ECG 特征點 檢測技術
上傳時間： 2015-09-21
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