目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间: 2013-10-13
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基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现:
上传时间: 2013-11-25
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为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。
上传时间: 2013-11-08
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间: 2013-10-31
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基于神经网络的单片机开发
上传时间: 2014-12-28
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提出了一种基于FPGA的多级小波逆变换的高速、实时的硬件解决方案。仿真验证表明本方案能够满足连续输入的数据进行实时处理的要求,并且所设计的系统具有功耗低、成本低等优点。
上传时间: 2014-12-28
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针对目标识别问题,采取了基于协同学的模式识别理论,引入了协同神经网络并对其稳定性进行了分析,提出了基于协同神经网络对军事目标进行识别的方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。
上传时间: 2013-11-02
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针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足,结合现代伺服设备的结构和故障特点,采用分层次分模块的故障诊断方式,构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型,并给出了该模型的组成和功能表述,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立及神经网络模块结构
上传时间: 2013-11-19
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小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大,并降低了面粉质量,及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础,使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征,最后利用BP神经网络进行分类,对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明BP神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒。
上传时间: 2014-12-29
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针对弹药输送车载供弹系统故障的复杂性、多样性故障难以诊断的问题,提出了一种基于模糊神经网络弹药输送车载供弹系统故障诊断方法。该方法运用模糊神经网络理论基础和优点,通过对弹药输送车载供弹系统的故障分析,构建了弹药输送车载供弹系统故障诊断模型,并运用MATLAB语言编程进行仿真。仿真结果表明该方法不仅提高系统的诊断容错能力和准确率,而且还为弹药输送车载供弹系统的精密故障诊断提供了有效的方法,具有广泛的军事应用前景。
上传时间: 2013-11-23
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