整个工作过程主要划分成词法分析阶段、语法分析阶段、中间代码生成和目标代码生成四个部分。 第一阶段是把输入的字符串形式的源程序分割成一个个单词符号。 第二阶段是识别由词法分析给出的单词符号序列在结构上是否符合给定的文法规则。 第三阶段中间代码的形式采用便于阅读的四元式。 第四阶段是把经过语法分析或优化后的中间代码作为输入，将其转换成特定机器的机器语言或汇编语言作为输出，这样的转换程序称为代码生成器。
上传时间： 2014-12-03
上传用户：xc216
一篇用弹道系数识别弹道导弹目标的博士论文！这是非常难得的文章！
上传时间： 2016-07-11
上传用户：qunquan
一篇硕士论文－－基于高分辨率卫星图像的电厂目标的识别。涉及很多算法的介绍。很不错。
上传时间： 2014-01-16
上传用户：pinksun9
7类别的 Adaline 神经网络的模式识别程序, 可自行变换或者定义要分类的目标和向量的长度
上传时间： 2014-01-10
上传用户：yxgi5
此文档设计主要一个涉及一个算法的研究。相关匹配是目标跟踪和模式识别的一种重要方法。介绍了**)（电荷耦合器件）误差测 量系统的光学原理F针对该测量系统实际情况，提出了用相关算法实现目标位置的测量F 使用自适应相关匹配的方法，实现了对连续视频图像中动态目标的跟踪F 给出了实验结果，并对算法提出了改进的意见。
上传时间： 2017-01-30
上传用户：nanfeicui
在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比， FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例，验证算法的有效性和可行性。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
文档为基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
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语音识别技术就是能使计算机“听懂”人类的语言，然后根据其含义来执行相应的命令，从而实现为人类服务。 随着语音识别的深入研究，对它的技术应用主要有两个方面： 一个方向是大词汇量连续语音识别系统，主要应用于计算机的听写机，以及与电话网或者互联网相结合的语音信息查询服务系统，这些系统都是在计算机平台上实现的； 另外一个重要的发展方向是小型化、便携式语音产品的应用，这些应用系统大都使用专门的硬件系统实现。 随着后PC年代的到来，后一种发展将成为语音识别技术和嵌入式系统交叉研究的一个非常热门的话题，将进一步推动语音识别技术往智能化方向发展。 论文主要研究语音识别系统及其在ARM嵌入式平台上的实现。 根据嵌入式系统平台的特性和系统的实际需求，对目标平台的硬件和软件系统进行适当的剪裁定制，并且对语音识别中的算法进行改进和优化，同时为了加强系统的交互性，增加了控制界面，为实际应用提供很好的人机交互操作。 首先论文对嵌入式系统及嵌入式操作系统进行研究，通过实际比较后选用嵌入式Linux作为系统的操作系统； 然后对语音识别技术进行研究，并根据实际要求，采用Mel倒谱参数作为系统语音参数提取算法，DTW作为系统识别的模式匹配方法，并根据ARM嵌入式平台的要求，分别对上述两个算法进行优化设计，同时利用QT跨平台语言对应用控制程序进行代码实现，并移植到目标板上，构建出一个完整的嵌入式语音识别系统。 最后，对整个系统进行整体测试，通过实验结果表明，系统达到了预期设计的便携、智能及很好的交互性的目的。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：1054154823
近年来，随着现代社会对军用和民用设备需求的不断扩大及要求的不断提高，运动目标的识别和跟踪技术已经迅速发展成为现代信息处理领域中一项非常重要的技术，并在许多领域内发挥着不可替代的作用，但是在面向应用的目标跟踪系统却不尽如人意，不能很好的满足应用的要求。 本文简述了传统的基于桌面PC机的目标跟踪系统实现方法。目标跟踪具有两个突出的特点，一是计算数据量大，一是对处理速度要求高。传统上，运动目标跟踪系统的实现是基于桌面PC机，但工业应用的快速发展使传统的目标跟踪系统越来越不能满足应用的需要。 本文提出了一种基于ARM嵌入式平台的目标跟踪解决方案。研究了如何将嵌入式平台和目标跟踪结合起来，并对系统的设计思想和设计方法进行了详述。首先进行了功能分析和总体设计，分析了将嵌入式平台作为目标跟踪解决方案的关键性问题，包括采用ARM嵌入式平台的必要性，系统框架的设计，对于嵌入式处理器和操作系统的选择：然后在总体设计的基础上完成了系统的设计，包括软硬件平台的设计，完成了BootLoader的设计，Linux内核的定制，USB摄像头驱动程序的设计和OpenCV视觉库的建立；最后分析了目标跟踪的过程，利用背景差法实现了运动的检测，提取了行人的特征，利用Mean-Shift算法实现了对运动目标的跟踪。 本文提出的基于嵌入式平台的目标跟踪系统的应用潜力巨大，有待进一步的研究和探索。在论文最后对研究进行了总结和展望，提出了未来的研究方向。
上传时间： 2013-05-27
上传用户：qiao8960
指纹识别是在指纹图像上找到指纹的特征，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的特征模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。本文对现已存在的多种指纹识别算法进行编程比较，并对细化算法提出改进。同时采用基于ARM7TDMI内核的32位处理器S3C44B0作为主控制器，半导体电容传感器FPS200作为指纹数据采集设备，构建了自动指纹识别系统。论文完成主要工作如下： 1、指纹采集模块的设计：根据FPS200的相关寄存器资源和管脚特性，完成指纹传感器FPS200的电路设计；研究FPS200主要寄存器的功能和图像采集方式，给出FPS200在三种工作方式下的工作流程，并且对三种工作模式进行分析。 2、指纹识别算法研究：通过对现已存在的多种图像预处理算法进行编程实现和对比研究发现，细化后的图像多存在短线、断线、毛刺等干扰以及细化不彻底的现象，为此提出了新的修复算法：分析目标点周围纹线的走向趋势，选择去除或者保留周围的相连点，较好地解决了细化不彻底的问题；再对细化后的图像采用方形模板进行纹线跟踪，去除伪特征点，克服了逐步递进的纹线跟踪算法过于复杂、不易实现等问题。 3、采用Sansung公司基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器S3C44B0，构建了自动指纹识别系统。该系统主要包括电源管理部分、指纹图像采集模块、存储器模块、JTAG调试接口以及与外设连接的串行接口。硬件部分主要完成指纹采集模块接口的设计与开发，软件部分主要完成指纹图像采集程序、指纹识别算法程序和串口通信程序的开发，此外还通过串口实现指纹数据上传到上位机，在VB环境下实现了简易的人机交互软件，提供指纹图像的直观显示，用于对指纹识别程序进行测试，并对测试结果进行了分析。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：Andy123456
