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搜索资源列表

  1. A Novel Approach of Face Detection Based on Skin Color Segmentation and PCA

  2. “主分量法”是由霍特林（Hotelling）提出的，这是一个可以去掉随机变量中各元素之间相关性的线性变换。此后，卡胡南（Karhunen）和列夫（Loeve）提出了一种针对连续信号的类似的变换。由这种方法又派生出了一种离散图像变换的方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-05
    • 文件大小：411kb
    • 提供者：limengjie0505

  1. 基于分块主分量分析的人脸识别

  2. 设计了一种基于分块主分量分析的人脸识别方案 预处理阶段 首先将一幅脸像按不同方位划分为大小相同的数个子块"对各子块进行能量归一化和傅氏变换"以消除部分光照影响并估算子块的频谱 在此基础上进行分块

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-17
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：lijing2290

  1. 主成份分析的MATLAB实现案例

  2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-04
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：dengzhonghao

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 基于MATLAB多源遥感图像融合及效果评价

  2. 基于MATLAB多源遥感图像融合及效果评价。融合方法有加权融合、基于IHS变换融合、基于主分量变换融合和基于小波变换融合。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-07-30
    • 文件大小：319kb
    • 提供者：baoxiuwu

  1. KL变换（主分量变换）处理位图格式的影像

  2. KL变换可以实现图像特征空间的运动，从而达到缩减数据量的目的，等等，支持位图，可随意修改波段数量 代码附带了说明文档，有图有真相

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-02-17
    • 文件大小：179kb
    • 提供者：zerolusta

  1. 多种算法实现电机故障诊断

  2. 频域Relax方法能有效提取平稳信号中的某一特定频率成分，在工频供电的非调速鼠笼式异步电动机故障诊断过程中，可以用来剔除工频分量，凸显故障特征。但是对变频调速动态过程中电动机而言，输入电压频率随时间变化。针对恒加速运行模式下的变频调速异步电动机，本文提出的一种基于分数阶Fourier和频域Relax算法进行故障提取的方法，通过分数阶Fourier变换将线调频变化的电流主分量转换成恒频分量，再通过频域Relax方法提取和剔除该恒频成分，突出故障特征。仿真结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-04-07
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：tanyong0809

  1. 主成分分析

  2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-15
    • 文件大小：144byte
    • 提供者：wangxn216

  1. K-L变换（主分量变换）

  2. VC6.0 K-L变换（主分量变换）（内附实验图片） 仅供参考，请多指教。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-12-30
    • 文件大小：53mb
    • 提供者：u012338049

  1. 巴氏距离和K-L变换结合的特征选择

  2. 该文提出巴氏距离Bhattacharyya Distace和K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择. 采用巴氏距离特征选择的迭代算法"可以获得最小错误率上界.当特征维数高时,为了减少巴氏距离特征选择计算时间,对样本先进行K-L变换,将特征降低到中间维数.然后进行巴氏距离特征选择"降低到结果的维数.用基于MNIST手写体数字库的试验表明,该文方法比单纯用巴氏距离特征选择计算时间大大减少,并比主分量方法(即单纯使用K-L变换)特征选择的错误率小得多。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-18
    • 文件大小：617kb
    • 提供者：yhx_xd

  1. 改进的PCA人脸识别新算法

  2. ：针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点，本文提出了一种新的改进的PCA人脸识 别算法．该算法在图像的预处理阶段，利用图像灰度的线性变换，增大每幅图像的对比度和亮度；对预处 理后的图像则利用经典PCA算法进行处理，并在识别阶段，通过对体现光照变化的三个主分量进行加 权处理，减少它们在识别中占的比重．实验结果表明，该算法是有效的，能够减少光照条件对人脸识别的 影响

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-28
    • 文件大小：280kb
    • 提供者：nevermine_

  1. 基于主成分分析的人脸识别

  2. (Principle Component Analysis，PCA)，它是一种基于目标二阶统计特性的最佳正交变换。它变换后产生的新的分量正交或不相关，减少数据冗余，使得数据在一个低维的特征空间被处理，同时保持原始数据的绝大部分的信息。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：479kb
    • 提供者：wang371659926

  1. 基于Curvelet变换的低分辨率煤岩识别方法

  2. 针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性,难以提取煤岩图像曲线特征的弱点,以及高分辨率煤岩图像计算量大,难以满足煤岩识别实时性要求的问题,提出了一种基于曲波变换的低分辨率煤岩识别方法。该方法通过曲波变换对煤岩图像进行曲波分解,得到各尺度层曲波系数,利用主分量分析进行降维,并将结果分别输入不同k-NN分类器中,对分类结果加权融合,实现煤岩图像的分类识别。实验表明:通过曲波分解提取的特征能够有效地表达煤岩图像的曲线特征,与现有方法相比较,所提出方法具有更高的识别率,平均识别率达95.0%,在煤岩图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：955kb
    • 提供者：weixin_38645373

  1. 基于UCC3809设计的反激变换器（50W）.pdf

  2. 基于UCC3809设计的反激变换器（50W）pdf,UCC3809设计反激变换器（50W）在反激变换器中,变压器实际上是一个多绕组的耦和电感,变压器磁芯提 供耦合及隔离,而电感量给出储能大小,储存在空气隙中的电感的能量如下式 E Lp·(PEAK 2 (2) 此处,E为焦耳,Lp为初级电感,单位为享利。 Ipeak为初级电流,单位安 培。当开关导通时,D1反向偏置,没有电流流过二次绕组,初级绕组中流过斜 率如下式的电流 IN(min)v Rds(on) △t P (3) 此处,V1N(min)与

  3. 所属分类：其它

  1. Mlab-主应力求应力分量.应力分量坐标系变换.zip

  2. 不同坐标系啊应力分量的坐标系转换-可以根据主应力求应力分量

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：955byte
    • 提供者：qq_21351759

  1. 学生文化课成绩与综测成绩主成分分析.docx

  2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。 又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量(或因素)，因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。 本次实训报告，我们组做的是学生文化课平均成绩和综测成绩的主成分分析，运用主成分分析的降维方法，研究文化课的成绩（用平均成绩代表）和综测成绩哪个可以更好地显示大学生在校的综合素质。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：qq_44762986

  1. 医疗电子中的一种二次主成分分析模型解决病情确诊的实现

  2. 在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。 　　主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）， 将多个变量通过线性变换以选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38635794

  1. 矿物油三维荧光谱的小波变换奇异值特征

  2. 针对矿物油三维荧光谱特征提取的奇异值分解方法(SVD)容易忽略重要小成分特异信息的不足，提出小波变换(WT)和SVD 相结合的特征提取方法。利用WT 获取矿物油三维荧光谱数据的低频主部近似分量和不同方向的细节分量；用SVD 提取综合矩阵的奇异值特征；使用模糊C 均值聚类(FCM)方法对矿物油三维荧光谱样本数据进行分类识别，并引入随机噪声进行进一步测试。结果表明WT-SVD 特征向量在矿物油分类识别方面比单独SVD 特征向量具有准确度高、稳健性强的优势，有助于更好地实现矿物油聚类分析或种类鉴别。

  3. 所属分类：其它

  1. 结合鲁棒主成分分析和非下采样轮廓波变换的红外与可见光图像的压缩融合

  2. 针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习之主成分分析PCA数据降维

  2. 1 基本概念 PCA即主成分分析技术。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：749kb
    • 提供者：weixin_38584148
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