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kj06
- 传统的自动控制 器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型(即传递函数模型或状态空间模型)的基础上，但是在实际中，很多系统的影响因素很多，油气混合过程、缸内燃烧过程等) ，很难找出精确的数学模型。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大。因为模糊控制不用建立数学模型不需要预先知道过程精确的数学模型-fuzzy control in
ApplicationofCRUISESoftwareonthe
- 这是一篇经典的论文,讲述运用cruise软件对混合动力汽车模型进行仿真 -a real example based on the analysis of CRUISE application process shows that it can simulate well for hybrid vehicle research by its powerful functions.
NetExam
- 随着机务段信息化建设的不断深入以及机务安全管理系统的全面实施，越来越多的机务段对网络考试提出了迫切需求。为满足机务段的需求，我们以工程化的软件开发模式，以UML为建模语言，使用ModelMaker这个CASE工具，分析、设计开发成功了一个基于COM+和XML的分布式的多层混合模型的网络考试系统，并提供了与指纹管理系统的接口，推广到库尔勒机务段使用后，反映良好。本文将详细向您介绍网络考试系统的原型及实现方法。-With the construction of locomotive depot of
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- 为了将数据大小和处理工艺的混合影响并入到通讯总线，这篇论文为通讯合成提出一个扩展的模型。这个提出的模型在数据大小和工艺差异的同时执行片上通讯总线合成和电压调节-In order to incorporate the combined effects of the data size and the process variations on the performance of communication buses, this thesis proposes an extended m
bubble_temp_ACM
- 利用MATlab进行混合溶液沸点的计算，里面包含的模型自己参照，值得学习和推荐。-Mixed solution using MATlab boiling point calculation, which contains its own reference model, it is worth learning and recommendations.
modelbasedonspectrumprediction
- 文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一，儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型-This paper presents methods for speech spectrum prediction based on Gaussian mixture models. Spec
A-multi-stage-vendor-selection-mixed-integer-progr
- 一种多阶段供应商选择的混合整数规划模型A multi-stage vendor selection mixed integer programming model-A multi-stage vendor selection mixed integer programming model
The-use-of-ADVISOR2002
- ADVISOR2002是美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的汽车仿真软件，它是以MATLAB/Simulink为平台开发的。其中包括一系列模型、数据和描述文本文件。该仿真软件可对传统的、纯电动的和混合动力电动汽车的性能和经济性进行快速分析。使用入门帮你快速了解ADVISOR的使用-ADVISOR2002 the U.S. National Renewable Energy Laboratory (NREL) developed the vehicle simulation software
the-introduce-of-advisor2002
- ADVISOR2002是美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的汽车仿真软件，它是以MATLAB/Simulink为平台开发的。其中包括一系列模型、数据和描述文本文件。该仿真软件可对传统的、纯电动的和混合动力电动汽车的性能。该教程详细的介绍了ADVISOR软件 和经济性进行快速分析-ADVISOR2002 the U.S. National Renewable Energy Laboratory (NREL) developed the vehicle simulation softwar
GLM
- 线性混合模型，是一种实用的统计方法。应用面积很宽广。希望大家可以学习 -General Linear model
Design-of-Analog-CMOS-IC
- 拉扎维的模拟CMOS集成电路设计电子版书籍。 本书介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计。从直观和严密的角度阐述了各种模拟电路的基本原理和概念，同时还阐述了在SOC中模拟电路设计遇到的新问题及电路技术的新发展。本书由浅入深，理论与实际结合，提供了大量现代工业中的设计实例。全书共18章。前10章介绍各种基本模块和运放及其频率响应和噪声。第11章至第13章介绍带隙基准、开关电容电路以及电路的非线性和失配的影响，第14、15章介绍振荡器和没相环。第16章至18章介绍MOS器件的高阶效应及其模型、CM
eleoperationmanipulator
- 遥操作过程中存在的时间延迟是恶化系统性能，影响系统稳定的根本原因.本文针对通 信环节存在较大时延的多自由度非线性时变遥操作机器人系统，提出了一种改进的非线性双向自 适应力准置混合控制算法:主端自适应控制器通过跟踪从端环境的作用力来提高系统的透明度 从端自适应拉制器在跟踪主手速度和位移的同时，通过本地力反馈的柔顺控制能力保证系统在任 意时延下都处于稳定状态.该算法对操作机器人系统中存在的时延小范围变化、模型参数不确定 及从端环境未知等情况都有较好的普棒性.文章中的稳定性证明及
isvc09chen
- 通过循环混合模型，失控过滤和阴影消除进行视频背景检测-Background subtraction in video using recursive mixture models, spatio-temporal filtering and shadow removal
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配 处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
OpenCVgermmc
- opencv关于高斯混合模型的说明，可以应用在图像匹配等的领域，为图像处理提供很大方便。-Opencv on gaussian mixture model that can be applied in the field of image matching, etc, provides great convenience for image processing.
GMM
- 着重研究了基于高斯混合 模型（GMM, Gaussian Mixture Model)的运动目标检测算法 -Focuses on the Gaussian mixture model-based (GMM, Gaussian Mixture Model) of the moving target detection algorithm
contrast-enhancement
- 利用高斯混合模型实现图像对比度增强的一篇很好的文章-Automatic Image Equalization and Contrast Enhancement Using Gaussian Mixture Modelling
Watershed
- 1.分水岭分割成区域块 2.高斯混合模型聚类 3.区域合并-1 watershed area is divided into blocks of 2 Gaussian mixture model clustering 3 region merge
Edit68CMU_pack_AAM
- 基于 AAM 的人脸特征定位方法在建立人脸模型过程中，不但考虑 局部特征信息，而且综合考虑到全局形状和纹理信息，通过对人脸形状特征和纹 理特征进行统计分析，建立人脸混合模型，即为最终对应的 AAM 模型。-AAM facial features localization method based on face model in establishing the process, not only consider local feature information, and consi
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序