针对解决OpenCV人脸检测模块在Android平台编译和移植的问题，提出一种利用JNI技术（Java Native Interface）调用OpenCV以及采用Android NDK（Native Development Kit）生成共享库的目标检测方法。文中从分析利用Android NDK编译Android平台所需要的OpenCV静态库的问题入手，详细阐述了利用JNI调用OpenCV相关函数的具体步骤。经过多次试验，证明该人脸检测模块的平均检测时间为1 280 ms，具有较高的检测速度和检测精度。
上传时间： 2013-12-10
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文中在pre-FFT定时同步算法的基础上提出一个新的定时同步算法及其改进算法，该算法利用规则集对相关函数和导函数优化的方法得以进一步减小估计方差，本文在给出其推导过程的基础上给出了仿真结果，并与相关算法进行比较，结果表明新算法的定时估计精度较高且具有一定的鲁棒性。
上传时间： 2013-10-29
上传用户：hebmuljb
时间序列分析，分析序列是否是 白色噪声，分析相关性，可以进一步判断序列的相关和自相关
上传时间： 2014-01-26
上传用户：ommshaggar
本程序是功率谱密度的仿真比较,关于三个信号源的具体情况参见《现代数字信号处理导论》上册，P202，习题5。 实验方法：周期图法、自相关法和协方差法。
上传时间： 2015-07-03
上传用户：佳期如梦
PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通过对结果的分析，我们可以看出，利用PCA算法可以得到较好的拟和结果。
上传时间： 2015-07-04
上传用户：sevenbestfei
人体脑信号波形检测与分析，包含自相关，功率谱分析的方法
上传时间： 2014-01-11
上传用户：hj_18
这是各种计算功率谱的matlab程序，有自相关法，music法，burg法，esprit法等。
上传时间： 2014-01-15
上传用户：ruan2570406
rayleigh衰落信道的matlab源码，采用p阶自相关AR模型
上传时间： 2015-09-12
上传用户：003030
随机信号课程的实验，用vb做的一个求随机信号相关函数和功率谱的程序
上传时间： 2014-01-10
上传用户：youth25
其中的usb端口通信已经作为一个模块来使用，用户只需用以下函数就可以对usb端口进行方便的读写： unsigned char D12_WriteEndpoint(unsigned char endp, unsigned char len, unsigned char * buf) 此为usb端点输出函数，endp是要进行通信的端点，取值为3（普通端点，最大可一次传输16byte）或5（主端点，最大可一次传输64byte）；len为一次输出数据长度；*buf为数据所在位置。 usb端点数据的读操作是由底层函数自动完成的（相关函数为unsigned char D12_ReadEndpoint(unsigned char endp, unsigned char len, unsigned char * buf)； 相应端点为2和4），所读到的数据存于GenEpBuf[]（普通端点）、MainEpBuf[]或EpBuf[]（主端点）中，用户可以直接读取使用。
上传时间： 2014-01-12
上传用户：yuanyuan123
