模拟电路软故障诊断测试节点优选的仿真研究

基于斜率故障模型和线性相关系数故障模型,提出了一种模拟电路软故障诊断字典法中的测试节点优选算法.针对模拟电路中的单故障和双故障,分别利用节点电压增量计算出的斜率和线性相关系数作为统一故障特征,建立故障字典;给出了在字典建立过程中,利用PSPICE仿真工具对电路进行故障仿真,采用特征函数描述故障统一特征的差别,根据故障隔离度优选测试节点的算法和步骤;并用仿真实例验证了该测试节点优选方法的有效性.     

基于脸部结构知识的三维人脸建模

将Sibson坐标用于局部特征分析,提出了一个新的局部形变模型.该模型具有较强的局部性,可以精细地刻画人脸个性特征,且能够根据人脸形状的先验信息进行整体控制.然后,在局部形变的基础上采用双重形变,实现了两种互补的形变算法在特征级的融合,进一步提高了建模精度.实验结果表明,本算法具有较小的重建误差和较快的处理速度,能够生成光滑、逼真的三维人脸模型.     

基于角点特征与支持向量机的车牌字符识别

为了提高车牌识别中车牌字符的识别率,提出一种角点特征和支持向量机相结合的车牌字符识别新方法.首先使用Moravec算子提取字符图像中的特征点,然后根据特征点在图像中的分布情况构造特征向量,并使用小样本对支持向量机进行训练,最后使用训练好的支持向量机进行字符识别.实验结果表明,在训练样本较少的情况下,该方法正确率较高,算法简单,稳定性好.     

论民国时期贵州会道门的基本特征

民国时期,贵州会道门得到了快速发展.与明清时期相比,这一时期贵州会道门具有如下几个明显的特征:第一,名目繁多,信徒数量庞大;第二,分布地区广泛;第三,形成了一个纵横交错的会道门关系网络;第四,成员构成复杂;第五,组织结构更趋严密;第六,具有强烈的政治依附性.     

高职高专《C语言程序设计》的教学探讨

C语言是计算机专业的专业基础课程,对学生今后的学习有着积极的作用。高职高专学生的基础普遍较差,对学习该课程感到困难,产生厌学情绪。为此教师在教学中应该帮助学生树立学习的信心,并通过程序的归纳和总结,启发学生学好程序设计课程。     

导数在提取植物叶片锯齿特征上的应用

运用计算机图像处理和分析技术对植物叶片图像进行图像预处理并提取叶片的轮廓,通过分析轮廓曲线中离散像素点的导数值,获取叶形的犄角点,从而提取锯齿,为基于叶片外观特征的植物分类提供辅助.     

基于特征融合的面部表情识别

针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法. 实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果.     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于快速鲁棒性特征的景象匹配

针对光电成像制导景象匹配中图像产生较大几何形变的问题,提出了一种基于快速鲁棒性特征(speeded up robust feature, SURF)的景象匹配算法。SURF提取的图像特征具有尺度和旋转不变性,对灰度不敏感,并能快速运算。算法首先利用仿射变换对基准图像进行3D视角补偿,模拟基准图像在不同视角下的成像,以减小基准图像和实时图像间的视角差异,分别提取两图像的SURF特征,然后根据最小欧氏距离准则提取两图像间匹配的SURF特征点对,根据该特征点对估计基础矩阵,得到两图像的投影关系。仿真结果表明,该算法能够适应光电成像制导中图像的几何形变,实现稳定的景象匹配。     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.