搜索资源列表
MFCCPAPER
- 关于语音识别过程中MFCC特征参数提取的两篇论文，帮助大家更好的了解MF-on speech recognition process MFCC parameter extraction of the two papers, to help you better understand the MF
Multi-ClassSVM
- 提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点，提取有效的特征向量以区分不同的调制方式，并基于支持向量机和判决树分类思想，将特征向量映射到高维空间中加以分类。
UDT
- 提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM) 来对缺陷进行识别。
AT.Tshot
- AT&T的一些基于MPEG视频流的特征的提取，用于shot的检测
pca-svm
- 本程序用于对训练样本提取独立主元，作为样本特征，并送入SVM分类器中训练图像的预处理中不取对数，也无须做幅度归一，由ICA的应用条件决定的。预处理后的图像以向量的形式按行排列
MATCH
- 数字摄影测量相关算法编程,在VC环境下实现影像特征点提取.
fastfixedpoint
- 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它
ECGdenoising
- 去除在心电信号采集过程中混入的肌电干扰 、工频干扰、基线漂移等噪声信号,避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判漏判。
Feature_point_extraction
- 数字摄影测量中的三种特征点提取算法，效果特别好哦-Digital photogrammetry three feature extraction algorithm, the effect is particularly Ay
CNN-SVM
- 卷积神经网络（CNN）用来提取特征，采用SVM分类器进行训练和分类(Convolutional Neural Network (CNN) was used to extract features, and SVM classifier was used for training and classification)
雷达测距
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，关于超声波倒车雷达测距的，汽车课设货车matlab驱动力图程序。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, About ultrasonic parking radar ranging, Car class-based truck driver trying to matlab prog