本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法,包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域,最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。
2025/7/2 10:04:39 14.05MB 粒子滤波算法
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介绍了基于DSP的条码图像实时识别系统,对原图像进行预处理后,运用模板匹配法进行图像区域查找,在原图像上分割出条码区域。
DSP的强大运算功能克服了模板匹配法计算量大的缺点;
DSP控制还具有电路简单、可靠、应用灵活等特性。
2025/6/19 4:30:27 103KB
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该程序需要在主页面先下载wall_delay程序,该程序在墙后建立了长为2米,宽为0.6米的矩形,利用后投影算法以及快速时延估计进行成像。
并且计算最佳带宽,最佳中心频率,阵列天线数量,陈列天线间隔。
使得成像质量很好。
缺点在于:计算量偏大。
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这是一种图像视觉显著性提取方法,对应文献S.Goferman,L.Zelnik-Manor,andA.Tal,“Context-awaresaliencydetection,”inIEEECVPR,2010,pp.2376–2383.该文献中的模型同时考虑了图像的局部特征和全局特征,克服了显著区域范围是固定模型以及区域只考虑到前景图像,忽视含有信息量的背景信息的做法,能提取出显著区域轮廓,利于后续处理,但是需要计算图像中每个像素点相当于局部区域的显著性,计算量较大。
2025/3/29 0:47:36 496KB CA算法 Matlab 显著性检测
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运动目标检测在计算机视觉,图像处理,模式识别等多领域有着广泛的应用,经历了多年的研究和探索,针对运动目标检测的算法层出不穷,我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究,实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态,本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法:背景相减法,帧差法,光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现,计算量小的优点,但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测,但是它却有很大的计算量,同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别,我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后,我们确定了利用canny算子进行边缘检测,并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后,借助光流法计算出物体的运动场,同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景,接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合,最后运用数学形态学的方法对结果进行处理,得到最终的运动目标。
通过实验,我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓,和光流法抗噪声能力差的缺点,可以准确检测运动目标,对运动目标具有更好的检测效果
2025/3/25 14:37:01 15.94MB 运动目标检测 CANNY算子 光流 matlab
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区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的,然而传统的匹配算法计算量大,匹配速度慢,效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大,时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域,然后对得到的图像低频部分进行分割,然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换,通过特征向量排序缩小匹配空间,最后通过经验阈值进行真伪鉴定,实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余,减少检测块数,降低了时间复杂度,提高了检测效率。
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用数理统计方法,推导出波动光学MTF数值计算的误差估计式,它适用于对不同的数值计算方法进行自相关积分所求得的MTF值进行误差估计.本文根据波动光学的基本性质,提出了新的MTF数值计算方法,它具有较高的数值精度,更可观的计算量大大减少.
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算法设计需要估算计算量和存储量。
组合数学研究计数和枚举的方法和理论。
2024/10/15 7:03:01 6.5MB 组合数学 计算机应用 计算量 存储量
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多线程计算pi,并且做性能分析。
单线程与多线程对比计算量相同,线程数不同例如,N取1000,000,测试使用1、2、3、4……个线程时所需要的时间。
线程数相同,计算量不同例如,只考察单线程和双线程的性能对比,N分别取不同的数值。
2024/9/5 17:44:17 577B pi
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提出了一种用于全局优化的混合差分进化算法。
在新算法中,混沌系统的随机性被用来在搜索空间中尽可能多地散布个体,模式搜索方法被用来加速局部开发,而DE算子被用来跳到一个更好的点。
证明了全局收敛。
详细研究了三种典型的混沌系统。
在包含13个高维函数的基准示例上的数值实验表明,该新方法以较少的计算量实现了更高的成功率和最终解决方案。
2024/7/27 13:07:01 215KB differential evolutionary algorithm; global
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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 钉钉 钉钉打卡