機器學習技術已被廣泛接受,并且很適合此類分類問題。基于卷積神經網絡的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取,然后將此特征輸入卷積層進行第二次特征提取。
2023-10-16 11:30:38381 Intelligent Vehicles Applications1. 介紹2. HOOFR-SLAM2.1 系統框架2.2 HOOFR特征提取2.3 映射線程2.3.1 特征匹配1. 介紹提出一種HOOFR-...
2021-12-21 06:35:49
MATLAB中對音頻信號進行小波分解和短時傅里葉分析后怎么對信號頻譜圖中能量密度特征用數學形態學的方法進行形態特征提取?
2020-10-12 18:21:04
我對matlab不懂,現在要求倆組數據的相似度,和提取這倆組數據的特征值,求幫忙啊
2014-05-29 18:25:56
作為說話人識別特征參量的MFCC的提取過程
2012-08-20 12:37:24
最近在分析聲發射信號,請教大神如何編提取聲發射信號的特征參數提取程序,萬分感謝!
2018-11-04 10:46:40
空間能量的統計特征成特征矢量,并利用FISHER準則函數進行特征選擇,根據特征矢量設計支持向量機分類器,對三類音頻進行分類識別。實驗結果表明,該方法提取的特征矢量在音頻信號分類中是非常有效的。
2011-03-04 20:46:21
的兩維處理方法,并用于三種數字信號的特征分析。最后詳細介紹了基于聯合頻率分析的特征提取及識別過程,給出了仿真測試結果。
2021-04-21 06:17:47
雷達系統,研究了葉簇穿透人體微多普勒特征提取和跟蹤技術。目前對于人體微多普勒信號仿真的研究幾乎都是基于單站雷達,雙站雷達人體微多普勒大小不僅與人體運動方向有關,還與雙站角大小有關,雙站雷達散射截面
2021-12-20 15:49:31
如何提取模擬電路故障診斷中的特征方法?其步驟和優缺點分別是什么?
2021-04-07 06:04:36
計算機視覺的特征提取算法研究至關重要。在一些算法中,一個高復雜度特征的提取可能能夠解決問題(進行目標檢測等目的),但這將以處理更多數據,需要更高的處理效果為代價。而顏色特征無需進行大量計算。只需將數字圖像中的像素值進行相應轉換,表現為數值即可。因此顏色特征以其低復雜度成為了一個較好的特征。
2019-10-12 06:55:23
你好,我似乎不理解PSoC創建者的數據類型是如何工作的。在組合體的設置中,可以選擇特征值具有什么格式。當數據類型為UIT8時,代碼中的值很容易使用,但是我不能用SITT16來處理它。當服務器接收到寫
2019-10-15 13:24:16
值了。例如,針對第1隻玩具,兩人分別測量出來的特徵值是:它的耳朵長度是7.5,而其體重是5.0。接下來,兩人又去測量第2隻玩具,提取了它的特徵值:接下來,兩人又去測量第3隻玩具,提取了它的特徵值:依序
2020-11-27 10:27:25
怎樣去提取基于視頻流的興趣HOG特征呢?其具體原理是什么?
2021-10-22 06:01:34
您好,我在學習labview提取脈搏、心電的特征值,,請教教小白
2019-10-30 00:24:26
圖像處理,手指靜脈圖像的特征提取和識別前期研究
2012-05-11 11:51:27
"特點的基礎上,先將手背靜脈圖像"分塊",再對分塊后的圖像進行FRAT變換,并提出一種向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背靜脈圖像紋理特征,最后通過特征匹配進行分類識別
2010-04-24 09:58:17
有大神嗎?可以分享一個LabVIEW指紋特征提取的資料嗎?感激不盡。
2017-04-19 07:31:13
相應的多尺度函數和多小波函數。 小波分析在特征提取中的優勢,主要是利用小波基可以用較少非零小波系數去逼近一類實際函數的能力,選擇小波基應該是以最大量的產生接近于零的小波系數為優。小波基的這種能力
2016-12-09 18:15:39
語音特征參數提取的仿真研究
2012-08-20 12:38:27
在做原油加熱爐爐管聲發射檢測,請教各位前輩信號RMS能量特征參數提取,labview有這些自帶函數嗎?
2012-08-04 21:18:03
在做原油加熱爐爐管聲發射檢測,請教各位前輩信號RMS能量特征參數提取,labview有這些自帶函數嗎?
2012-08-04 21:21:52
共線點之間的連續性和完整性,并在不同的尺度圖像中根據邊緣特征的特點選擇不同處理方法,來實現低分辨率條件下完整直線特征的粗略提取和高分辨率的精確定位。最后用高分辨率SAR圖像跑道檢測實驗進行了驗證,并將
2010-05-06 09:04:04
計算信息特征(屬性)的權重問題在信息分類及模式匹配中是一個研究熱點。該文提出一種基于改進ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法刪除原始特征中與分類不相關的特征
2009-04-15 10:06:267 在現有基于已知特征項特征提取算法的基礎上,提出一種基于已知特征項和環境相關量的特征提取算法。該算法通過已知特征項搜索頻繁項集,提高了特征提取速度。環境相關量的
2009-04-18 09:37:0117 提出一種基于分塊離散余弦變換(DCT)與奇異值分解閾值壓縮(TCSVD)的人臉特征提取與識別算法。該算法對人臉圖像進行分塊DCT變換,根據圖像塊位置和能量分布選擇不同的DCT高低頻分
2009-04-23 09:57:5424 提出了一種新的人臉特征提取方法,該方法采用DCT對人臉圖像進行降維和去噪,并通過KDA提取人臉特征。基于該特征,采用NN分類器,對ORL人臉庫進行分類識別,僅用28個特征平均
2009-05-25 22:04:1015 提出在Gabor 濾波理論的基礎上,結合Fisher 線性判別方法,對手寫數字圖像的所有特征點尋找局部最優濾波頻率和濾波方向,從而提取最優Gabor 特征的方法。對MNIST 手寫體數據庫的
2009-06-06 14:15:0912 目前網絡入侵檢測系統(NIDS)主要利用特征碼檢測法來監測與阻止網絡蠕蟲,而蠕蟲特征碼提取仍是效率低的人工過程。為解決這個問題提出了基于陷阱網絡的蠕蟲特征碼自動提取
2009-08-12 08:51:4641 為了解決強背景噪聲下采集到的管道壓力參數信號中泄漏特征信號難以準確提取的難題,本文提出利用獨立分量分析技術(ICA)對負壓波信號進行處理,提取泄漏信息特征信號,
2009-09-01 11:17:4221 SISAR功率譜特征提取方法:文主要研究了對SISAR全息信號功率譜歸一化處理獲得識別特征的方法。通過分析側影成像全息信號和目標側影雷達截面積的關系,導出由計算雷達截面積的方
2009-10-23 10:26:2112 基于廣義典型相關分析的仿射不變特征提取方法:該文結合廣義典型相關分析(GCCA)理論,提出了一種新的圖像仿射不變特征提取方法。首先,基于多尺度自卷積變換(MSA)構造了一組新
2009-10-29 12:52:5317 提取和補充新的特征參數是解決復雜體制雷達輻射源信號分選和雷達目標識別難題的有效手段,為此該文提出一種基于FRFT的α 域-包絡曲線特征向量的提取方法。該方法通過FRFT搜索
2009-11-10 16:18:5914 在語音識別系統中,如何在含有噪聲的語音信號中提取其良好的特征參數是系統的關鍵問題之一。本文通過采用自適應濾波來濾除語音信號中的高斯白噪聲,然后提取出能夠反映人
2009-12-12 13:46:1124 特征提取是模式識別中的關鍵技術之一,本文提出了一種基于改進ReliefF 算法的主成分特征提取方法,通過該方法進行主特征特征提取可以有效降維,大大減輕了后續的分類器的
2009-12-12 13:47:4527
本文提出一種特征點與模板匹配相結合的圖像拼接方法,先對相鄰兩幅圖像利用Harris算子提取特征點,然后根據特征點的位置確定模板的大小和位置,大大減小了圖像拼接的計算量,
2010-02-21 14:38:1438 本文介紹了如何應用提升小波包變換對信號進行特征提取,并在此基礎上提出了四條定量的評價標準,能夠全面地對此類特征提取方法的有效性進行評價。通過這四個標準,就能更科
2010-02-22 15:34:3317 非線性PCA在表面肌電信號特征提取中的應用
針對表面肌電信號的特點,提出了一種應用非線性主分量分析( PCA) 提取表面肌電信號特征的新方法. 該方法在表面肌
2010-02-26 17:08:2617 遙感圖像為地理信息系統數據的更新和應用提供了有利條件,遙感圖像的特征提取是其中的關鍵問題。針對灰色絕對關聯度計算模型的特點,提出一種基于灰色絕對關聯度和圖像子塊標
2010-03-01 14:15:327
特征提取是聲目標識別的關鍵。由于車輛噪聲信號的非平穩特性,傳統特征提取方法有很大局限性。介紹小波分析方法在車輛噪聲信號特征提取中的應用,仿真結果證
2010-12-31 17:16:280 摘要:針對常規特征提取方法存在著問題不足,提出了基于BP神經網絡和基于互信息熵的特征提取方法,并通過特征提取實例加以說明。結果表明這兩種方法是可行和有效的。
2006-03-11 13:14:211276 摘要:提出了一種基于小波和熵提取圖像字符特征的方法。該方法利用小波變換對圖像字符進行多尺度分解,用marr零交叉邊緣檢測算子提取邊緣;用基于判別熵最小化提取每
2006-03-24 13:30:02669 小波變換在過零調制信號特征提取中的應用
介紹小波變換理論和算法,說明去除信號噪聲原理;給出了以db2為小波函數和選用閾值方法去噪的
2009-10-12 23:47:451446 特征提取是目標識別的關鍵,如何從有限的測量數據中獲取有效、可靠的特征參數,是特征提取中重點考慮的問題。本文采用EMD方法對語音信號進行頻率特征提取,可以較好地降低語音
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2017-12-01 15:08:380 的細節分量有高度的局部相關性 ,這為特征提取提供了有力的條件。利用小波變換進行紋理特征提取 ,在紋理分析、圖像壓縮、工業品表面缺陷檢測中得到大量的應用。
2017-12-01 14:47:5211813 針對既有歷史數據又有流特征的全新應用場景,提出了一種基于組特征選擇和流特征的在線特征選擇算法。在對歷史數據的組特征選擇階段,為了彌補單一聚類算法的不足,引入聚類集成的思想。先利用k-means方法
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2017-12-06 14:32:290 針對復雜場景中視頻序列目標運動特征提取困難的問題,借鑒生物視覺系統對視頻動態目標的運動感知機制,改進初級視皮層(VI)細胞模型,提出一種基于生物視皮層機制的視頻運動特征提取方法。采用
2017-12-18 10:32:301 針對說話人識別系統中存在的有效語音特征提取以及噪聲影V向的問題,提出了一種新的語音特征提取方法基于S變換的美爾倒譜系數( SMFCC)。該方法是在傳統美爾倒譜系數(MFCC)的基礎上利用S變換的二維
2017-12-18 11:29:041 針對現有行為特征提取方法識別率低的問題,提出了一種融合稠密光流軌跡和稀疏編碼框架的無監督行為特征提取方法( DOF-SC)。首先,在稠密光流(DOF)軌跡提取的基礎上,對以軌跡為中心的原始圖像塊進行
2017-12-26 18:48:520 針對基于紋理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,無法刻畫人眼視覺敏感性的不足,提出一種融合人類視覺感知特性的基于顯著性局部二值模式( SF-LBP)的行人紋理特征提取算法。該算法首先
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2018-01-07 09:49:010 針對人體動作識別中時空特征提取問題,提出一種基于層次時間記憶( HTM)架構的深度學習模型,用來提取圖像幀的時空特征。將圖像幀構建成樹型節點層次結構,在每一層中,通過歐氏距離分組來提取圖像樣本的空間
2018-01-17 17:27:250 的特征提取不僅可以更好地刻畫三維模型特征,并且其在模型重建、點云分割、對稱性檢測以及點云配準等。方面起到一定的作用。特征提取主要包括對點、線及面的提取,目前主要有2種方法:1)從三維網格化后的點云數據中提取特征;
2018-01-30 16:35:070 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展起來的離散小波變換(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
2018-03-01 14:39:450 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
2018-03-05 14:07:530 模擬電路故障診斷本質上等價于模式識別問題,因此研究如何把電路狀態的原始特征從高維特征空間壓縮到低維特征空間,并提取有效故障特征以提高故障診斷率就成了一個重要的課題。
2020-01-26 09:31:002437 本文檔的主要內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 08:00:0038 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 09:24:4929661 機器學習中特征選擇和特征提取區別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取和特征選擇
2020-09-14 16:23:203733 近年來未知的計算機漏洞欻量呈海量増長狀態,對于大量的漏洞數據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(S-C)特征提取,并利用關聯了特征
2021-04-13 13:51:153 圖像特征 傳統的圖像特征提取(特征工程)主要是基于各種先驗模型,通過提取圖像關鍵點、生成描述子特征數據、進行數據匹配或者機器學習方法對特征數據二分類/多分類實現圖像的對象檢測與識別。卷積神經網絡通過
2021-04-30 09:11:572363 利用監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。現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
2021-05-19 16:33:1026 圖像特征 傳統的圖像特征提取(特征工程)主要是基于各種先驗模型,通過提取圖像關鍵點、生成描述子特征數據、進行數據匹配或者機器學習方法對特征數據二分類/多分類實現圖像的對象檢測與識別。卷積神經網絡通過
2021-05-20 10:49:084374 基于單標記分類的降維及特征選擇方法難以直接運用到多標記學習中,而將多標記學習問題獨立分解為多個單標記學習問題再進行降維會丟失標記的相關性信息。為此,提出一種基于嵌入式特征提取的多標記分類算法
2021-05-24 15:31:144 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 為提高特征提取方法的文本分類精確度,結合信息增益(IG)和改進的最大相關最小冗余(mRMR),提出種IG_ CDMRMR二階段文本特征選擇方法。通過IG提取與類別相關性較強的特征集合,利用類差分度
2021-06-11 11:42:388 圖像作為一種典型信號,理論上可由一系列基本信號構成。為尋找一組可重構圖像的基本信號,提出了基于特征的基圖像提取和重構方法,使得可由任意圖像集進行基圖像提取并可由提取的基圖像重構內容無關的任意
2021-06-16 16:01:254 基于中軸變換的改進骨架特征提取方法
2021-06-27 15:38:1925 嵌入式特征選擇是將特征選擇過程與學習器訓練過程融為一體,兩者在同一個優化過程中完成,即在學習器訓練過程中自動地進行了特征選擇。基于懲罰項的特征選擇法給定數據集 D={(x1,y1),(x2,y2
2021-10-21 10:36:041 特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。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久不衰的研究熱點,總的來說,快速、準確、魯棒的特征點提取是實現上層任務基本要求。
2022-07-11 10:28:142287 高光譜遙感技術具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優勢,但這些優勢也帶來了波段眾多 且相關性強、數據冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數據中的冗余信息,提高處理效率, 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 13:53:003779 魯棒、精確的定位是移動自主系統的基本要求。交通標志、電線桿、路燈等類似桿子的物體,由于其獨特的局部性和長期的穩定性,在城市環境中經常被用作定位的地標。本文提出了一種新穎、準確、快速的基于幾何特征
2022-10-09 14:48:371035 在低紋理區域,傳統的基于特征點的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點特征的魯棒性,典型操作就是LSD。
2023-01-08 14:29:35846
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