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1.
基于改进模板匹配算法的靶标图像检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对现代靶场所面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低的实际问题,提出了一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法对传统的模板匹配方法进行了改进,能够在靶场测试仪器捕获的图像中,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现武器装备动态、静态性能测试。  相似文献   
2.
条宽对半导体激光器理想因子测量结果的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用ORCAD计算机辅助电路分析软件分别对窄条和宽条激光二极管(LD)的理想因子进行仿真.   仿真和实验结果均表明,  侧向电流扩展导致窄条LD的实测理想因子较大,  而宽条LD电流限制能力的改善导致实测理想因子较小,  且更接近于本征理想因子值.     相似文献   
3.
为提高遥感图像对农作物的预估精度和农业种植效率, 设计了基于卫星遥感图像的农作物分类算法。 以2018 年 7 月 30 日哨兵二号(Sentinel-2)卫星拍摄的高分辨率哈尔滨市农业示范基地卫星影像为实验数据, 在不同光谱波段内(含红边波段), 通过使用最大似然法、 支持向量机法、 神经网络法分别对影像中水稻、 大豆、玉米、 高粱等农作物特征进行提取、 分类, 获得到农作物分类图;将统计结果与真实的参数进行比较, 分析了相同算法下使用不同数据源, 不同算法使用相同数据源, 这两种情况下的分类精度与可靠性。 实验结果表明,通过神经网络法得到的分类结果精度最高, 可靠性最强, 适合于全国范围内推广。  相似文献   
4.
为了让本科生充分理解和掌握遥感影像处理技术,结合吉林大学大学生创新创业训练计划,设计了基于高分辨率卫星遥感影像的校园土地分类实验项目。以2015 年9 月20 日高分二号( GF-2) 卫星拍摄的吉林大学中心校区卫星影像为实验数据,通过使用不同的光谱指数以及支持向量机( SVM: Support Vector Machine) 分别对影像中的建筑物、植被、水体、平地和操场等地物进行提取,进而得到基于高分辨率遥感影像的校园地物分类图,并对分类结果中各种地物信息进行统计分析,将统计结果与真实的地物参数进行对比,近而改善该方法的分类精度与可靠性。实践结果表明,该实验可以有效的帮助学生对知识的理解和掌握,达到了预期的教学效果。  相似文献   
5.
针对电视原理实验教学的需求,以演示实验为主,由于学生无法了解数字电视信号处理的细节与算法,为此笔者基于Matlab 软件开发建设了数字电视原理实验教学平台。根据数字电视原理教学内容设计了6 个实验模块,每个模块包含不同的实验项目,涵盖了数字电视信号的产生、处理和压缩编码预测等内容。给出了实验模块的设计原则,并依次阐述了模块的实验原理及内容,以具体实验模块的操作为例讲解了平台的使用方法。实际应用表明,数字电视实验教学平台满足了课程的实验教学需求,取得了较好的教学效果。  相似文献   
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