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小波變換在過零調制信號特征提取中的應用

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2018-03-05 14:07:530

如何使用小波變換的通信信號進行特征提取調制識別的資料概述

通信信號調制識別目的就是對截獲的一段通信信號,依據(jù)較少的先驗信息,判斷出信號調制方式。隨著通信技術的飛速發(fā)展,通信信號的體制和調制樣式變得更加復雜多樣,信號環(huán)境日趨密集,這使得通信信號的識別變得越加困難,如何能夠在信噪比較低的情況下進行信號特征參數(shù)的有效提取調制識別,這就是本文研究的主要內容。
2018-12-19 10:36:596

如何提高愛好特征提取的效率詳細算法說明

針對電影評分中特征提取效率較低的問題,提出了與QR分解相結合的Nystrom方法。首先,利用自適應方法進行采樣,然后對內部矩陣進行QR分解,將分解后的矩陣與內部矩陣進行重新組合并進行特征分解
2019-01-04 09:36:191

圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明

本文檔的主要內容詳細介紹的是圖像邊緣檢測和特征提取實驗報告的詳細資料說明目的包括了:1.了解圖像邊緣檢測的原理。自己實現(xiàn)邊緣檢測算法,對特定的幾幅圖像進行邊緣檢測,并達到較好的效果。2.了解特征提取的原理,并對圖像中存在的一些特征進行特征提取。
2019-04-19 08:00:002

基于Labview的語音模式識別MFCC原理特征提取

本文檔的主要內容詳細介紹的是基于Labview的語音模式識別MFCC原理特征提取。
2020-01-09 08:00:0038

語音識別算法有哪些_語音識別特征提取方法

本文主要闡述了語音識別算法及語音識別特征提取方法。
2020-04-01 09:24:4929659

機器學習之特征提取 VS 特征選擇

機器學習中特征選擇和特征提取區(qū)別 demi 在 周四, 06/11/2020 - 16:08 提交 1. 特征提取 V.S 特征選擇 特征提取特征選擇
2020-09-14 16:23:203732

淺析特征提取網絡與特征融合技術

導讀鑒于顯著性目標和偽裝目標研究的相似性,本文作者將顯著性目標與偽裝目標合在一起進行研究,文章重點是特征提取網絡與特征融合技術,主要介紹了三種方法EGNet,PFANet和SINet。
2021-03-12 10:13:579586

一種基于信息熵與綜合函數(shù)特征提取

近年來未知的計算機漏洞欻量呈海量増長狀態(tài),對于大量的漏洞數(shù)據(jù)進行及時準確的分析和分類管理,是十分重要且有待解決的問題。因此,提出一種基于信息熵與綜合函數(shù)(S-C)特征提取,并利用關聯(lián)了特征
2021-04-13 13:51:153

基于深度級聯(lián)孿生網絡的通信信號調制識別算法

特征提取模塊將原始信號特征映射至特征空間,同時在孿生網絡架構下對提取特征進行距離度量并以相似性約束訓練網絡,避免特征提取模塊在訓練過程中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,最終通過最近鄰分類器識別待測樣本的調制類別。在
2021-05-14 10:25:0033

基于自編碼特征的語音聲學綜合特征提取

利用監(jiān)督性學習算法進行語音増強時,特征提取是至關重要的步驟?,F(xiàn)有的組合特征和多分辨率特征等聽覺特征是常用的聲學特征,基于這些特征的増強語音雖然可懂度得到了較大提升,但是仍然殘留大量噪聲,語音
2021-05-19 16:33:1026

一種基于嵌入式特征提取的多標記分類算法

基于單標記分類的降維及特征選擇方法難以直接運用到多標記學習中,而將多標記學習問題獨立分解為多個單標記學習問題再進行降維會丟失標記的相關性信息。為此,提出一種基于嵌入式特征提取的多標記分類算法
2021-05-24 15:31:144

基于嵌入式特征提取的多標記分類算法

基于嵌入式特征提取的多標記分類算法說明。
2021-06-04 10:18:407

非線性冪變換濾波器的魯棒語音特征提取

針對歸一化功率倒譜系數(shù)(PNCC)在較低信噪比噪聲環(huán)境下說話人識別魯棒性不佳的問題,提出了非線性冪函數(shù)變換伽馬啁啾頻率倒譜系數(shù)( NPGFCO)的抗噪語音特征提取算法。相比PNCC, NPGFCO
2021-06-04 11:33:010

基于特征提取和密度聚類的鋼軌識別算法

速度。為解決上述問題,文中提出一種基于擴展Har特征提取和 DBSCAN密度聚類的鋼軌識別算法。首先通過仿射變換、池化、灰度均衡仳、邊緣檢測等算法對圖像進行預處理,然后基于擴展Haar特征提取圖像中鋼軌的特征點,最后利用 DBSCAN算法對特
2021-06-16 15:03:495

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法

基于中軸變換的改進骨架特征提取方法
2021-06-27 15:38:1925

基于并行附加特征提取網絡的SSD地面小目標檢測模型

基于并行附加特征提取網絡的SSD地面小目標檢測模型 來源:《電子學報》 ,作者李寶奇等 摘 要: 針對SSD原始附加特征提取網絡(Original Additional Feature
2022-02-17 16:41:251154

計算機視覺中不同的特征提取方法對比

特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領域經久不衰的研究熱點,總的來說,快速、準確、魯棒的特征提取是實現(xiàn)上層任務基本要求。
2022-07-11 10:28:142287

高光譜圖像特征提取方法綜述

高光譜遙感技術具有能同時反映遙感對象空間特征和光譜特征等獨特優(yōu)勢,但這些優(yōu)勢也帶來了波段眾多 且相關性強、數(shù)據(jù)冗余度高、不利于進一步處理與利用等問題。 通過降維可以減少數(shù)據(jù)中的冗余信息,提高處理效率, 而特征提取作為降維的一種重要方法,具有降維速度快等優(yōu)點。 因此,特征提取對高光譜圖像的利用有重要意義。
2022-09-26 13:53:003777

高光譜影像顯著性特征提取方法

0引言 視覺顯著性估計中通常以彩色圖像為輸入,因此,本文以3個相鄰波段的高光譜影像為輸入,進行顯著性特征提取,然后沿光譜維度利用滑窗法獲取各個波段的顯著性特征,最后將各個波段的顯著性特征進行堆疊形成
2023-01-12 09:45:55929

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