这是北京大学计算机系数字图像处理的实习题目。
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
在这个项目中，我们收获了很多。
把整个分类、特征提取、论文阅读等等都经历了。
这是我们组三个人共同的结果。
一． 项目综述本实验项目实现了基于内容的图像分类系统，系统共分为三大模块：特征提取部分和分类器训练与测试，以及界面展示。
在特征提取模块采用了HSV、CIE-LAB、RGB颜色特征，小波变换及灰度共生矩阵的纹理特征，基于canny算子不变矩的形状特征；
分类器我们选择了SVM、？对于不同特征的处理，我们采取了前期加权融合。
最后还有一个对各个特征分类结果的投票决策系统，但投票系统还没有用于最后结果的提交。
界面展示使用VisualC++6.0平台。
如果遇到任何问题，或者想转载，可以到我的主页留言：http://blog.sina.com.cn/gusui，或者直接给我来邮件：ouyangj0@gmail.com谢谢：）
2023/6/6 15:52:56
1.56MB
1
摘要：应用信号处理方法对振动信号进行特征提取的技术是机械设备故障诊断领域的重要研究方向。
常用的机械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。
针对常用的振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。
根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
关键词：振动与波；
故障诊断；
振动信号；
特征提取；
信号处理
常用的机械设备故障诊断领域的信号处理方法主要包括时域分析、频域分析和时频分析。
针对常用的振动信号处理方法，总结多种算法的特征和优缺点。
根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
关键词：振动与波；
故障诊断；
振动信号；
特征提取；
信号处理
2023/6/4 15:12:06
402KB
1
重点研究了采用数学形态学方法对沥青混合料数字图像进行分析和处理。
利用VC.NET开发环境对沥青混合料二值图像分别进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算处理，通过处理效果得到数学形态学方法是研究提取沥青混合料中集料颗粒比例的一种比较好的方法。
利用VC.NET开发环境对沥青混合料二值图像分别进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算处理，通过处理效果得到数学形态学方法是研究提取沥青混合料中集料颗粒比例的一种比较好的方法。
2023/6/1 12:26:31
1.57MB
1
基于语音的性别识别基于语音的性别识别，使用：免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）梅尔频率倒谱系数（MFCC）高斯混合模型（GMM）数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2023/5/29 20:06:48
18.1MB
1
本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。
包括：1、图片预处理；
2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；
3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；
4、基础算法：AdaBoost的训练与测试;Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting,CastBoost、FloatBoost
包括：1、图片预处理；
2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；
3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；
4、基础算法：AdaBoost的训练与测试;Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting,CastBoost、FloatBoost
2023/5/15 11:45:44
256KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB