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電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無線>遙測幀數(shù)、時(shí)間和特征參數(shù)的截取方法

遙測幀數(shù)、時(shí)間和特征參數(shù)的截取方法

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[6.6.1]--遙測程序跟蹤

遙測
jf_75936199發(fā)布于 2023-03-10 15:47:54

Labview之截取字符串

Labview之截取字符串,很好的Labview資料,快來下載學(xué)習(xí)吧。
2016-04-19 10:23:160

DVI輸出圖像選區(qū)截取的FPGA實(shí)現(xiàn)

DVI輸出圖像選區(qū)截取的FPGA實(shí)現(xiàn),下來看看
2016-08-29 15:02:035

有限遙測速率下衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)方法研究_劉洋

有限遙測速率下衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)方法研究_劉洋
2017-03-19 11:45:571

航天運(yùn)載器端面特征的新型圖像特征識(shí)別方法_陳浩

航天運(yùn)載器端面特征的新型圖像特征識(shí)別方法_陳浩
2017-03-19 19:07:041

特征阻抗的計(jì)算方法

特征阻抗的計(jì)算方法
2017-06-09 14:53:1227

一種變步長KLMS遙測振動(dòng)信號(hào)降噪方法

針對(duì)飛行器遙測振動(dòng)信號(hào)具有典型的非平穩(wěn)、非線性及強(qiáng)噪聲干擾的特征,提出了一種變步長KLMS遙測振動(dòng)信號(hào)降噪方法。首先利用遙測時(shí)序分析法將遙測振動(dòng)信號(hào)序列分為平穩(wěn)飛行段落和特征飛行段落,以平穩(wěn)飛行段落
2017-11-06 17:56:4712

基于SVM的多種語言特征參數(shù)清濁音判決優(yōu)化算法

特征參數(shù)的清濁音判決優(yōu)化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法能夠有效降低清濁音的誤判率,進(jìn)而使合成語音的清晰度和自然度得到改善。將本算法應(yīng)用到正弦激勵(lì)線性預(yù)測算法中,在與相同碼率的其他算法的比較實(shí)驗(yàn)中,得到較高的PESQ-MOS分,顯示出一定的優(yōu)勢(shì)。
2017-11-08 15:24:334

基于萊特準(zhǔn)則和小波變換的遙測數(shù)據(jù)處理方法

遙測數(shù)據(jù)經(jīng)常含有噪聲和野值,針對(duì)遙測數(shù)據(jù)的處理面臨的消除噪聲和野值剔除問題,介紹了小波變換的基本原理以及小波消噪在信號(hào)處理方面的應(yīng)用,提出了利用萊特準(zhǔn)則和小波軟閡值消噪相結(jié)合的方法進(jìn)行野值剔除,利用MATLAB軟件進(jìn)行遙測信號(hào)噪聲消除和野值剔除仿真試驗(yàn),結(jié)果表明該方法具有良好的降噪效果和出色的野值剔除能力。
2017-11-14 10:53:160

基于層次匹配下多種特征融合的蕾絲花邊檢索方法

彩色Canny圖像及其灰度梯度共生矩陣GGCM,采用能量、梯度平均、灰度平均、相關(guān)等二次統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)描述圖像的紋理特征,將上述提取紋理特征結(jié)合形狀特征和SURF特征進(jìn)行逐層匹配,實(shí)現(xiàn)層次匹配下多種特征的融合,彌補(bǔ)單個(gè)匹配方法的不足
2017-11-17 14:24:498

基于特征模理論和CMA技術(shù)的天線設(shè)計(jì)

本文簡要介紹了特征模理論基礎(chǔ),并采用商業(yè)軟件FEKO v14.0版本的CMA分析模塊對(duì)幾種簡單的天線形式進(jìn)行特征模分析,得到了豐富的模式特征參數(shù),并展開分析,便于讓大家清楚地了解CMA技術(shù)的應(yīng)用。CMA方法廣泛應(yīng)用于天線設(shè)計(jì),也同樣應(yīng)用于天線布局、電磁兼容以及目標(biāo)隱身等領(lǐng)域。
2017-11-22 10:18:398353

以AVR單片機(jī)為控制核心的語音識(shí)別控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

語音識(shí)別通常需要兩個(gè)階段完成。第一階段是訓(xùn)練,主要是提取語音特征,用戶往往需要進(jìn)行幾次語音訓(xùn)練,經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后獲得相應(yīng)特征參數(shù)。第二階段是識(shí)別,識(shí)別過程就是將輸入的語音特征參數(shù)和模型庫中的參數(shù)進(jìn)行相似性比較,最后輸出匹配度最高的特征參數(shù)完成識(shí)別過程。
2018-07-27 07:27:001757

基于Mel子帶參數(shù)特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法

針對(duì)自然復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境下基于鳥鳴的物種分類問題,提出了一種基于Mel予帶參數(shù)特征的鳥嗚自動(dòng)識(shí)別方法。采用高斯混合模型(CMM)擬合連續(xù)聲學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)分幀后的對(duì)數(shù)能量分布,選取高似然率的數(shù)據(jù)幀組成候選
2017-12-04 14:54:030

藍(lán)牙beacon產(chǎn)品分析_兩款藍(lán)牙beacon特征參數(shù)詳細(xì)對(duì)比

藍(lán)牙beacon_兩款藍(lán)牙beacon特征參數(shù)詳細(xì)對(duì)比(完整版),藍(lán)牙Beacon 的原意是信標(biāo),是建立在低功耗藍(lán)牙協(xié)議基礎(chǔ)上的一種廣播協(xié)議,同時(shí)它也是擁有這個(gè)協(xié)議的一款低功耗藍(lán)牙從機(jī)設(shè)備。 藍(lán)牙
2017-12-14 17:01:354

說話人識(shí)別中基于Fisher比的特征組合方法

)、線性預(yù)測梅爾倒譜系數(shù)( LPMFCC)、Teager能量算子倒譜參數(shù)(TEOCC)相混合的特征參數(shù)提取方法。首先,提取語音信號(hào)的MFCC、LPMFCC和TEOCC三種參數(shù);然后,計(jì)算MFCC和LPMFCC參數(shù)中各維分量的Fisher比,分別選出六個(gè)Fisher比高的分量與TEOCC參數(shù)組合成混
2017-12-19 11:16:302

基于小波脊線的特征提取算法

捕獲問題,并對(duì)其特征參數(shù)提取算法進(jìn)行了研究。針對(duì)跳頻信號(hào)的特征提取,研究了一種基于小波脊線的特征提取算法,通過matlab仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)方法的性能進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明基于小波脊線的特征提取算法有很大的性能優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步提
2018-01-04 14:04:490

基于隱馬爾可夫模型的軟件狀態(tài)評(píng)估預(yù)測方法

狀態(tài)進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確地評(píng)估和預(yù)測,成為亟待解決的問題.為此,提出了一種基于隱馬爾可夫模型的軟件系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估預(yù)測方法.該方法基于軟件系統(tǒng)外在特征參數(shù),通過K-means方法構(gòu)建系統(tǒng)的觀測狀態(tài),并以此建立隱馬爾可夫模型,建
2018-01-05 10:56:011

基于HTM架構(gòu)的時(shí)空特征提取方法

特征,利用時(shí)間鄰接矩陣提取樣本的時(shí)間特征,利用置信傳播方法將各層局部特征組進(jìn)行匯總歸類,得到整體特征組,作為該圖像幀的時(shí)空特征。此外,在節(jié)點(diǎn)操作中引入張量代數(shù),從而避免出現(xiàn)高維特征,將特征送入支持向量機(jī)(SVM)分
2018-01-17 17:27:250

觸電信號(hào)暫態(tài)特征提取及故障識(shí)別

針對(duì)傳統(tǒng)剩余電流保護(hù)裝置只能監(jiān)測到總泄漏電流信號(hào)大小,但不能根據(jù)監(jiān)測到的總泄漏電流信號(hào)自動(dòng)分類和識(shí)別觸電類型,提出了一種基于統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)與支持向量機(jī)的觸電信號(hào)暫態(tài)特征提取及故障類型識(shí)別的新方法
2018-01-23 17:12:594

基于NMF后驗(yàn)特征優(yōu)化的語音查詢樣例檢測

warping,SDTW)檢索的無監(jiān)督語音查詢樣例檢測方法。該方法首先應(yīng)用頻域線性預(yù)測(Frequency domain linear prediction,F(xiàn)DLP)聲學(xué)特征參數(shù)代替梅爾頻率倒譜系
2018-02-27 16:01:051

基于AIRS的特征權(quán)值調(diào)整方法

針對(duì)當(dāng)前圖像檢索中存在的有效特征提取問題,提出了一種基于人工免疫識(shí)別系統(tǒng)(AIRS)的特征權(quán)值調(diào)整方法。利用人工免疫識(shí)別系統(tǒng)的泛化學(xué)習(xí)及記憶的特點(diǎn),對(duì)訓(xùn)練樣本的特征值進(jìn)行學(xué)習(xí),從而確定各特征之間的權(quán)值分配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)權(quán)值調(diào)整法相比,本方法能夠?yàn)楦?b class="flag-6" style="color: red">特征提供較好的權(quán)值,提高圖像檢索的準(zhǔn)確率。
2018-02-27 16:24:550

變溫度下Boost變換器健康狀態(tài)評(píng)估方法

基于特征參數(shù)估計(jì)的關(guān)鍵元器件健康狀態(tài)評(píng)估是實(shí)現(xiàn)電路級(jí)故障預(yù)測與健康管理的關(guān)鍵技術(shù)。然而,工作溫度的變化會(huì)導(dǎo)致元器件特征參數(shù)估計(jì)值與失效標(biāo)準(zhǔn)(25℃條件下)不統(tǒng)一,致使?fàn)顟B(tài)評(píng)估結(jié)果不準(zhǔn)確。針對(duì)
2018-04-20 14:25:240

如何自制簡單的夾具來測量電容器的特征參數(shù)

旁路電容器在配電網(wǎng)絡(luò)中用得很多。現(xiàn)在大多數(shù)供應(yīng)商不僅提供旁路電容器的典型特征參數(shù),還提供各種仿真模型。盡管如此,工程師需要能夠自己測量這些器件的特征參數(shù)
2018-06-27 11:07:334938

圖像特征點(diǎn)檢測方法的原理解析

研究圖像特征檢測已經(jīng)有一段時(shí)間了,圖像特征檢測的方法很多,又加上各種算法的變形,所以難以在短時(shí)間內(nèi)全面的了解,只是對(duì)主流的特征檢測算法的原理進(jìn)行了學(xué)習(xí)研究。
2020-08-31 10:26:556122

Python特征生成作用和生成的方法

創(chuàng)造新的特征是一件十分困難的事情,需要豐富的專業(yè)知識(shí)和大量的時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的本質(zhì)基本上就是特征工程。——Andrew Ng 業(yè)內(nèi)常說數(shù)據(jù)決定了模型效果上限,而機(jī)器學(xué)習(xí)算法是通過數(shù)據(jù)特征做出預(yù)測
2021-03-10 15:53:421859

融合神經(jīng)網(wǎng)瓶頸特征與MFCC特征的符合特征構(gòu)造方法

針對(duì)梅爾頻率倒譜系數(shù)(MrCC)語音特征不能有效反映連續(xù)幀之間有效信息的問題,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性和緊湊性特征,提岀一種融合神經(jīng)網(wǎng)瓶頸特征與MFCC特征的復(fù)合特征構(gòu)造方法,提高語音的表征能力和建模
2021-03-17 11:31:565

基于特征加權(quán)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意檢測系統(tǒng)

相結(jié)合的惡意檢測系統(tǒng)。采用靜態(tài)分析方法從惡意與良性應(yīng)用程序中提取不同類型行為特征,利用特征加權(quán)方法消除噪聲與不相關(guān)因素后構(gòu)建特征向量,使用Bi-LSTM深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化行為特征參數(shù),并設(shè)計(jì)惡意與良性應(yīng)用程序分類模型,建立特征加權(quán)與深度學(xué)習(xí)算
2021-03-17 13:54:2511

數(shù)字電源遙測有助于降低能耗,并延長系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間

數(shù)字電源遙測有助于降低能耗,并延長系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間
2021-03-21 15:04:501

時(shí)間序列的特征表示和相似性度量研究分析

特征表示和相似性度量方法進(jìn)行了闡述。針對(duì)時(shí)間序列特征表示方法,從非數(shù)據(jù)適應(yīng)性法、數(shù)據(jù)自適應(yīng)性方法、基于模型的方法三方面進(jìn)行說明,對(duì)各種主要方法的研究現(xiàn)狀、優(yōu)缺點(diǎn)、適用領(lǐng)域方法特性以及局限性等進(jìn)行了比較分析
2021-04-02 13:53:5540

結(jié)合局部特征融合的時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)方法

針對(duì)3D人體骨架序列動(dòng)作識(shí)別這一問題,提出了一種結(jié)合了局部特征融合的時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)方法。首先,對(duì)個(gè)動(dòng)作中整個(gè)骨架序列的所有關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間位置變化進(jìn)行建模,提取其骨架序列的全局空間特征;然后,根據(jù)人體
2021-04-21 15:22:434

箭載無線收發(fā)機(jī)的遙測參數(shù)綜述

箭載無線收發(fā)機(jī)的遙測參數(shù)綜述
2021-06-22 10:54:3714

基于工程化參數(shù)優(yōu)化的遙測伺服系統(tǒng)

基于工程化參數(shù)優(yōu)化的遙測伺服系統(tǒng)
2021-06-30 15:57:286

基于積分法和差分法的電力系統(tǒng)短路電流直流分量特征參數(shù)計(jì)算

基于積分法和差分法的電力系統(tǒng)短路電流直流分量特征參數(shù)計(jì)算(新能源汽車移動(dòng)電源)-本資料是基于積分法和差分法的電力系統(tǒng)短路電流直流分量特征參數(shù)計(jì)算,希望能夠給各位開發(fā)者提供幫助
2021-07-26 12:10:219

消防要點(diǎn)!點(diǎn)型火災(zāi)探測器選型!

火災(zāi)探測器分類根據(jù)監(jiān)視范圍來分,火災(zāi)探測器可以分為點(diǎn)型火災(zāi)探測器和線型火災(zāi)探測器兩類。其中,點(diǎn)型火災(zāi)探測器響應(yīng)一個(gè)小型傳感器附近的火災(zāi)特征參數(shù);線型火災(zāi)探測器響應(yīng)某一連續(xù)路線附近的火災(zāi)特征參數(shù)
2021-11-15 09:05:55941

漫途MTW46-12-4A多參數(shù)屏顯遙測終端

MTW46-12-4A多參數(shù)屏顯遙測終端是無錫漫途自主研發(fā)的新一代屏顯多參數(shù)監(jiān)測終端。該終端配有7.0寸彩色觸摸屏,可以現(xiàn)場實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)通過4G、LORA、以太網(wǎng)進(jìn)行通訊,也可實(shí)現(xiàn)大屏、pc、APP
2023-06-13 15:08:47204

高光譜成像技術(shù):礦物光譜識(shí)別特征參數(shù)

高光譜成像技術(shù)能在紫外、可見光、近紅外和中紅外區(qū)域、獲取許多非常窄且光譜連續(xù)的圖像數(shù)據(jù)。 礦物光譜識(shí)別特征參數(shù) 礦物光譜主要取決于物體內(nèi)電子與晶體場的相互作用,以及物體內(nèi)的分子振動(dòng)。在晶體場作用
2023-09-18 14:34:26445

揭秘漫途遙測終端的功能及應(yīng)用

遙測終端是一種集數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程傳輸、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理于一體的綜合性設(shè)備。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域,遙測終端已逐漸成為現(xiàn)代智能物聯(lián)領(lǐng)域中不可或缺的一部分。 多參數(shù)遙測終端 遙測終端的功能 1.多參數(shù)監(jiān)測:多參數(shù)
2024-01-02 16:38:24124

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