為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進(jìn)行降噪處理，然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。
標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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在使用一些專用開發(fā)工具如Authorware時(shí)，常遇到不支持COM組件調(diào)用的問題。文中介紹了將COM組件和ActiveX控件的轉(zhuǎn)化方法以解決這種問題。根據(jù)組件的函數(shù)和數(shù)據(jù)成員在控件中添加相應(yīng)的屬性、方法和事件來設(shè)計(jì)控件。文中以一個(gè)語音識(shí)別組件來詳細(xì)說明轉(zhuǎn)化方法和流程。最后，在Authorware工具中調(diào)用語音識(shí)別控件并能夠識(shí)別出文本。
標(biāo)簽： 語音識(shí)別 控件 轉(zhuǎn)化
上傳時(shí)間： 2013-11-03
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整流濾波電路是直流穩(wěn)壓電源設(shè)備中常用電路，其中濾波電容的設(shè)計(jì)選取，直接影響到紋波電壓的大小，關(guān)系到輸出直流電壓的質(zhì)量。本文通過在設(shè)定條件下，依據(jù)整流濾波電路原理，闡述了紋波電壓產(chǎn)生的過程，給出了一種濾波電容設(shè)計(jì)與選取計(jì)算方法，建立了電容選取的計(jì)算模型，描繪出了紋波電壓、負(fù)載電阻與濾波電容之間關(guān)系曲線，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其科學(xué)性，有利于濾波電容的設(shè)計(jì)與選用。
上傳時(shí)間： 2013-11-11
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電磁閥設(shè)計(jì)中電磁力的工程計(jì)算方法
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：二驅(qū)蚊器
探地雷達(dá)回波信號是一種非平穩(wěn)非線性信號，其中不僅包含地下埋藏物的目標(biāo)信號，還包含有可能掩藏目標(biāo)信號的直達(dá)波信號，給目標(biāo)的識(shí)別帶來困難。文中采用HHT方法對探地雷達(dá)回波信號進(jìn)行特征分析，提取回波信號的IMF分量的瞬時(shí)頻率作為特征向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用HHT方法提取特征可較好的避免直達(dá)波影響，該方法是可行而有效的，為進(jìn)一步鑒別地下埋藏物提供了新的思想和方法。
標(biāo)簽： HHT 探地雷達(dá) 回波信號 特征提取
上傳時(shí)間： 2013-10-22
上傳用戶：hjkhjk
ADV7511 HDMI®發(fā)送器支持HDCP 1.1特性；然而，業(yè)界對如何正確實(shí)現(xiàn)HDCP 1.1的某些特性，特別是增強(qiáng)鏈路驗(yàn)證(Pj校驗(yàn))，存在一些誤解。由于對實(shí)現(xiàn)方法存在不同的解釋，ADI公司給ADV7511增加了一個(gè)HDCP 1.1特性禁用選項(xiàng)。版本ID(主寄存器映射的寄存器0x00) 為0x14的ADV7511器件提供此選項(xiàng)。在以前版本的ADV7511中，如果接收器在其HDCP響應(yīng)中顯示支持HDCP 1.1特性，則ADV7511自動(dòng)調(diào)用此(Pj校驗(yàn))協(xié)議。HDCP 1.1特性禁用選項(xiàng)允許用戶通過置位I2C寄存器位來禁用Pj校驗(yàn)。
上傳時(shí)間： 2013-10-26
上傳用戶：changeboy
為了提高語音信號的識(shí)別率，提出了一種改進(jìn)的LPCC參數(shù)提取方法。該方法先對語音信號進(jìn)行預(yù)加重、分幀加窗處理，然后進(jìn)行小波分解，在此基礎(chǔ)上提取LPCC參數(shù)，從而構(gòu)成新向量作為每幀信號的特征參數(shù)。最后采用高斯混合模型（GMM）進(jìn)行說話人語音識(shí)別，實(shí)驗(yàn)表明新特征參數(shù)取得了較好的識(shí)別率。
上傳時(shí)間： 2013-10-10
上傳用戶：asdgfsdfht
常見電容值的讀取方法
上傳時(shí)間： 2013-11-10
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為了解決模擬電路故障診斷復(fù)雜多樣難于辨識(shí)的問題, 有效提高分類的準(zhǔn)確度, 提出了一種模擬電路故障診斷的新方法。
上傳時(shí)間： 2013-11-03
上傳用戶：guanhuihong
為了模擬圖像分類任務(wù)中待分類目標(biāo)的可能分布，使特征采樣點(diǎn)盡可能集中于目標(biāo)區(qū)域，基于Yang的有偏采樣算法提出了一種改進(jìn)的有偏采樣算法。原算法將目標(biāo)基于區(qū)域特征出現(xiàn)的概率和顯著圖結(jié)合起來，計(jì)算用于特征采樣的概率分布圖，使用硬編碼方式對區(qū)域特征進(jìn)行編碼，導(dǎo)致量化誤差較大。改進(jìn)的算法使用局部約束性編碼代替硬編碼，并且使用更為精確的后驗(yàn)概率計(jì)算方式以及空間金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010兩個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，平均精度比隨機(jī)選取的特征采樣方法能夠提高約0.5%，驗(yàn)證了算法的有效性。
上傳時(shí)間： 2013-10-24
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