搜索资源列表
sjfx
- 对数据的统计分析方法 一、 分析法 二、综合达标度 三、次数分布表和次数分布图 四、应答信息分析法 相关关系分析 数量标志的统计检验 品质标志的统计检验
一种基于图像显著特征点的检索算法
- 摘要提出一种基于图像显著特征点的检索算法．首先给出一种具有一定自适应能力的显著特征点的提取算 法，即采用改进的图像的块逆概率差模型来提取原图像的块逆概率差图像(DBIP图像)．在此基础上，根据BDIP图 像中像素的分布特点来提取图像的显著特征点．然后以它们为线索，把图像的形状特征和空间颜色分布特征有机 结合起来进行检索．该算法不仅克服利用兴趣点检索时的缺点，而且降低传统显著点提取算法的复杂度，又包含一 定的形状信息，具有较好的检索效率．实验结果表明，该算法是有效的． 关键词基于内容的图
分布式视频编码
- 分布式视频编码（Distributed Video Coding）基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论，对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码，然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码。它与传统的视频编码技术的区别在于：传统的技术标准通常都用于在编码端充分挖掘视频信号的冗余信息，因此编码复杂度一般是解码复杂度的5～10倍，适合于对视频信号一次编码、多次解码的场合（如视频广播、视频点播、视频光盘存储等）；而分布式视频编码具有编码器复杂度低、编码端耗电量
在室温下辐出度按波长的分布曲线
- 根据普朗克公式、韦恩公式和瑞利-金斯公式描绘在室温下辐出度按波长的分布曲线 -According to Planck' s formula, formula and Rayleigh Wayne- Jin Sigong type described at room temperature according to the wavelength of the radiation out-degree distribution curve
DIAGNOSINGCORROSIONMODALITYSYSTEMOFMETALLICMATERIA
- 采用图像扫估方法获得了碳钢、低合金锅实海试片的腐蚀形貌图像，井对图像进行预处理及灰度分析 将所得样本的灰 度值分布和对应的腐蚀形貌作为知识库的标准样本，用模糊模式识别理论建立了腐蚀形貌诊断系统、可以由扫描灰度值分布判断金 属的表面腐蚀形貌-So assessment methods used to obtain images of the carbon steel, low alloy pot real sea test piece corrosion morphology images
dfghtr
- 处理后得到的直方图如图2所示，均衡后得到的实际直方 图只是近似均匀分布，这主要是在重新量化时需要将每一灰度级中所有像素作 为一个整体归并到一个新的量化级上去。-rtgfgg
1.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th
2.pdf
- 关于LDPC密度进化理论分析不规则码字阈值，合理优化度分布，构造优异性能的LDPC码。以及高斯近似分析阈值的比较-Analysis of Density Evolution on the irregular LDPC code word threshold, optimize the degree distribution, excellent performance of the LDPC codes constructed. And the Gaussian approximation th
Neural-network-boosting-algorithm
- 提出了基于争议度修改权值的算法 ERstd-AdaBoost，提出了逆向权值分布策略的改 进算法 IB+。-Modify the weights based on the controversial degrees algorithms ERstd-AdaBoost, the the reverse weight distribution strategy improvement algorithm IB+.
film
- 根据对真空蒸发镀膜的分析，在40×40的范围内分别蒸 发：1000、5000、10000、20000、30000个粒子。 利用2维数组记录每个点的粒子数。 初始粒的横纵坐标为0～40的均匀分布。 能量为（15，3）的正态分布。 在基体表面自由行走时损失1的能量。 若该点有粒子，即与其他粒子相遇时损失3的能量。 由低处向高处扩散，每扩散一层，损失4的能量，由高处 向低处扩
006
- 由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
Image-reconstruction_CS
- 合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS)，给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将cS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题，而待重建的图像是该回归模型巾的未知权值参数；利用sBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度，并引入超参数- Hop sparse Bayesian learning ( SBL ) and compressible sensing theory ( CS ) , give a compressible image recon
imgrayscaling
- 直方图处理，是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布，使输出像素灰度的概率密度均匀分布。应信息学的理论来解释，即具有最大熵的图像为均衡化图像。-Histogram processing
All-optical-microwave-filters
- 我们提出了一种新的方法来实现全光 微波使用光纤布拉格光栅阵列滤波 相同的反射率。确定了过滤器攻丝系数 通过一个宽带光源的光谱分布和 光栅的中心波长。由于光纤布拉格 光栅有相同的反射率，其特征 高均匀度的光栅是可能的，从而简化了 光纤布拉格光栅的制作，降低了实现 错误。此外，该宽带光的光谱分布 源可以控
Pedestr-ian-Detection
- 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
CHAOGAOSI
- 研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度 函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了 基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不 仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知 质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
multifractal
- 基于多重分形理论的灰度图像处理，提取分形参数，表征分布均匀性-Gray-scale image processing based on multi-fractal theory, fractal parameter extraction, characterization uniformity
A-Load-Current-Field-Based
- 电网分区可简化安全分析、 运行监视和调度控制，具 有十分广泛的工程应用。 基于场论， 提出了一种可自动确定 分区个数的电网分区方法。 从电力网络节点间的相互影响及 影响的分布特性出发， 借鉴物理学中场与势的概念定义了用 于描述节点影响力和节点所受影响的负荷电流虚拟场与负 荷电流虚拟势，以势值的大小来衡量节点间联系的紧密程 度，将分区看作为势值由中心向边界辐射衰减的连通区域， 通过搜索被势值低洼区所分割的高势值连通区来实现对电 网的分区。IEEE 39 节点标准算
dtwyv
- 通过虚拟阵元进行DOA估计，包括面积、周长、矩形度、伸长度，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。- Conducted through virtual array DOA estimation, Including the area, perimeter, rectangular, elongation, Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution.