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小波變換在過零調(diào)制信號特征提取中的應用

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2018-02-09 11:22:360

基于小域相子的電壓暫降特征提取與成因辨識

有效提取電壓暫降的特征并進行成因辨識是確定治理方案的前提。在多分辨分析基礎上發(fā)展起來的離散小變換(DWT)具有簡單、快速和信息非冗余等特點,但一般認為不易于提取電壓暫降信號的相位跳變特征?;谛?b class="flag-6" style="color: red">波
2018-03-01 14:39:450

液壓泵振動信號特征提取方法

針對液壓泵故障特征提取問題,提出了一種基于奇異值分解和小波包變換的液壓泵振動信號特征提取方法。通過奇異值分解將噪聲非均勻分布的液壓泵振動信號正交分解為噪聲分布相對均勻的分量,對各分量進行小波包閾值去
2018-03-05 14:07:530

如何使用小變換的通信信號進行特征提取調(diào)制識別的資料概述

通信信號調(diào)制識別目的就是對截獲的一段通信信號,依據(jù)較少的先驗信息,判斷出信號調(diào)制方式。隨著通信技術的飛速發(fā)展,通信信號的體制和調(diào)制樣式變得更加復雜多樣,信號環(huán)境日趨密集,這使得通信信號的識別變得越加困難,如何能夠在信噪比較低的情況下進行信號特征參數(shù)的有效提取調(diào)制識別,這就是本文研究的主要內(nèi)容。
2018-12-19 10:36:596

如何提高愛好特征提取的效率詳細算法說明

針對電影評分特征提取效率較低的問題,提出了與QR分解相結合的Nystrom方法。首先,利用自適應方法進行采樣,然后對內(nèi)部矩陣進行QR分解,將分解后的矩陣與內(nèi)部矩陣進行重新組合并進行特征分解
2019-01-04 09:36:191

心電信號特征提取分析與處理

生物醫(yī)學儀器包括了診斷儀器和治療儀器兩大類。在診斷儀器要尋找對診斷有意義的具有某種特征信號信號的某種特征量。在治療儀器同樣需要確定特征信號的存在或信號特征量的大小去控制治療部分的工作
2019-01-07 08:00:0038

圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明

本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明目的包括了:1.了解圖像邊緣檢測的原理。自己實現(xiàn)邊緣檢測算法,對特定的幾幅圖像進行邊緣檢測,并達到較好的效果。2.了解特征提取的原理,并對圖像存在的一些特征進行特征提取。
2019-04-19 08:00:002

基于Labview的語音模式識別MFCC原理特征提取

本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是基于Labview的語音模式識別MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0043

語音識別算法有哪些_語音識別特征提取方法

本文主要闡述了語音識別算法及語音識別特征提取方法。
2020-04-01 09:24:4932349

機器學習之特征提取 VS 特征選擇

機器學習特征選擇和特征提取區(qū)別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取特征選擇
2020-09-14 16:23:204693

淺析特征提取網(wǎng)絡與特征融合技術

導讀鑒于顯著性目標和偽裝目標研究的相似性,本文作者將顯著性目標與偽裝目標合在一起進行研究,文章重點是特征提取網(wǎng)絡與特征融合技術,主要介紹了三種方法EGNet,PFANet和SINet。
2021-03-12 10:13:5711395

一種基于信息熵與綜合函數(shù)特征提取

近年來未知的計算機漏洞欻量呈海量増長狀態(tài),對于大量的漏洞數(shù)據(jù)進行及時準確的分析和分類管理,是十分重要且有待解決的問題。因此,提出一種基于信息熵與綜合函數(shù)(S-C)特征提取,并利用關聯(lián)了特征詞集間
2021-04-13 13:51:153

基于深度級聯(lián)孿生網(wǎng)絡的通信信號調(diào)制識別算法

特征提取模塊將原始信號特征映射至特征空間,同時在孿生網(wǎng)絡架構下對提取特征進行距離度量并以相似性約束訓練網(wǎng)絡,避免特征提取模塊在訓練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,最終通過最近鄰分類器識別待測樣本的調(diào)制類別。在
2021-05-14 10:25:0033

基于自編碼特征的語音聲學綜合特征提取

利用監(jiān)督性學習算法進行語音増強時,特征提取是至關重要的步驟?,F(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學特征,基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升,但是仍然殘留大量噪聲,語音質(zhì)量(用
2021-05-19 16:33:1027

基于嵌入式特征提取的多標記分類算法

基于嵌入式特征提取的多標記分類算法說明。
2021-06-04 10:18:407

基于特征提取和密度聚類的鋼軌識別算法

解決上述問題,文中提出一種基于擴展Har特征提取和 DBSCAN密度聚類的鋼軌識別算法。首先通過仿射變換、池化、灰度均衡仳、邊緣檢測等算法對圖像進行預處理,然后基于擴展Haar特征提取圖像中鋼軌的特征點,最后利用 DBSCAN算法對特
2021-06-16 15:03:495

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法
2021-06-27 15:38:1925

基于并行附加特征提取網(wǎng)絡的SSD地面小目標檢測模型

基于并行附加特征提取網(wǎng)絡的SSD地面小目標檢測模型 來源:《電子學報》 ,作者李寶奇等 摘 要: 針對SSD原始附加特征提取網(wǎng)絡(Original Additional Feature
2022-02-17 16:41:252075

計算機視覺不同的特征提取方法對比

特征提取是計算機視覺的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領域經(jīng)久不衰的研究熱點,總的來說,快速、準確、魯棒的特征提取是實現(xiàn)上層任務基本要求。
2022-07-11 10:28:144811

高光譜圖像特征提取方法綜述

, 而特征提取作為降維的一種重要方法,具有降維速度快等優(yōu)點。 因此,特征提取對高光譜圖像的利用有重要意義。
2022-09-26 13:53:006465

高光譜影像顯著性特征提取方法

0引言 視覺顯著性估計通常以彩色圖像為輸入,因此,本文以3個相鄰波段的高光譜影像為輸入,進行顯著性特征提取,然后沿光譜維度利用滑窗法獲取各個波段的顯著性特征,最后將各個波段的顯著性特征進行堆疊形成
2023-01-12 09:45:552035

短時傅里葉變換和小變換差別

分析、信號壓縮、特征提取等領域都有廣泛應用,本文將詳細介紹它們的差別和優(yōu)缺點。 一、基本概念 1、傅里葉變換 傅里葉變換(Fourier transform,F(xiàn)T)是將時域信號轉換到頻域的一種數(shù)學變換,它可以分解一個信號成為若干個正弦、余弦的疊加。傅里葉變換可以表示一個連續(xù)周期信號的頻率分量,但無法
2023-09-07 17:04:125539

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