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61.
图像模糊边缘检测算法的Delphi实现   总被引:2,自引:1,他引:2  
针对传统的模糊图像增强图像分割算法(主要是Pal算法)不能很好的抑制噪声的缺点,通过定义新的隶属函数和模糊增强算子,并结合图像平滑滤波处理,提出一种较好抑制噪声的模糊边缘提取思想。并采用具有可视化的程序设计语言Delphi进行可视化的图像边缘提取,充分体现了Delphi应用于图像处理的简单、快捷性。  相似文献   
62.
汉字识别中声旁与整字语音激活的相对优势   总被引:6,自引:0,他引:6  
以声旁位于右半边且独立成字的汉语左右结构合体字为材料 ,操纵汉字的规则性和命名作业的类型 ,利用命名整字和命名声旁两种命名作业中的规则性效应 ,分别测量声旁语音对整字语音激活的干扰和整字语音对声旁语音激活的干扰 ,在此基础上考察了整字与声旁语音不一致时 ,两种语音相互竞争和干扰的情况。结果发现 :(1)高频字整字语音干扰声旁语音激活 ,但声旁语音并不干扰整字语音激活 ;(2 )低频字整字语音干扰声旁语音激活 ,声旁语音也干扰整字语音激活 ,其中整字语音对声旁语音激活的干扰更明显。这些发现表明 ,高频字整字语音的获得明显快于声旁语音的获得 ,低频字整字语音和声旁语音尽管可能是同时获得的 ,但是 ,整字语音的激活水平要高于声旁语音的激活水平。  相似文献   
63.
基于粗集与PCNN的图像预处理   总被引:7,自引:0,他引:7  
研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合,对被噪声污染的图像进行对比度增强处理,使图像清晰,从而便于后续的处理。同时,提出了基于粗集与PCNN的图像增强算法。计算机仿真结果表明,使用基于粗集与PCNN的图像增强算法,可有效地对被噪声污染的图像进行图像增强,减少图像噪声,增加图像对比度,使图像更加清晰,且图像增强的结果优于常规的方法。  相似文献   
64.
乙醇三维内微肋热管的传热性能   总被引:4,自引:0,他引:4  
采用实验研究的方法对三维内微肋热管的强化传热特性进行研究,首次报道了以乙醇为工质的三维内微肋热管的传热性能。在实验范围内,与光管相比,竖直放置时,沸腾换热系数可以提高98%—190%,凝结换热系数可以提高76%—178%。三维内微肋结构能够同时明显地强化热管的沸腾换热与凝结换热,可以有效地减小热管的内热阻。  相似文献   
65.
基于小波变换的传声器阵列语音增强方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性,并考虑到入耳听觉感知模型,提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法,该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿,并对各通道信号相加-平均,消除一部分不相干或弱相干噪声;然后再利用小波变换技术进一步去除噪声,计算机模拟结果表明,该方法具有良好的消噪能力。  相似文献   
66.
浅谈大理地方文献的收集   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文从地方文献概念、大理地方文献的构成要素及大理地方文献的收集三个方面进行了论述,并对大理地方文献的收集提出了几条看法。  相似文献   
67.
讨论了网络状态预测的意义及存在的问题 ,并分析了TCP协议中的通用网络状态估算法 ,针对其应用到具体局域网环境中时的不足之处 ,提出了平滑因子应该是时变的观点 ,并在此基础上给出一种新的用于局域网环境的网络时延预测算法 ,并给出实验数据进行比较分析  相似文献   
68.
一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在语音识别和语者识别中,通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理,这样可使识别的正确率大大提高,通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法,该模糊滤波器是一种非线性滤波器,它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声,并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明,采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。  相似文献   
69.
引用B样条插值函数讨论了一阶常微分方程初值问题的数值解 ,给出一个隐式近似求解公式 ,并得到此公式的局部截断误差为O(h5) ,整体截断误差为O(h4 ) .在此基础上又给出了一个校正显式求解公式 ,其局部截断误差为O(h4 ) .  相似文献   
70.
具有Neumann边界及临界Sobolev指数的半线性抛物方程   总被引:1,自引:1,他引:1  
主要运用能量方法及稳定集和不稳定集的观点,研究一类半线性抛物方程的整体解和局部解的存在性及爆破问题.这里Ω是RN(N≥3)上的光滑有界区域,2 是临界Sobolev指数.  相似文献   
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