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  • 基于LabVIEW的心電信號插值算法分析

    為了在LabVIEW平臺下更方便的處理非均勻采樣的心電信號,文中研究了心電信號的時域和頻域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛頓插值法、埃爾米特插值法和三次樣條插值法等四種時域插值方法,從算法精度、內存消耗和時間消耗三個方面做比較,得出埃爾米特插值法最為合適。最后又提出一種頻域插值法:補零傅里葉頻域插值法,來彌補原始心電信號頻域分辨率不足的缺點。

    標簽: LabVIEW 心電信號 插值 算法分析

    上傳時間: 2013-11-05

    上傳用戶:qitiand

  • 一種基于背景減法和幀差的運動目標檢測算法

    針對幀差分法易產生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標的問題,提出了一種將背景減和幀差法相結合的運動目標檢測算法。首先利用連續兩幀圖像進行背景減法得到兩種差分圖像,并用最大類間與類內方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化,然后將得到的兩種二值化圖像進行或運算,最后利用圖像形態學濾波得到準確的運動目標。實驗結果表明,該算法簡單、易實現、實時性強

    標簽: 背景 減法 檢測算法

    上傳時間: 2013-10-08

    上傳用戶:yqs138168

  • 雷達測距系統中一種改進的測距算法

    文中首先介紹了雷達測距的兩種常用方法,通過分析,調頻連續波(FMCW)雷達更具有優勢,然后闡述了調頻連續波(FMCW)雷達測距系統的基本組成原理,再后本文論述了測頻中最常用的FFT算法。接著分析研究了由此衍生出的距離譜,根據距離譜本文重點論述了其估計算法,說明了距離譜最大采樣點法的問題,提出距離譜最大值二分估值法,又經過進一步改進得到距離譜最大值的擬合法。通過計算機仿真的結果確定距離譜最大值的擬合法提高了測距的精度。

    標簽: 雷達測距 算法

    上傳時間: 2013-11-20

    上傳用戶:zhangzhenyu

  • 基于Gabor的特征提取算法在人臉識別中的應用

    針對人臉識別中的特征提取問題,提出一種新的基于Gabor的特征提取算法,利用Gabor小波變換良好的提取區分能力和LDA所具有的判別性優勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進行初次降維,再利用LDA實現再次降維,得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗驗證了該算法的有效性。

    標簽: Gabor 特征提取 人臉識別 中的應用

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:alex wang

  • 基于自檢測的自適應一致表決算法

    為了解決自適應大數表決算法無法容忍表決周期發生瞬時錯誤的問題,提出了基于自檢測的自適應一致表決算法。該算法通過插入檢測代碼實時搜集瞬時錯誤信息,進而屏蔽發生瞬時錯誤的軟件冗余模塊參與表決,并將各軟件冗余模塊歷史記錄信息有效地應用到表決系統。在此算法的基礎上,設計了能實現上述功能的表決系統結構圖。最后通過仿真實驗證明了所提算法的有效性。

    標簽: 自檢測 算法

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:miaochun888

  • 一種輪胎胎面磨損的簡潔實用測量方法

    文中針對輪胎表面的形貌和輪胎胎面特點提出了一種新型的基于激光三角法的輪胎胎面磨損測量系統,以激光三角法為理論基礎,闡述了一種利用激光三角法掃描獲取輪胎胎面的深度參數,并對輪胎磨損前和磨損后兩次掃描獲取的數據進行比對的方法得出輪胎磨損情況。對系統的組成、系統結構、及測試方法進行了介紹,并對系統測試進行了軟件設計,對測試結果進行了分析。

    標簽: 輪胎 磨損 測量方法

    上傳時間: 2013-10-26

    上傳用戶:euroford

  • 新的海洋風場矢量估計算法

    基于合成孔徑雷達(SAR)圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件,應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下,應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值,因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時,風向數據的精確度也很重要,即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息,以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據,同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據,從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示,該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。

    標簽: 海洋 風場矢量估計 算法

    上傳時間: 2013-10-17

    上傳用戶:520

  • ACPSO-SVR結合的非線性建模預測算法

    提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法(ACPSO-SVR),引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取,在超參數取值范圍變化較大的情況下,效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試,實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力,對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用,在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型,以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。

    標簽: ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:alibabamama

  • 基于Canny檢測算法實現的目標跟蹤

    為了設計一種實時高效、穩定可靠的圖像目標跟蹤系統平臺,避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗,采用自適應Canny邊緣檢測算法。該自適應算法能夠很好的確定平滑參數以及高、低兩個閾值,更好的獲得圖像邊緣圖。經Canny算法處理圖像目標后,獲得目標的單像素邊緣圖,根據邊緣圖計算得到目標質心。利用最小二乘法擬合出目標的運動軌跡,同時可根據時間間隔預測出目標質心的下一位置,控制伺服機構,實現目標跟蹤。實驗表明,采用Canny算法的目標跟蹤系統,能夠滿足實時跟蹤的需要。

    標簽: Canny 檢測算法 目標跟蹤

    上傳時間: 2013-11-03

    上傳用戶:testAPP

  • 基于模糊C均值的數據流入侵檢測算法

    針對數據在性態和類屬方面存在不確定性的特點,提出一種基于模糊C 均值聚類的數據流入侵檢測算法,該算法首先利用增量聚類得到網絡數據的概要信息和類數,然后利用模糊C均值聚類算法對獲取的數據特征進行聚類。實驗結果表明該算法可以有效檢測數據流入侵。

    標簽: 模糊 數據流 入侵檢測 算法

    上傳時間: 2015-01-03

    上傳用戶:fujiura

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