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101.
王忠华 《江西师范大学学报(自然科学版)》2006,30(4):342-345
基于统计模型的图像去噪的关键是统计模型的选取.α稳定分布能很好地表示具有严重拖尾的数据的统计分布.该文采用α稳定分布来对图像小波域系数进行建模,并采用贝叶斯估计来对无噪图像进行估计.通过将该算法与近来的一些方法进行比较,仿真结果表明该算法具有好的去噪效果. 相似文献
102.
小波包变换能够为图像融合提供非常精细的分析。但是,在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合。通过对小波包融合方法在单处理机上的执行效率的分析,针对算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种分布存储环境下的小波包并行融合算法。该算法针对小波变换计算的数据局部性特点,设计并实现了基于Pentium PC和1000Mbps交换式以太网的机群系统的MPI(Message Passing Interface)并行环境的并行小波包图像融合方法。针对不同大小图像、以及不同的集群规模,分析了并行计算的性能。在机群系统上对算法进行实现,结果表明该算法具有良好的并行性能。 相似文献
103.
基于图像变换域的双重数字水印方法 总被引:2,自引:0,他引:2
汪和生 《广西大学学报(自然科学版)》2006,31(3):228-232
基于变换域的双重数字水印方法,通过嵌入鲁棒水印和脆弱水印实现了图像内容版权保护和完整性认证的双重目的.其优点是利用小波变换,分块、适应性嵌入鲁棒水印,在图像的高频和低频中分别嵌入鲁棒水印,使鲁棒水印更加强壮;同时它利用离散余弦变换,在图像的高频部分嵌入脆弱水印,使脆弱水印在遭受攻击或篡改时更易被损坏. 相似文献
104.
文章在小波分析的基础上,提出了一种在图像的小波分解数据域中实现对称变换的方法,并把这种方法运用于人脸特征的定位,这种方法可以提高人脸特征定位的效率。 相似文献
105.
在众多的图像压缩算法中,SPIHT和SPECK具有较好的性能,文中对这两种算法进行了深入地研究.首先介绍了小波变换后系数的分布特点,然后从算法思想、集合定义、分裂过程、排序过程、量化以及编码后的码流等方面分别介绍了SPIHT(多级树集合分裂)和SPECK(集合分裂嵌入块)算法,最后总结了他们的异同之处. 相似文献
106.
基于小波矩特征的小波神经网络目标识别 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法. 相似文献
107.
二代小波消噪在数字信号处理器中的实时实现 总被引:3,自引:0,他引:3
以数字信号处理器(DSP)为开发平台,提出了基于二代小波的一种新的信号消噪算法.它只需把信号分解一层,然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行软阈值量化处理,再进行小波重构,就可以有效地消除信号中的噪声.相对于传统的一代小波,该算法计算简单,可有效节约内存,因此非常适合于DSP的实时实现.同时,为了提高计算效率,对程序的处理流程进行了并行优化,用仿真信号对该算法进行了验证,并应用于对实测信号的消噪中.研究结果表明,该算法可以有效地提高信噪比,降低原始信号中所含有的噪声. 相似文献
108.
一种基于信号相关性检测的自适应小波变换及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法.该方法以第二代小波变换为基础,在小波变换时提供多组备选的预测器和更新器,用变换样本与相邻样本之间的相关性来检测信号的局部特征,并根据相关系数的大小来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征. 相似文献
109.
母体心电干扰严重影响了EHG信号的质量,为了解决以往算法中不能有效区分MECG干扰和EHG信号的问题,利用MECG干扰的波形特点,采用了基于小波变换的奇点检测以及模型极大值信号重建的方法去除EHG信号中的MECG干扰.该方法对EHG信号无影响,经临床实验取得了很好的去噪效果.该算法计算简单,可以实现EHG信号的实时处理,该研究的结果还可以用于被ECG信号污染的其它生理电信号的去噪。 相似文献
110.
为了提高非线性动态系统的性能,提出了多模型小波网络方法,并详细介绍了多模型小波网络的结构.用多模型小波网络对非线性系统进行建模与控制,在仿真试验中将其与单小波网络进行对比,结果显示多模型小波网络控制的均方差为0.158,单小波网络控制的均方差为0.374.试验结果证明多模型小波网络方法控制精度高,响应速度快,其控制性能优于单小波网络。 相似文献