数字识别系统源代码 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。 注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
上传时间: 2013-06-25
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心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象,是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明,TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系,已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展,微伏级的TWA已经可以被检出,并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心,基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件,实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中,需要对心电信号进行预处理,即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号,根据三种主要噪声的不同能量分布,采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理:同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点,因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰,通过附加检测方案确保了位置的准确性,并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展,分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程,并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强,但作为一种频域检测方法,无法检测非稳态TWA信号,而相关分析法受呼吸、噪声影响较大,数据要求较高,因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上,再对信号进行相关分析,从而克服自身算法缺陷,确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究,从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心,设计了该样机的关键电路,包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点,采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路,有效的提取了信号分量:A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境,然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现,使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间: 2013-07-27
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·详细说明:sphinxbase是卡内基梅隆大学著名的sphinx语音识别工程的公用库,里面实现了语音的AD处理,端点检测,去噪等功能.文件列表: 67506257sphinxbase-0.1.tar
标签: Sphinxbase sphinx 大学 语音识别
上传时间: 2013-05-26
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·详细说明:用OpenCV实现的图像小波变换及反变换代码,可用于图像去噪、多分辨率分析等方面。
上传时间: 2013-06-24
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对脉搏波信号进行分析之前,对信号的去噪非常重要,本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析,通过大量实验对比,比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪,得到了满意的去噪效果。
上传时间: 2013-10-20
上传用户:lmq0059
无线随钻测量系统中的泥浆脉冲信号受到各种噪声的干扰,需要对采集到的信号进行处理还原,以实时监测井底状况。研究了泥浆脉冲信号特征,设计了对其基于最大似然估计阈值去噪、平滑及去除基线漂移的信号处理方法。利用该方法进行信号处理,能较好的恢复信号的特征。
上传时间: 2013-11-08
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介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明:该算法提高了识读的灵活性和可靠性,为QR码识别提供了一种新途径。
上传时间: 2013-11-13
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为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号,提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础,首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解,然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真,结果表明,采用软阈值方法有效去除了噪声,提高了脑电信号的信噪比。
上传时间: 2014-12-23
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自适应信号处理的理论和技术已经成为人们常用滤波和去噪技术。文中讲述了自适应滤波的原理以及LMS算法和RLS算法两种基本自适应算法的原理及步骤。并用MATLAB分别对两种算法进行了自适应滤波仿真和实现。
上传时间: 2013-11-26
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针对游客游迹跟踪与追溯系统,本文深入分析了游客游迹不确定数据产生的原因,根据景区应用特点,提出了一种游客游迹RFID数据处理与清洗方法。在数据处理时,引入事件概念,设计出了游客游迹RFID事件处理机制;引入过滤器概念,给出了游客游迹数据的一种过滤模型,设计了游客游迹数据的去噪、平滑以及去冗余清洗算法。最后,通过模拟场景的实验,对该算法的准确性和有效性进行了验证。
上传时间: 2014-12-28
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