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rldw
- 本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究-geometric model of this matching method for the study and submit a complete set of facia
AutomaticImageSegmentationAlgorithmThreshold
- 摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。
bark子波掩蔽效应
- 关于掩蔽效应阈值函数
基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
cornerdetect
- 图像中的角点包含大量的信息，在计算机视觉中扮演重要角色，在许多应用中角点用作特征点，例如图像配准、运动目标跟踪等。鉴于此，学者们提出很多角点检测方法。例如Hans EMoravec在1977年提出的Movavec算法，Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的Harris算法，以及MirosavTrai．kovic和MarkHedley提出的Trajkovic算法等“卅。角点检测的另一个途径是计算轮廓的曲率函数，因为角点是曲率函数的最大值，因此很容易通过阈值的方法检测
Imgcx
- 数字图像放大缩小及旋转计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。-Digital Image zoom and rotation calculation of variances and gr
sonar2
- 基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理.针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度. -Doppler speed the sonar output signal p
quzao
- 对信号进行两层提升分解，构造小波分解结构，使用函数wnoise获取噪声方差，接着使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数实现信号去噪。-Signal two layers enhance decomposition, the constructed wavelet decomposition structure, function wnoise for noise variance, and finally use the function signal denoising.
214545535242
- 基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化 算法中各个参数对微粒运动影响的基础上，对微粒群算法进行改造，让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值 方向爬行．直至找到所在区域的局部优化峰值；要想求得尽可能多的局部优化峰值，就要求微粒群中微粒的初始位置分 布具有随机性和遍历性。为此采用混沌序列设置微粒初始位置；为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过， 采用变步长的迭代计算；为防止优化函数曲线的某些局部峰附近没有
5346363636
- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
zishiyingyuzhi
- 该文档对图像进行自适应阈值滤波，以适应不同情境下的图像，采用函数调用编程。-Adaptive Threshold
wavelet
- 关于小波阈值去噪的相关文章，如何改进硬阈值和软阈值函数有启发。-Related articles about wavelet threshold denoising, how to improve the hard threshold and soft threshold function has inspired.
xiaobohanshu
- 介绍小波变换中常用的阈值获取函数和消噪函数-Describes commonly used wavelet transform threshold acquiring function and noise cancellation function
midsoft.m
- 使用matlab程序，在小波阈值法去噪时，构造分段直线型阈值函数。-Using Matlab procedures, in the wavelet threshold method denoising, the construction of the segmentation linear threshold function.
信噪比调用函数
- 针对小波阈值降噪信噪比监测编制的信噪比函数，配合主程序使用，可使程序简单化
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定