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ARTnn
- 输入信号五个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，得到识别出的信号类别，本例为2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一个，还可以看Art网络的扩展性。-input signal instantaneous
featrue7
- 提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。-extract information based on the
NorctrMoment
- 提取归一化中心矩——对平移和放缩有良好的不变性，我感觉比HU矩要简单可靠，请各位指正。qq254730570
OpenCVtuxiangju
- 用OpenCV做的，先对图像做预处理，再求取图像中目标区域的归一化中心矩或者Hu矩。使用前先对VC++6.0进行OpenCV环境设置。
BimomentNormalization
- 该算法是bimoment非线性归一化的改进，可以对最终的识别率有所提高，而且该算法能够自动的调整汉字的中心，并有很强的抗干扰能力
基于眼裂的人脸图像归一化.doc
- 针对人脸识别中图像前期处理的人脸图像归一化问题，用AdaBoost Cascade方法检测出人脸和眼裂，提出以两眼裂中心点连线为基准进行水平旋转和尺度的归一化矫正方法。与通常的利用两眼瞳距方法相比较，该方法更加快速准确，能处理多达20°的倾斜，对戴眼镜、图像模糊、俯视、仰视、斜视等情况的鲁棒性更好。 A novel approach was presented, using the line between the two cente
ARTnn
- 输入信号五个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，得到识别出的信号类别，本例为2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一个，还可以看Art网络的扩展性。-input signal instantaneous
featrue7
- 提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。-extract information based on the
NorctrMoment
- 提取归一化中心矩——对平移和放缩有良好的不变性，我感觉比HU矩要简单可靠，请各位指正。qq254730570-Extraction of normalized central moments- on the Pan and zoom invariance good, I feel HU moment than to a simple and reliable, please correct me. qq254730570
OpenCVtuxiangju
- 用OpenCV做的，先对图像做预处理，再求取图像中目标区域的归一化中心矩或者Hu矩。使用前先对VC++6.0进行OpenCV环境设置。-OpenCV to do with the first image preprocessing to do, and then strike the target area image normalized central moments or Hu moments. Before the use of
BimomentNormalization
- 该算法是bimoment非线性归一化的改进，可以对最终的识别率有所提高，而且该算法能够自动的调整汉字的中心，并有很强的抗干扰能力-The algorithm is non-linear normalized bimoment improvements can eventually improve the identification rate, and the algorithm can automatically adjust the
HuMoment
- 修改后的计算Hu归一化中心距的代码，与matlab程序计算结果一致，并附带测试对比图片，通过对放大前后两张图像的Hu计算，发现结果是一样的，证明了Hu矩在图像尺寸变化时保持不变，旋转、平移情况自己做吧-The revised calculation of Hu normalized center distance of the code results are consistent with the matlab program to
tiqu
- 提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。-Extraction based on instantaneou
QPSK_16QAM
- 提取信号七个基于瞬时信息的特征：零中心归一化瞬时幅度功率谱密度的最大值,零中心归一化瞬时幅度绝对值的标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值标准偏差，零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量标准偏差，零中心归一化的非弱信号段瞬时频率绝对值的标准偏差，一个信号段的归一化瞬时频率功率谱密度的最大值，根据信号 QPSK 和16QAM在 XI 轴投影的不同表现，提出特征参数。-Extraction based on instantaneou
bl11
- 采用信号包络和差分方式进行信号模式识别，通过变换产生时域解析信号SKH ，即信号的复包络，得到零中心归一化瞬时绝对值的标准偏差。 -Differential use of signal envelope and the way the signal pattern recognition, transformation generated by time domain analytic signal SKH, the signal
classify_analog
- 模拟信号调制识别，论文上算法的实现，用于计算特征参数：零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值、瞬时幅度等-Analog signal modulation recognition
tiaozhi_shibie
- 调制识别的传统算法， 零中心归一化瞬时幅度的谱密度的最大值 零中心归一化瞬时幅度绝对值得标准偏差 零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量绝对值的标准偏差 零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差 零中心归一化非弱信号段瞬时频率绝对值得标准偏差-Traditional modulation recognition algorithm, the zero center owned by an instantaneous
non-Gaussian-noise-Identification
- 该文提出一种基于广义分数阶傅里叶变换和分数低阶Wigner-Ville 分布的数字调制识别新方法，该方法提取广义分数阶傅里叶变换的零 中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值和分数低阶Wigner-Ville 分布幅度的最大值作为识别特征参数，并采用判决树分类器，实现了非高斯噪声下数字调制信号识别。-This paper presents a generalized fractional Fourier transform and frac
haartest
- 这是关于小波特征变换，其中这里的提取特征分为几个一是零中心归一化瞬时幅度的频谱最大值，二是包络平方值的两倍包络均值平方之差。三是瞬时频率的方差。四是大小波系数的方差，五是信号的四阶累积量之比。-This is the wavelet transform features, which extract features here is divided into several one is zero center normalized s
卫星通信中数字调相信号调制方式识别方法研究
- 针对数字卫星常用的 7 种通信信号调制方式(QPSK、8PSK、16QAM、32QAM、64QAM、16APSK、32APSK)，对零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值、四次方谱、幅度、高阶累积量四种特征参数进行了分析，提出了一种联合特征参数的信号调制识别方法．(Aiming at seven communication signal modulation modes commonly used in digital satellite (