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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
cardetection
- 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,63
FEI
- 假设在一个ad hoc网络中，移动节点的发射功率PTx总是恒定的。要发送数据的移动节点总是先监听信道，测量接收到的信号功率X，其中X= I + N, I为接收到的干扰，N是噪声。移动节点只有在X＜INThre时，才可以发射。式中，INThre为背景噪声门限。 在仿真中，我们规定每个移动节点的发射功率是常数，PTx = 1W；接收节点接收机的灵敏度Smin = -80 dBm；信号质量 min = 2 dB；系统的背景噪声门限INThre = 1.2e-10。
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
ACarrierTrackingAlgorithmBasedOnFPLL
- 介绍了一种基于锁频锁相环(FPLL)的载波跟踪算法。频率跟踪模块可以适应较大动态范围的频率变化，基于软件的数控振荡器(NCO)模块可以达到极高的频率跟踪精度。由于有锁频环的频率牵引，锁相环路滤波器可以设计得很窄，具有很好的抑噪性能，满足精确跟踪载波相位的要求。因此，该基于FPLL的载波跟踪算法可以适应信号存在较大的动态范围和噪声干扰的应用环境；同时，其鉴频鉴相算法表达式简单，易于用可编程数字器件实现。
A_New_Algorithm_ofFastFaceDetection_underComplexCo
- 使用一种新的假面变换和模板匹配的人脸检测算法，能够对复杂环境中大小不等的人脸 进行快速、准确的检测．算法首先通过假面变换来预测人脸位置上边沿的中心，然后对图像中的预 测位置进行模板匹配，设计了一类对照明变化、噪声干扰具有较强适应性的模板匹配方法，最后对 匹配结果进行验证，确定人脸准确位置．采用多种环境下的大量图片进行实验，结果显示该算法具 有较快的检测速度和较高的准确性及鲁棒性． -A novelalgorithm offacedetection based on mask
SpaceborneSARandnoisejamming
- 一片讲天基雷达噪声干扰的很好的文章，里面有详细的公式推导以及仿真图-A talk about space-based radar noise of a very good article, which detailed formula derivation and simulation diagram
multichannel-system
- 该文档介绍了测量大鼠皮层对痛觉的反应，它采用新型大放大器，降低了噪声干扰-This document describes the measurement of rat cortical response to pain, it uses the new large amplifier, reducing the noise
The-maximum-entropy-method-
- 算法通过将二维直方图分为四部分：背哥、目标．受噪声干扰的背景和受噪声干扰的目标，以选取这四部分的信息熵的和最大作为闽值的选取准则。访方法有三个优点：尽可能包括背罱部分和目标部分；可以有效地提高对噪声敷据的鲁棒性；不过度地引入噪声和边缘信息。实验结果表明，谊方法具有较好的图像分割效果。-Through two-dimensional histogram algorithm will be divided into four parts: back elder brother, target. By
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- 对重分配小波尺度谱存在着时、频分辨率不能同时达到最佳及当振动信号中存在着能量较大的噪声时会降低其时频分布可读性的缺陷，提出一种基于参数优化和奇异值分解(SVD)提高重分配尺度谱时频分布可读性的方法。首先利用Shan— non熵方法优化重分配尺度谱基函数的时间．带宽积(TBP)，克服其时、频分辨率不能同时达到最佳的缺陷，再对重分配尺度谱 进行SVD降噪降低噪声干扰影响，提高时频分布的可读性。最后用该方法对仿真信号和滚动轴承故障信号进行了分析，结果表明该方法的时频聚集性更好，抗噪能力更强，能
Matlab-simulation-noise-signal
- 噪声干扰信号的Matlab仿真 噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真-Matlab simulation noise signal noise AM, FM, phase modulation signal Matlab simulation
noise
- 图像去噪理论基础图像视频去噪的最终目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息，作为一种重要的预处理手段，人们对图像去噪算法进行了广泛的研究。在现有的去噪算法中，有的去噪算法在低维信号图像处理中取得较好的效果，却不适用于高维信号图像处理；或者去噪效果较好，却丢失部分图像边缘信息，或者致力于研究检测图像边缘信息，保留图像细节。-Image denoising theory based imag
anti-interference
- 几篇通信抗干扰资料，介绍当前常用的几种噪声干扰-some articles on anti-interference
gundongzhoucheng
- 包络分析大多在原始振动加速度信号基础上进行， 受噪声干扰等因素的影响较大 通过对原始振动信号自相关函数作包络分析， 可以有效地抑制噪声， 突出反映故障调制特征-s． Most of the envelope analyses are based on original vibration accelera- tion signal，which is seriously influenced by noise interference． The noise is effectively sup
shibie
- 为了有效对抗灵巧噪声，从雷达信号与噪声信号的产生原理出发，对比了 2 种信号的时、频域差别，并就对抗技 术进行了针对性探讨，研究表明结合信号特征差异识别和针对性的噪声对抗技术能够有效解决灵巧噪声干扰问题-In order to effectively fight smart noise generated from the principle of the radar signal and noise signal of departure, when comparing the two
baseline-drift
- 去除基线平移噪声干扰，各种滤波法都很适合，较好适用，帮助初学者更好的学习。-Remove the baseline noise interference, all kinds of filtering method is very suitable for better application, to help beginners better learning.
quchu_jianxinapiaoyi
- 去除_基线漂移去除基线平移噪声干扰，各种滤波法都很适合，较好适用，帮助初学者更好的学习。-Remove the baseline noise interference, all kinds of filtering method is very suitable for better application, to help beginners better learning.
SC_FDE
- 频域均衡算法的总结，对经过时间捕获的导的时域信号进行信道估计之后，得到其信道频域响应，进而消去每一帧信号的噪声干扰还原的到原始信号。-Frequency domain equalization algorithm, the time-trapped time domain signal channel estimation, the channel frequency domain response, and then eliminate the noise of each frame of t
噪声干扰信号的Matlab仿真
- 有源压制噪声干扰，射频噪声，噪声调幅调频调相(Active suppression jamming simulation)
Guass-noise
- 产生一个高斯白噪声 利用MATLAB自带的fir1函数产生一个低通滤波器，限制高斯白噪声的带宽，由此产生了视频噪声。 利用产生的视频噪声，分别代入噪声调幅干扰的时域表达式，并且进行100次的积累后求平均值，对其进行快速傅里叶变换后，由此画出噪声调幅干扰的频域波形。 重复上述步骤，分别代入噪声调频干扰与噪声调相干扰的时域表达式，分别画出其频域波形与时域波形。(Generate a Gauss white noise The fir1 function of MATLAB is used to ge