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特征向量
特征向量
交通标志检测
交通标志检测
应用背景
道路交通系统
交通状况
驾驶员
危险与困难
规定速度
特殊路段
禁令标志
限速标志
禁止左右转弯标志
先进车辆辅助驾驶系统
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SIFT
特征向量
平移
缩放
旋转不变性
光照变化
仿射
投影
特征点检测
方框滤波
Haar响应
欧氏距离匹配
应用背景 交通标志在道路交通系统中占据重要地位,其主要作用为显示当前路段交通状况,提示驾驶员前方道路环境中的危险与困难,警告驾驶员按规定速度行驶,特殊路段禁止左右转弯或禁止停车等,为安全驾驶提供有利的保障。因此,交通标志的检测与识别是一个非常重要的课题,对防止道路交通事故,保障驾驶员的人身安全具有重要意义。 道路交通标志中,禁令标志主要起到禁止某种行为的作用,共43种,在交通标志中占据重要地位[14]。其中,限速标志及禁止左右转弯标志,对保障驾驶人的安全行驶具有重要意义,因此也是目前交通标志识别领域研
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对多机电力系统进行小干扰稳定分析
多机电力系统
小干扰
稳定分析
特征值
特征向量
对多机电力系统进行小干扰稳定分析可以计算特征值,特征向量
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雅克比方法求矩阵的特征值和特征向量
雅克比方法
求矩阵
特征值
特征向量
雅克比方法求矩阵的特征值和特征向量,matlab文件,已经调试成功了
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matlab代码实现PCA的步骤
PCA
数据中心化
协方差矩阵
特征值
特征向量
PCA的步骤:1 先将数据中心化;2 求得的协方差矩阵;3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量;4 将特征值与特征向量进行排序;5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向;6 求出降维后的数据;
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利用小波变换实现对故障信号的特征提取
小波变换
故障信号
特征提取
特征向量
利用小波变换实现对故障信号的特征提取 构造特征向量
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PCA算法程序设计步骤
PCA算法程序设计步骤
去均值
协方差矩阵
特征值
特征向量
白矩阵
PCA算法程序设计步骤:1、去均值2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数4、降序排列特征值5、去掉较小的特征值6、去掉较大的特征值(一般没有这一步)7、合并选择的特征值8、选择相应的特征值和特征向量9、计算白矩阵10、提取主分量
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应用9×9的窗口对上述图像进行随机抽样
应用9×9的窗口
随机抽样
子图象
协方差矩阵
特征向量
(1)应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样,共抽样200块子图象;(2)将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量;(3)对所有200个行向量进行KL变换,求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值,按降序排列特征值以及所对应的特征向量;(4)选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元,将原图象块向这40个特征向量上投影,所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。(5)求出所有子块的特征向量。
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特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别
特征值
特征向量
提取
训练样本
识别
包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,本程序的性能已经达到较高水平,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
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灰度共生矩阵提取图像纹理特征
灰度共生矩阵
图像纹理特征
特征向量
基于灰度共生矩阵提取图像纹理特征,FC为生成的特征向量
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表面肌电信号的AR参数模型分析法
表面肌电信号
AR参数模型
分析法
特征向量
表面肌电信号的AR参数模型分析法,提取特征向量
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数学建模算法大全(30个算法Matlab)
相位梯度自聚焦算法(PGA)
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人脸识别系统
PGA, 相位梯度自聚焦算法
人脸检测实现工具
基于重复控制补偿的PID控制
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龙格库塔法求解了齿轮系统6自由度的动力学方程