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标识方法

  • 基于数字指纹的数字版权标识技术

      针对互联网领域版权保护面临的挑战,介绍了一种新的版权公共服务新模式:数字版权标识符体系及其总体技术框架,并分析了基于数字指纹的数字版权标识技术,该技术对于数字版权标识符体系中数字版权监测取证功能的实现具有一定的意义。  

    标签: 数字指纹 数字版权 标识

    上传时间: 2014-12-23

    上传用户:suoyuan

  • 模拟信号发生频率计方法

     计算方法: 1) A值(相位)的计算:根据设置的相位值D(单位为度,0度-360度可设置),由公式A=D/360,得出A值,按四舍五入的方法得出相位A的最终值; 2) B偏移量值的计算:按B=512*(1/2VPP-VDC+20)/5; 3) C峰峰值的计算:按C=VPP/20V*4095;

    标签: 模拟信号 发生 频率计

    上传时间: 2013-11-18

    上传用户:xdqm

  • 关于MOSFET应用时的散热设计方法

    关于MOSFET应用时的热设计方法。

    标签: MOSFET 散热 设计方法

    上传时间: 2013-10-31

    上传用户:shen954166632

  • 基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究

    SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。

    标签: SIFT 算法 图像匹配 方法研究

    上传时间: 2013-10-28

    上传用户:zhangzhenyu

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    为了提高图像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移,使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理,然后将降噪后的图像进行循环反平移,最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理,以减少去噪后图像的失真。实验结果表明,该方法不仅可以提高降噪后图像峰值信噪比,而且可以提高降噪后图像的视觉效果。

    标签: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上传时间: 2014-12-23

    上传用户:ddddddos

  • 语音识别组件转化为控件的方法

    在使用一些专用开发工具如Authorware时,常遇到不支持COM组件调用的问题。文中介绍了将COM组件和ActiveX控件的转化方法以解决这种问题。根据组件的函数和数据成员在控件中添加相应的属性、方法和事件来设计控件。文中以一个语音识别组件来详细说明转化方法和流程。最后,在Authorware工具中调用语音识别控件并能够识别出文本。

    标签: 语音识别 控件 转化

    上传时间: 2013-11-03

    上传用户:XLHrest

  • 整流滤波电容的设计与选用方法研究

    整流滤波电路是直流稳压电源设备中常用电路,其中滤波电容的设计选取,直接影响到纹波电压的大小,关系到输出直流电压的质量。本文通过在设定条件下,依据整流滤波电路原理,阐述了纹波电压产生的过程,给出了一种滤波电容设计与选取计算方法,建立了电容选取的计算模型,描绘出了纹波电压、负载电阻与滤波电容之间关系曲线,并通过实验验证其科学性,有利于滤波电容的设计与选用。

    标签: 整流滤波 电容 方法研究

    上传时间: 2013-11-11

    上传用户:kytqcool

  • 电磁阀设计中电磁力的工程计算方法

    电磁阀设计中电磁力的工程计算方法

    标签: 电磁阀 电磁力 工程 计算方法

    上传时间: 2013-11-21

    上传用户:二驱蚊器

  • HHT方法在探地雷达回波信号特征提取上的应用

    探地雷达回波信号是一种非平稳非线性信号,其中不仅包含地下埋藏物的目标信号,还包含有可能掩藏目标信号的直达波信号,给目标的识别带来困难。文中采用HHT方法对探地雷达回波信号进行特征分析,提取回波信号的IMF分量的瞬时频率作为特征向量。实验结果表明,用HHT方法提取特征可较好的避免直达波影响,该方法是可行而有效的,为进一步鉴别地下埋藏物提供了新的思想和方法。

    标签: HHT 探地雷达 回波信号 特征提取

    上传时间: 2013-10-22

    上传用户:hjkhjk

  • 一种改进的LPCC参数提取方法

    为了提高语音信号的识别率,提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理,然后进行小波分解,在此基础上提取LPCC参数,从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型(GMM)进行说话人语音识别,实验表明新特征参数取得了较好的识别率。

    标签: LPCC 参数提取

    上传时间: 2013-10-10

    上传用户:asdgfsdfht