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一種自動識別噪聲調(diào)頻信號的方法
- 主要利用噪聲調(diào)頻信號的連續(xù)性，進行功率譜積累的方法檢測噪聲調(diào)頻信號，并結(jié)合相似性原理對噪聲調(diào)頻信號進行自動識別。文中分析了處理噪聲調(diào)頻信號利用功率譜檢測的理論原理和相似性原理。給出了噪聲調(diào)頻信號的產(chǎn)生方法，并通過仿真得到了噪聲調(diào)頻信號的功率譜和頻譜，驗證了方法的有效性。最后利用蒙特卡洛的方法對噪聲調(diào)頻信號做了識別概率分析。在證明了相似性原理可以正確檢測出噪聲調(diào)頻信號的同時得出識別概率與累積的關(guān)系。
- 關(guān)鍵字： 自動識別 噪聲調(diào)頻 信號 方法
dsPIC33FJ256MC710 疑難問題及解決方法
- 引 言
美國微芯公司推出的dsPIC33FJ256MC710高性能16位數(shù)字信號控制器，采用了改進型的哈佛架構(gòu)、C編譯器優(yōu)化的指令集、流水線取指令方式，具有實用、低價、指令集小、功耗低、速度高、體積小、功能強、抗干擾能 - 關(guān)鍵字： 方法 解決 問題 疑難 dsPIC33FJ256MC710
基于Gabor小波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別新方法
- 在人臉識別中，高維、小樣本是一個問題。對此，提出了一種基于Gabor小波與徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法。首先對人臉進行Gabor濾波，選取有效的Gabor組合。進行小波分解，獲取低頻圖像，構(gòu)造特征矢量，采用主分量分析降低特征維數(shù)。接著，提出了一種聚類方法用于確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和初值，采用混合學(xué)習(xí)法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用ORL人臉庫進行試驗，結(jié)果表明本文提出的方法具有優(yōu)秀的學(xué)習(xí)效率和識別效果。
- 關(guān)鍵字： 人臉 識別 方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF Gabor 小波 基于
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