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搜索资源列表

  1. 用FPGA产生高斯白噪声序列的一种快速方法

  2. 介绍了用FPGA快速产生高斯白噪声序列的方法、原理和实现步骤。根据均匀分布和高斯分布之间的映射关系，提出了适合在FPGA中实现的折线逼近方法 (以折线逼近映射关系曲线)， 从而实现了高斯白噪声序列的快速实时生成。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-02-29
    • 文件大小：331776
    • 提供者：kangganrao

  1. 基于高斯球的三维点云精简，matlab实现，带例程

  2. 一篇15年文章的复原，先用kmeans均匀分块，然后高斯映射，然后meanshift精简。其中meanshift是固定阈值的，没加核函数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xxiaotouming

  1. 高斯空坐标用于旋转带电黑洞和守恒电荷

  2. 出于研究极端黑洞地平线上标量场的守恒Aretakis电荷的动机，我们构造了高斯零坐标中某些类别的四维和五维极端旋转黑洞的度量。 我们获得这些作为径向坐标的幂的扩展，直到足以计算Aretakis装药的阶数。 我们考虑的指标是针对四维STU超重力中的4电荷黑洞（N = 2超重力与三个矢量多重性耦合）（包括等电荷情况下的Kerr-Newman黑洞）和一般的3电荷黑洞 五维STU超重力中的孔。 我们还研究了一种情况，在该情况下，可以通过将度量共形转化为零无穷大的Newman-Penrose电荷来映射极端

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38720756

  1. 基于SchwarzChristoffel变换的单位圆到任意开挖巷道断面共形映射的计算方法

  2. 将复杂开挖巷道断面的边界力学问题转化成单位圆的边界力学问题,是利用复变函数理论开展地下巷道围岩力学分析的前提。从黎曼存在定理出发,建立了以Schwarz Christoffel变换表示的单位圆边界到任意开挖巷道断面边界的共形映射模型,采用高斯雅克比积分方法和Levenberg-Marquardt算法对模型进行求解,提出了以相邻两点映射边界长度与实际开挖巷道边界线之间的绝对误差作为迭代计算的收敛条件。以矩形巷道、椭圆巷道和复杂断面巷道为例,计算结果表明,提出的基于Schwarz Christoff

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：777216
    • 提供者：weixin_38742520

  1. 新型爱因斯坦–标量-高斯-引擎盖虫洞，无异物

  2. 在爱因斯坦-标量-高斯-引擎盖理论中，获得了几个耦合函数的新型虫洞。 虫洞可以具有单喉或双喉的几何形状，并且不需要任何异物。 标量场可能渐近消失或是有限的，并且可能具有径向激励。 对于各种形式的耦合函数，存在域已被完全映射出来。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：925696
    • 提供者：weixin_38731479

  1. 基于RF DAC的宽带高斯噪声源的设计与实现

  2. 设计了一种基于现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）和射频级数模转换器（Radio Frequency Digital to Analog Converter，RF DAC）的宽带高斯噪声源。该噪声源将优先编码器原理运用到非均匀分段拟合映射曲线中，通过并行伪码产生结构生成均匀分布的伪码序列，接着利用非均匀折线拟合的方法将伪码序列映射为高斯分布的高速数字高斯噪声，然后通过RF DAC输出宽带高斯噪声。在Xilinx Virtex7 XC7VX485

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38687648

  1. RFID技术中的高斯随机噪声实时生成实现方法研究

  2. 高斯随机噪声实时生成实现方法研究 武汉中国地质大学计算机科学与技术系(430074) 张 萍 戴光明 高斯随机噪声在信号分析和处理中具有重要的价值。本文具体讨论了一种面向硬件的高斯噪声快速生成算法。算法原理为通过映射表法将均匀噪声转化生成高斯随机噪声。本方法占有内存小、运算速度快、精度高。实验证明该方法能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38743481

  1. Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

  2. 在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。 这里II 表示合成后的图像，FF 表示前景图，BB 表示背景图，MM 表示蒙版，或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果。如下所示。 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性，并且用Python实现。 高斯分布的蒙版，简单来说，就是一个从中心扩散的亮度分布图，如下所示： 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱，中心的亮度值最高为1，边缘的亮度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38671628

  1. 基于小生境微分进化的高斯变分混合贝叶斯推断的磁共振图像中的脑体素分类

  2. 使用磁共振成像（MRI）将脑体素分为灰质，白质和脑脊液（CSF）的分类对于定量脑分析至关重要。 尽管具有计算效率，但最常用的统计分类模型处理强度不均匀性（INU）和部分体积效应（PVE）的能力较弱，因此可能会产生较不准确的结果。 在本文中，我们提出了一种新颖的方法，即VMG-NDE算法，通过同时考虑所有影响来改善MRI图像中的脑素分类。 该算法有四块木板，其中包括：（1）使用高斯变异混合（VMG）模型来表征由PVE引起的体素值的变化，（2）在从图像中提取的小数据量上训练一组局部VMG模型为了减少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743084

  1. 基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法

  2. 目的进一步提高色域映射质量,深入研究空间色域映射算法。方法利用高斯拉普拉斯算子对原图的边缘细节进行提取,叠加到映射后图像上再进行二次映射,得到的图像使用结构相关性和图像色差模型进行评价,将数据与最小色差法、CUSP和Bala等人提出的算法进行比较。结果基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法的结构相关性和图像色差都比Bala等人提出的算法要好。对于色彩艳丽、细节丰富的图像,空间色域映射算法结构相关性和图像色差反而不如普通算法。结论基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法能够提高图像的映射质量,但是空间色域映

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：522240
    • 提供者：weixin_38687505

  1. 边缘线上各向异性高斯核信息熵的角点检测

  2. ：为了提高角点检测的准确率，本文提出了一种基于图像边缘和各向异性高斯方向导数信息熵的 角点检测方法。首先利用Canny 边缘检测器提取图像的边缘映射；然后，填充轮廓曲线间的小缺口。 对 于每一个边缘像素, 根据边缘像素及邻近像素最大方向导数所对应的主方向来计算主方向的分布概率 和它的信息熵。不同于传统的基于轮廓的角点检测方法, 提出方法通过边缘像素及邻近像素的最大强度 变化方向所对应的熵而不是轮廓曲线的曲率，具有更好的稳健性。实验结果表明：与现有的方法相比， 该文提出的检测方法具有更好的角点检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1024000
    • 提供者：weixin_38553275

  1. RGB空间下结合高斯曼哈顿距离图的彩色图像边缘检测

  2. 为了能够更好地利用彩色图像的信息进行边缘检测，提出一种ＲＧＢ空间下结合高斯曼哈顿距离图的彩色图像边缘检测方法．首先分析了彩色图像到灰度图像转换的信息损失，并给出一种ＲＧＢ空间下边缘的度量方法．其次，通过引入高斯曼哈顿距离，分别在ＲＧＢ三个通道进行处理，并通过新的边缘度量法统一获得彩色图像的距离图．最后将距离图映射到０２５５的灰度范围内，得到最终的边缘检测结果．实验结果表明，本文方法具有较高的处理速度和较好的处理结果．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38579899

  1. 基于模糊鲁棒小波支持向量分类器和自适应高斯粒子群算法的复杂系统故障诊断

  2. 本文提出了一种鲁棒的损失函数，该函数对复杂的模糊故障诊断系统中的混合噪声（即高斯噪声，奇点和较大幅度的噪声）进行惩罚。 还提出了模糊数与清晰实数之间的映射关系，使模糊样本集可以转化为清晰实数样本集。此外，本文提出了一种基于小波基函数的新型模糊鲁棒小波支持向量分类器（FRWSVC）并开发了自适应高斯粒子群算法（AGPSO）来寻找FRWSVC的最佳未知参数。将基于FRWSVC和AGPSO算法的混合诊断模型应用于故障诊断的实验结果表明，该方法既可行又有效通过将本文提出的方法与其他模糊支持向量分类器（F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38618312

  1. 基于高斯核的模糊粗糙集：模型，不确定性测度和应用

  2. 内核方法和粗糙集是机器学习和智能系统领域中的两个普遍追求。 核方法将数据映射到更高维的特征空间，在该特征空间中，分类任务的结果结构是线性可分离的：而粗糙集则利用关系来使宇宙粒化，并使用归纳的知识颗粒来近似解决手头问题中存在的任意概念。 。 尽管这两种方法似乎没有联系，但是内核方法和粗糙集都明确或隐式地驻留在关系矩阵上，以表示样本信息的结构。 基于此观察，我们通过将高斯核与模糊粗糙集结合起来将这些方法结合起来，并提出了基于高斯核逼近的模糊粗糙集模型。 模糊的T-等价关系构成了大多数模糊粗糙集模型的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：583680
    • 提供者：weixin_38663452

  1. 一种基于高斯映射的三维点云特征线提取方法

  2. 提出了一种基于高斯映射的K均值方法，先对目标点进行k近邻搜索，再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标，确定出最佳聚类数，根据不同曲面聚类分布的规律，得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明，所提方法评价指标简单易用且噪声少，可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38732277

  1. 简易高斯灰度扩散模型的误差分析及适用性研究

  2. 为了验证简易高斯灰度扩散模型的适用性，与传统高斯灰度扩散模型进行了对比分析。将两种高斯模型做归一化处理，设定检验像素，分析检验像元灰度的归一化值的相对误差；进行星图模拟，得到4个不同高斯半径(σ)下灰度赋值相对误差与像点映射位置偏离值的关系曲线，整体上误差随σ的增大而减小；对星图模拟得到的系列星像点采用灰度重心法提取质心，质心误差随σ增大而减小，传统模型模拟像点的质心提取精度比简易模型高约2个数量级。无噪声条件下σ＝0.671时，简易模型模拟像点最大质心误差仅为0.033 pixel。仿真结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38703794

  1. 基于语音的性别识别：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的基于语音的性别识别-源码

  2. 基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42120997

  1. 基于高斯混合模型的遥感数字图像增强

  2. 遥感图像受云雾影响对比度低，为了提高图像质量保留图像细节，提出了一种基于高斯混合模型的遥感图像增强算法。应用1×3滤波器平滑原图像的直方图再用期望最大化(EM)算法对直方图进行拟合，获取高斯混合模型的聚类最优参数，并根据聚类的有效交点将直方图分区。由高斯参数确定输出图像所属聚类的映射关系，得到最终的增强图像。实验结果表明，该方法能自适应确定最佳聚类个数，提高直方图拟合的运算速度，平均处理时间提高到0.37 s，在相关信息熵和纹理信息等的客观评价中，增强结果明显优于传统方法。有效地提高了遥感图像的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38681218

  1. 基于高斯映射聚类的点云边缘提取算法

  2. 基于高斯映射聚类边缘提取算法提出了一种快速而精确的新方法,通过凝聚聚类和估计法线将高斯球中的法线进行聚类,通过分析每个点最近邻域点的协方差矩阵特征值来检测边缘特征。对不同的点云对象进行边缘提取对比实验,分别从边缘提取效果和提取时间进行对比分析。实验结果表明,所提方法能快速有效地提取点云的边缘特征,相比原高斯映射聚类边缘提取算法有很大的提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38656064

  1. 结合HSV空间阴影消除的高斯混合模型背景减除方法

  2. 针对高斯混合模型背景减除后运动目标存在阴影的问题，提出了初始化参数快速估计方法避免了高斯混合模型参数估计易产生局部极大值的问题，在分析高斯混合模型背景减除结果中阴影区域亮度和色度变化特性的基础上，提出了将高斯混合模型背景减除结果映射到HSV空间并通过亮度和色度阈值消除阴影的HSV空间阴影消除方法。基于上述方法对不同光照强度下序列图像进行背景减除，实验结果表明本文方法能较准确地检测并消除阴影区域，平均目标检出率高于80%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38586118
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