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- 有了合适的处理对象，剩下的就是技术问题了。在数字运动检测中运用的关键技术有图像数据读取、图像的中值滤波、图像灰度化、图像梯度的获取、图像特征区域的确定、两幅图像的匹配、图像二值化、图像细化、图像去离散点的操作、物体的区域定位、物体中心点的取得，最后再从图片中得到物体运动轨迹。本运动检测系统是为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的，它通过对一系列图片的处理，提取出图片背景，识别出运动物体，进而对运动物体进行跟踪，得到物体运动的轨迹。本文主要阐述了什么是数字图像处理、数字图像处理的基本要求、数
dsp-music
- 通过matlab仿真说明从音频中提取背景音乐的方法，并通过dsp实现-Matlab simulation shows that by extracting from the audio background music of the method, and achieved through the dsp
trace_with_kalman_ok
- 背景目标跟踪代码,实现目标的提取，前景的提取-gshgsd hdfs hsdf hsfd hfg h
Haris
- 角点检测，用于运动背景特征点提取，对图像匹配，拼接，运动目标提取有用-Corner detection, feature point extraction for moving background, image matching, mosaic, moving target extraction of usefu
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- 提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解, 对分解后的主成分进行包络分析, 从而提取信号的隐含特 征的方法, 并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中。数值仿真实验结果表明, 该方法能有效提取强背景 信号及噪声中的弱冲击特征信号, 是一种有效的弱信号特征提取方法。采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识 别, 结果与实际情况相符。-Signal implicit characteristic of phase space reconstruction, and th
face-recognition
- 人 脸识别技术分 4 个方面：(1)皮肤检测 ，在 图像 中寻找出人 脸 区域，也可 以说是将图像中的背景和人的肤色进行分 离；(2)人脸规范化，即校正人脸在尺度、光照和旋转等方 面的变化；(3)特征提取 ，从人脸图像中映射提取～组能反 映人脸特征的数值表示样本；(4)特征匹配，将待识别人脸 与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。-people face recognition
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- 对基于LMS(最小均方)、NLMS（归一化最小均方）、RLS（递归最小二乘）算法的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真，发现这几种算法都能从高背景噪声中有效地抑制干扰提取出有用信号，显示出了良好的的收敛性能，相比之下RLS算法去噪效果较好，呈现出更快的收敛速度，更强的稳定性和抑噪能力(the principle of LMS (minimum mean square), NLMS (normalized least mean square), RLS (recursive least squa