小波去噪,利用小波系數在相鄰尺度上的相關性關系,針對小波系數估計中硬閾值方法和軟閾值方法的缺點, 通過對雙重量收縮函數得到的閾值乘以一個合適系數進行修定的折衷方法,提出了一種新的小波域局部自適應去噪算法.實驗結果表明,該方法既可以去除噪聲,又可以較好地保留圖像的高頻細節特征.
上傳時間： 2014-09-09
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基于模板匹配與支持矢量機的人臉檢測 梁路宏 艾海舟 肖習攀 葉航軍 徐光佑 張鈸 。本文提出了一種將模板匹配與支持矢量機（SVM）相結合的人臉檢測算法。算法首先使用雙眼—人臉模板對進行粗篩選，然后使用SVM分類器進行分類。在模板匹配限定的子空間內采用“自舉”方法收集“非人臉”樣本訓練SVM，有效地降低了訓練的難度。實驗結果的對比數據表明，該算法是十分有效的。
上傳時間： 2013-11-27
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為了有效地應用遺傳算法解決 魯棒控制系統設計問題，將遺傳算法與局部優化方法相結合，提出了基于降維掃描方法的自適應多目標遺傳算法（DRSA-MOGA）。通過引入適應度函數標準化方法、基于最優Pareto解集搜索的降維掃描方法和適應度函數自適應調整方法，提高了算法的全局優化性能和局部搜索能力。仿真結果表明，DRSA-MOGA算法在不損失解的均勻度的情況下可以達到很高的逼近度
上傳時間： 2014-01-22
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拉格朗日插值算法，輸入[x0 x1 x2]和對應的[y0 y1 y2]，按拉格朗日插值發計算出[x0 x2]之間任何一個X所對應的Y值
上傳時間： 2013-12-29
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采用迭代器模式實現hash算法，并自帶CPPUNIT測試功能。
上傳時間： 2016-02-09
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嵌入式實時操作系統μC/OS-II(第2版)自帶光盤源碼 【原 書 名】 MicroC/OS-II The Real-Time Kernel,Second Edition 本書是MicroC/OSII The Real Time Kernel一書的第2版本，在第1版本（V2.0）基礎上做了重大改進與升級。通過對μC/OSII源代碼的分析與描述，講述了多任務實時的基本概念、競爭與調度算法、任務間同步與通信、存儲與定時的管理以及如何處理優先級反轉問題；介紹如何將μC/OSII移植到不同CPU上，如何調試移植代碼。在所附光盤中，給出已通過FAA安全認證的μC/OSII V2.52的全部源碼以及可在PC機上運行的移植范例。
標簽： MicroC OS-II Real-Time Edition
上傳時間： 2016-02-10
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本文的題目是改進的核函數算法及其在人臉識別中的應用研究。 本文在系統學習現有核函數及支持向量機相關理論的基礎上，系統研究了自適應選擇核函數算法，通過引入樸素正則風險最小化準則，提出了一種改進的在線核函數算法。算法采用截斷誤差最小化、合理選取拉格郎日因子等方法對新增樣本進行訓練，有效地克服了現有方法收斂精度低和不能自適應選擇樣本的困難。 根據獨立分量分析的原理和特點，將改進的核函數算法引入人臉識別的研究中，給出了基于ICA-SVM的人臉識別算法及實現方法。 論文分別應用數值仿真及現有人臉數據庫，分析了算法的數值特性并驗證了算法的可靠性和實用性。 本文數值仿真與分析軟件基于MATLAB和LABVIEW虛擬儀器設計開發。 本文檔是nh文件，可以用caj打開。與大家共享！！
上傳時間： 2016-02-14
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本文的題目是基于分形和遺傳算法的人臉識別方法，對有限人群提出一種采用分形特征和遺傳聚類的識別方法: 將圖像分成很多小區域, 分別計算各個區域的分形特征, 以充分利用圖像二維信息 同一個模式有多個樣本, 通過遺傳算法進行聚類以得到最優解實現不變性識別. 最后采用ORL 人臉圖像庫的一組圖像對比了新方法、本征臉法和自聯想神經網絡方法, 結果表明該方法的識別率, 與本征臉法相似, 比自聯想神經網絡高.
上傳時間： 2013-12-13
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matlab源程序，實現了自適應濾波器中LMS自適應算法。
上傳時間： 2013-12-17
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基于人工神經網絡的數字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經網絡訓練學習的數字音頻水印算法，采用本算法在一段數字音頻 數據中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經網絡訓練出模板信號與嵌入了水印信號的音頻之間的關系特征，由于神經網絡具有學習和自適應的特性，通過訓練后的神經網絡幾乎能夠完全恢復嵌入到音頻中的水印數據．通過仿真實驗結果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測時不需要原始的音頻信號．
上傳時間： 2016-02-25
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