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          EEPW首頁 >> 主題列表 >> 算法研究

          醫(yī)療影像的算法研究

          • 醫(yī)療影像技術(shù)在醫(yī)療保健行業(yè)扮演了越來越重要的角色。這一行業(yè)的發(fā)展趨勢是通過非置入手段來實現(xiàn)早期疾病預(yù)測和治療,降低病人開支。多種診斷影像方法的融合以及算法開發(fā)的進步是設(shè)計新設(shè)備來滿足病人需求.
          • 關(guān)鍵字: 醫(yī)療影像  算法研究  FPGA  

          基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的公交車載節(jié)點定位算法研究

          • WSN(Wireless Sensors Network)是集傳感器技術(shù)、MEMS技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的一種信息獲取和信息處理技術(shù)[1],它具有自組織、自適應(yīng)能力,在智能交通方面具有獨特的優(yōu)點和廣闊的應(yīng)用前景[2]。在智能公交系統(tǒng)中,車輛位
          • 關(guān)鍵字: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)  車載  節(jié)點定位  算法研究    

          基于并行計算的木馬免疫算法研究

          • 傳統(tǒng)的木馬檢測技術(shù)在檢測正確率、誤報率和漏報率上都有不足,針時傳統(tǒng)陰性選擇算法在檢測效率上的不足,提出一種基于并行計算的多特征區(qū)域匹配算法。這個算法首先把隨機字符串分為多個特征區(qū)域,每個特征區(qū)域內(nèi)對應(yīng)一個檢測器集合進行匹配,而且特征區(qū)域之間采用r連續(xù)位匹配方式再次匹配,同時采用并行計算,設(shè)置匹配閾值進行匹配確認(rèn)。實驗證明改進的陰性選擇算法在匹配位數(shù)和隨機字符串位數(shù)增加時,候選檢測器增加速度較平緩,系統(tǒng)負(fù)擔(dān)增加較緩慢,因此具有較好的檢測效率。
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          改善校正后低輝均勻度的算法研究

          • 導(dǎo)讀:本文將對校正后低輝均勻度存在的問題和成因進行探討,并提出在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)的條件下,通過改進應(yīng)用校正系數(shù)的軟件算法,來改善低輝均勻度效果的方法,最后通過軟件模擬校正效果,驗證算法可行性。正如畫龍最后
          • 關(guān)鍵字: 校正  算法研究    

          電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流算法研究綜述

          • 摘要: 電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流實際上就是一個非線性優(yōu) 化問題,由于其約束條件比較復(fù)雜,計算量相對較 大,是一個比較復(fù)雜的問題。本文總結(jié)了最優(yōu)潮流 的經(jīng)典算法和智能優(yōu)化算法,并將這些算法進行了 對比分析。最后,根據(jù)
          • 關(guān)鍵字: 電力系統(tǒng)  算法研究    

          基于FPGA的生命探測儀算法研究與系統(tǒng)設(shè)計

          • 摘要:給出了一種基于FPGA的生命探測信號處理系統(tǒng)的設(shè)計方法。從理論上研究了生命探測儀的算法及其軟硬件系統(tǒng)。其中在FPGA軟件設(shè)計中利用模塊化的思想方法分別設(shè)計了FIR濾波器、異步FIFO、UART、電池監(jiān)控、功能控制等
          • 關(guān)鍵字: FPGA  生命探測儀  算法研究  系統(tǒng)設(shè)計    

          高等級公路路面裂縫類病害輪廊提取的算法研究

          • 摘要:介紹了高等級公路路面的裂縫類病害的輪廓利用數(shù)字圖像技術(shù)進行提取的方法。利用高速的黑白CCD攝像機配合光源,實時攝取公路路面的圖像,并對圖像進行噪聲濾除、邊緣檢測和圖像分割操作,最后可以清晰地提取出路
          • 關(guān)鍵字: 高等級公路  路面  裂縫  算法研究    

          基于圖象的條形碼識別的算法研究及設(shè)計

          • 摘要:文章以條碼技術(shù)、圖象處理技術(shù)以及計算機軟件技術(shù)為基礎(chǔ),設(shè)計出比較完善可靠的條形碼識別算法。文中著重介紹了條形碼識別的算法,并且對三種情況下即:理想的、小于五度傾斜的、稍微模糊的條形碼進行了識別測
          • 關(guān)鍵字: 圖象  條形碼  識別  算法研究    

          邊緣圖像連通區(qū)域標(biāo)記的算法研究和SoPC實現(xiàn)

          • 針對二值邊緣圖像目標(biāo)點較少的特點,提出了基于目標(biāo)像素鄰域的8方向生長區(qū)域標(biāo)記算法。該算法充分利用了邊緣圖像的走向信息,提高了搜索效率,降低了堆棧空間消耗,消除了鄰域反復(fù)掃描問題。
          • 關(guān)鍵字: SoPC  圖像  標(biāo)記  算法研究    

          一種基于數(shù)字預(yù)失真平臺的推進算法研究

          • 引言  在巨大的市場壓力之下,高功率無線電設(shè)計似乎顯得比以往任何時候都更具成本效益。其中,最重要組成部分便是發(fā)射機效率。簡單看一下功率放大器(PA)的傳遞函數(shù),就會發(fā)現(xiàn)線性度與電源效率之間存在根本的對立
          • 關(guān)鍵字: 數(shù)字預(yù)失真  算法研究    

          基于提升小波變換的模糊圖像融合算法研究

          • 針對傳統(tǒng)小波計算量大、實時性差的缺點,使用提升格式的小波進行圖像融合,計算量明顯減少,實時性也明顯提高。在分析比較幾種小波的基礎(chǔ)上,選出一種更適合于圖像分解的小波基。同時,針對低頻和高頻系數(shù)不同的情況選擇不同的融合規(guī)則。從融合效果可以看出,采用該算法得到的模糊圖像融合效果較好.
          • 關(guān)鍵字: 提升小波  變換  模糊  算法研究    

          Linux超線程感知的調(diào)度算法研究

          • Intel公司的超線程技術(shù)(Hyper-Threading Technology)是一項新的微處理器體系結(jié)構(gòu)技術(shù),它在傳統(tǒng)指令級并行的基礎(chǔ)上提供了線程級并行。分析了超線程技術(shù)的特點,重點研究了Linux超線程感知調(diào)度優(yōu)化技術(shù),解決了對Intel處理器的有效支持問題,并且進行了相關(guān)的性能評測。
          • 關(guān)鍵字: Linux  線程  調(diào)度  算法研究    

          基于視覺圖像的微小零件邊緣檢測算法研究

          • 高精度的微小零件邊緣檢測中,傳統(tǒng)邊緣檢測算法存在實際應(yīng)用可操作性較差,檢測結(jié)果難以達(dá)到精度要求等問題。為了提高邊緣檢測精度,提出了基于Soble算子的改進算法,該算法擴展了Sobel算子邊緣檢測的模板,并對擴展的梯度方向圖進行了細(xì)化處理,而后在梯度圖像上實現(xiàn)多項式插值亞像素細(xì)分,從而完成對目標(biāo)邊緣的精確定位。
            實驗結(jié)果表明,該方法的定位精度為0.20 pixel,滿足微小零件在實際檢測的精度要求。
          • 關(guān)鍵字: 視覺圖像  零件  邊緣檢測  算法研究    

          自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真放大器的算法研究

          • 摘要:由于功率放大器特性隨溫度,供電電壓等因素的變化而改變,為了保證預(yù)失真功率放大器穩(wěn)定工作,預(yù)失真系統(tǒng)的自適應(yīng)性能就顯得非常重要?;诓檎冶淼念A(yù)失真放大器廣泛采用最小均方(1east-mean-square,LMS)自適
          • 關(guān)鍵字: 數(shù)字預(yù)失真  放大器  算法研究    

          指紋圖像預(yù)處理算法研究

          • 摘 要:為了增強指紋圖像預(yù)處理的效果,在對現(xiàn)有算法深入研究的基礎(chǔ)上,提出一種新的指紋圖像增強算法。先利用Radon變換來獲得圖像的方向圖,然后利用方向濾波器對該圖像進行濾波,達(dá)到指紋圖像增強的目的。實驗結(jié)果
          • 關(guān)鍵字: 指紋  圖像預(yù)處理  算法研究    
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          算法研究介紹

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