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11.
针对描述子的性能与维数相矛盾的问题,提出了一种顽健的图像局部特征区域的描述方法。首先按照像素排序将局部特征区域分割为若干个子区域,然后利用基于阈值的分段局部描述子设计方法计算描述子,并采用纹理谱加权方法累加局部描述子得到子区域描述子,最后连接各部分子区域描述子得到最终的特征描述子。该方法综合了全局信息和局部信息,在保证描述子维数较小时对噪声具有一定的顽健性。实验结果表明该方法不仅对单调强度变化和旋转变化具有不变性,而且对其他几何和光学变换具有较好的顽健性。  相似文献   
12.
孙冬  刘丹  赵键 《应用声学》2014,22(6):1711-1713
针对印刷品斑点检测缺乏有效检测方法的难题,依据统计决策和贝叶斯分析的基本原理,结合模式识别和机器礼堂相关理论技术,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法;以烟标图像为例,实验验证了所提算法的准确性与有效性;该实验表明:所提算法能够有效地检测出烟标中的黑色斑点,分割出来的斑点图像基本上保持了原有的形状;最后,提出了进一步的改进方法。  相似文献   
13.
针对动力锂电池组充放电过程中,各单体电池之间存在的不一致性,设计了超级电容与双向DC-DC变流器相结合的无损均衡管理系统。采用无迹卡尔曼滤波法估算锂电池的荷电状态,与通常采用的扩展卡尔曼滤波器进行了对比研究,经实验验证,本系统能够快速、高效地实现锂电池组的均衡控制,实现精确地锂电池SOC(State of Charge)估计,提高了动力锂电池组的可靠性和安全性。  相似文献   
14.
介绍了专业数字音频功放芯片DPPC2006和DSP TMS320VC5409芯片的主要特点.数字音频处理系统使用了TI公司的通用DSP 作为声场处理器,根据系统和IIS数字音频格式的要求,设计了DSP与DPPC2006的数字音频接口电路,并给出了DSP的McBSP串口软件设置程序.该设计实现了DSP在数字音频系统中的应用,增强了系统的灵活性,并经实验验证了该接口电路的可靠性.  相似文献   
15.
基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.  相似文献   
16.
分析有源箝位反激的工作模态及基本原理,并着重研究其谐振网络。对比了边谐振、副边谐振、以及原副边共同谐振三种不同的谐振方式。对这些网络进行等效分析和数学建模,指出不同谐振网络下谐振电流波形的特点并分析各自优 缺点。最终通过SIMPILS软件进行仿真,验证理论分析的正确性。  相似文献   
17.
王新金  孙冬 《电声技术》2008,32(2):20-22
介绍了一种基于DSP的数字音频处理系统.后级音频功放电路以DPPC2006为核心,选用H桥输出方式,提高了电源的使用效率,方案具有很强的灵活性,可以采用各种快速音频处理算法实现各种声场效果.  相似文献   
18.
基于离轴光学系统的水导激光耦合技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
孙冬  王军华  韩福柱 《红外与激光工程》2018,47(12):1206001-1206001(6)
在水导激光加工中,聚焦激光与微细水束的耦合对准效果是实现水导激光稳定加工的关键。为了提高水导激光的耦合对准精度,提出了一种新的耦合对准方法,即采用一种双透镜离轴光学系统,系统中一透镜进行轴向移动从而调节束腰轴向位置,另一透镜与喷嘴一起进行径向移动从而调节束腰径向位置。该方法可以有效提高对准装置的分辨率,从而实现高精度的耦合对准。对该方法进行了理论分析,并根据理论分析进行了实验装置的设计。实验结果表明该方法将耦合对准装置的径向分辨率提高了5倍,与预期设计相符。应用该方法成功将激光耦合进入直径100 m的喷嘴中实现水导激光加工,该方法也是离轴光学系统的一个创新应用。  相似文献   
19.
提出一个新的基于轻量级注意力机制的网络框架。在YOLOv3主干网络的基础上,使用深度卷积和点卷积代替标准卷积设计特征提取网络,加快模型的训练,提高检测的速度,然后引入注意力机制模块进行模型速度和精度的权衡,最后通过增加多尺度提取更多网络层的特征信息,同时使用K-means++聚类算法进一步优化网络参数。实验结果表明,该方法可以显著提高人脸检测模型的性能,在Wider Face数据集上可以达到94.08%的准确率和83.97%的召回率,且平均检测时间只需0.022 s,相比原始YOLOv3算法提高了4.45倍。  相似文献   
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