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搜索资源 - principle components analysis
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用于图象处理的小波变换并行算法,本文在二进小波变换及Mallat快速算法原理的基础上，分析了小波变换的
可并行成分，研究了小波变换的并行算法.算法分析表明，并行小波变换可以有效
地提高运行速度，其并行处理效率也接近理想状态.-image processing for the wavelet transform parallel algorithm, In this paper, two Progressive Mallat wavelet transform and fast algor
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Malic是一个完整的Linux下的人脸识别系统源代码，它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)
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Malic是一个完整的Linux下的人脸识别系统源代码，它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)
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独立成分分析( I C A) 是一项把混合信号分解成具有统计独立性成分的新技术 。I C A近年已在生物医
域的信号分离中展示 了很好的应用前景 。 我们比较系统地介绍了 I C A的基本原理 、 主要算法 、 应用和
究的发展方向，旨在进一步推动有关的理论与应用研究工作。-Independent Component Analysis (ICA) is a decomposition of the mixed-signal components into a statistical in
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它是SourceForge上的一个开源项目，使用Malib实现实时处理，CSU Face Identification Evaluation System进行人脸识别。算法包括：主成份分析(principle components analysis (PCA)),a.k.a eigenfaces算法,混合主成份分析,线性判别分析(PCA+LDA),图像差分分类器(IIDC),弹性图像匹配算法(EBGM)等等
Malic is realtime face recognition system
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本教程为《操作系统原理教程（第二版）》。由计算机硬件组成出发，分析操作系统的功能、发展例程和方向。根据操作系统功能将其划分为多个功能模块，并就各个模块进行详细的解析。学习过本教程后，就可以对操作系统的结构框架由比较系统的了解。-Tutorial for the " principle of the operating system Tutorial (second edition)." By the computer hardware components, the anal
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神经计算的实验作业。用principle components analysis计算模式的主分量。提取线性输入的特征。-Neural computing experiment operations. Computing model using principle components analysis of the principal component
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无刷直流电机控制系统的研究与实现
简单介绍了无刷直流电动机的工作原理，分析并确定了主回路的导通方式，控制器一是以专用芯片MC33035来进行设计，位置反馈元件有霍尔传感器反馈接口和编码器接口，开关器件采用MOSFET管，设计有转速反馈闭环控制、正反转、过电流保护等。控制器还采用89C52单片机、 MAX7219、AD667等来实现数字转速给定和转速显示。控制器二是基于PICSF4431电动机控制专用芯片，采用全数字PID控制，有转速、电流双反馈，位置反馈采用编码器反馈，开关器件采用IGBT，
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Visual C／C++图形图像与游戏编程典型实例解析--涵盖内容：
1>图像显示原理
2>图像显示函数
3>提高显示性能的方法，双缓存技术和VFW组件
涉及VC知识主要有：
1>const使用
2>类的编写
附加说明：
由于本程序使用了VFW组件，所以在Project－－Setting中－－Object/libray modules中添加vfw32.lib。
实验环境：
Win+VC6.0-Vi
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principle component analysis programme
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。通过跟踪PL/0 语言编译程序对一段示例程序进行处理的内部过程，对构成语言
编译技术的主要组成部分即词法分析、语法分析、中间代码生成、存储器分配、表格管理、错误处理等过程进行了重
点分析，详细叙述了其工作原理与实现机制以及相互之间的关系。-. By tracking the PL/0 language compiler for processing of a sample program of internal processes, language compiler technolo
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A method used to determine the harmonic components of the output waveform of a pulse width modulation (PWM)
inverter is presented. The method calculates the Fourier coefficients of individual positive and negative pulses of the
output PWM wavefor
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BT由如下几部分组成：.torrent文件、种子提供站点、目录服务器和内容发布者/下载者。.torrent文件是一个文本文件，包含了 tracker信息和文件信息两部分。tracker信息主要是BT下载中需要用到的tracker服务器的地址和针对tracker服务器的设置；文件信息是指将目标文件计算处理后再根据BT协议的B编码规则网编码后得到的信息。BT的主要原理是把提供下载的文件虚拟分成大小相等的块，块大小必须为 2Kbyte的整数次方（由于是虚拟分块，硬盘上并不产生各个块文件），并把每个块
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旋转导向钻井技术作为未来钻井的发展趋势已引起人们的广泛关注，而井下工程参数的随钻测量则
是其中的重要组成部分。为此，介绍了工程参数测量仪的基本工作原理和在文星5 井的实验情况，实验中取得了
大量的井下近钻头处的钻压与扭矩数据，工程参数测量仪与现场工况非常吻合。从现场实验结果来看，该工具能
够满足实际钻井的工况条件，并且可以清晰地得到近钻头工作情况，这为分析井下钻具的实际工作情况提供了非
常直观的手段-Rotary steerable drilling technology for
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TinyOS系统以其组件结构模型、事件驱动、并发型等优点成为目前最受关注的无线传感器网络操作系统。而STM32和CC2520以其高性能、低成本、低功耗被广泛应用于无线传感器网络嵌入式系统。 但TinyOS 不支持STM32和CC2520芯片。因此在分析TinyOS 基本原理、NesC 编程语言实现机制及其编译过程的基础上，介绍了基于STM32和CC2520的T inyOS移植方法，完成了STM32的IO组件、Timer 组件、USART组件、SPI 组件和CC2520芯片的移植。在实现CC252
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Function to perform Principle Component Analysis over a set of training
vectors passed as a concatenated matrix.
Usage:- [V,D,M] = pca(X,n)
[V,D] = pca(X,aM,n)
where:-
<input>
X = concatenated set of column vectors
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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
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分析了 MEMS 惯性器件具有的典型误差项, 介绍了 Allan 方差分析方法的原理和实
现方法, 利用该方法可以对MEMS惯性器件的各个误差项进行辨识. 通过对一种商用级MEMS陀螺仪和加速
度长时间实测得到的数据进行处理和分析, 验证了Allan方差分析方法应用于误差项辨识的可行性, 并给出了
该 MEMS 惯性器件的各个误差项识别结果. 使用 Allan 方差方法得到的误差项系数可以直接应用于惯性器件
误差建模, 对于 GNSS/INS 组合导航系统的实现和改进有重要意义-
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A moving object detection method based on artificial bee colony algorithm. Moving target detection problem will be converted to the use of independent component analysis
Principle issue, the choice of kurtosis as a criterion for solving signal inde
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利用Matlab编程实现主成分分析，
Cwstd.m——用总和标准化法标准化矩阵
Cwfac.m——计算相关系数矩阵；计算特征值和特征向量；对主成分进行排序；计算各特征值贡献率；挑选主成分（累计贡献率大于85 ），输出主成分个数；计算主成分载荷
Cwscore.m——计算各主成分得分、综合得分并排序
Cwprint.m——读入数据文件；调用以上三个函数并输出结果
-The use of principal component analysis Matlab programmi
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