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搜索资源列表

  1. mutual-information

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  2. 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像,本文采用了最大互信息算法,结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设,不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘,可以使得图像匹配精度提高,还能改善局部极值的问题,再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率,可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化,匹配精度得
  3. 所属分类:Project Design

    • 发布日期:2017-11-07
    • 文件大小:280924
    • 提供者:simon lee
  1. Beamform-ing-Algorithm

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  2. 提出一种基于直接数据域最小二乘方法的自适应多波束形成算法,包括前向计算、后向计算和前- 后向计算。利用天线阵元输出复电压的单快拍数据构建矩阵方程,采用共轭梯度法求解得到阵列的自适应权值向 量,从而在所有期望信号方向形成接收波束,同时在各干扰方向形成深零陷,使信干噪比显著提高。由于只需对单 快拍数据进行处理,并且避免了样本协方差矩阵的构造及矩阵求逆运算,故计算复杂度较传统算法低。-An adap tive multip le beamforming algorithm based on
  3. 所属分类:Project Manage

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:323968
    • 提供者:拉拉
  1. 神经网络极速学习方法研究

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  2. 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(back propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题,借鉴ELM的
  3. 所属分类:报告论文

    • 发布日期:2014-08-22
    • 文件大小:2644992
    • 提供者:honghf@126.com
  1. in011

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  2. 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,利用自然梯度算法,多姿态,多角度,有不同光照。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Use of natural gradient algorithm, Much posture, multi-angle, have different light.
  3. 所属分类:Software Testing

    • 发布日期:2017-12-16
    • 文件大小:4096
    • 提供者:贺荣平
  1. qqfrq

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  2. 多机电力系统仿真及其潮流计算,包括随机梯度算法,相对梯度算法,信号处理中的旋转不变子空间法。- Multi-machine power system simulation and flow calculation, Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Signal Processing ESPRIT method.
  3. 所属分类:Software Testing

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:7168
    • 提供者:祝云阳
  1. Acetone_Ethanol_Vapourisation

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  2. 使用先进的DPM模型模拟汽油煤油多组分燃料液滴的蒸发,液体内部的温度梯度以及燃料组分得到充分的考虑。(The advanced DPM model is used to simulate the evaporation of gasoline kerosene multi-component fuel droplets. The temperature gradient and fuel composition in the liquid are fully considered.)
  3. 所属分类:软件工程

    • 发布日期:2019-05-17
    • 文件大小:11264
    • 提供者:onlymover
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