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DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-
Matlab.m
- 共振解调法诊断轴承损伤类故障的原理概述如下:当轴承某一元件表面出现局部损伤时,在受载运行过程中要撞击与之相互作用的其它元件表面,产生冲击脉冲力,由于冲击脉冲力的频带很宽,必然包含轴承外圈、传感器甚至附加的谐振器等的固有频率而激起这个测振系统的高频固有振动。根据实际情况可以选择某一高频固有振动作为研究对象,通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来。然后进行包络解调,去除高频衰减振动的频率成分,得到只包含故障特征信息的低频包络信号,对这一包络信号进行频谱分析便可以容易地诊断出轴承的