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  1. 指纹识别

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  2. 摘要:指纹识别技术在各个领域的应用已经逐渐成熟,本文基于信息论中的互信息,在指纹识别的特征选取和识别提出自己的一些想法。 1 引言 指纹是人终身不变的生理特征之一,因其具有惟一性、稳定性以及方便性等独特的特点,使指纹识别成为现在应用最广泛的生物识别技术。 指纹识别系统处理的流程中,指纹图像预处理是第一个处理环节,我沿用已经成熟的去噪,二值化,滤波,细化,对其进行预处理。 互信息作为最终的识别准则来进行指纹的识别。 2 指纹的预处理 般自动指纹识别系统由图像采集、图像预处理、细节点提取和指纹匹 几
  3. 所属分类:源码下载

    • 发布日期:2011-05-08
    • 文件大小:422225
    • 提供者:sasigi
  1. program_web

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  2. 免费试用版奇异熵矩阵束模态辨识软件 信号模态辨识在电力系统振荡和机械振荡中都有广泛的应用,传统的分析方法主要基于Prony算法,由于是强制性的指数多项式拟合,对信号模态的辨识性能不是很好,特别是一些集成辨识工具无法对模态阶数进行设置。prony算法、itd算法、arma算法和HHT方法对信号噪声敏感。-good
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:56630
    • 提供者:zenger
  1. BSS

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  2. 盲源分离算法的几篇文章应用 【基于独立分量分析的脑电中眼电伪迹消除】【基于负熵和智能优化的盲源分离方法】【基于小波消噪和盲源分离的信号奇异点检测方法】-Blind source separation algorithm applied 【several articles based on independent component analysis of EEG ocular artifact】 【intelligent optimization based on negative entr
  3. 所属分类:Bio-Recognize

    • 发布日期:2017-05-14
    • 文件大小:3671116
    • 提供者:Hekate
  1. WeiFengYing-supporting-program

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  2. 魏凤英的现代气候统计诊断与预测技术的fortran源代码,里边包括气候变化趋势分析的程序:线性倾向估计、滑动平均及一些趋势检验和函数;气候突变检测:滑动t检验、Cramer s法、Yamamoto法、Mann-Kendall法、Pettitt法Lepage法;气候序列周期的提取方法:功率谱、最大熵谱、交叉谱、多维最大熵、奇异谱分析、小波分析;以及EOF、主成分等等,总之熟悉这本书的同学,应该知道这本书的“强大”是做数理统计分析、及气象等必备的工具书啊,而且其程序,尤为宝贵!特此与大家分享-Wei
  3. 所属分类:source in ebook

    • 发布日期:2016-06-01
    • 文件大小:173056
    • 提供者:小虎
  1. qiyipu

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  2. 可以对工程上测得的信号进行求奇异普熵,提取特征向量-Seeking singular Pu entropy, extracting a feature vector can be the signal measured in the engineering
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2013-10-28
    • 文件大小:695
    • 提供者:chaolongchen
  1. qiyizhi

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  2. 对加噪信号进行奇异值分解。对奇异值计算其熵特征-Plus noise signal on the singular value decomposition. Calculate the entropy for the singular value feature
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2013-10-28
    • 文件大小:2100
    • 提供者:feng
  1. spectrum-Shannon-entropy

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  2. 信号的奇异谱香农熵和奇异谱指数熵 matlab 源程序-Signal singular spectrum Shannon entropy and singular entropy source spectral index
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:980
    • 提供者:江燕
  1. entropy

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  2. 求解信号的香农熵和指数熵,分别从功率谱和奇异谱的角度求解(The Shannon entropy and exponential entropy of signals are obtained.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2019-03-31
    • 文件大小:1024
    • 提供者:spidereason
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