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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 算法研究

醫(yī)療影像的算法研究

  • 醫(yī)療影像技術(shù)在醫(yī)療保健行業(yè)扮演了越來(lái)越重要的角色。這一行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)是通過(guò)非置入手段來(lái)實(shí)現(xiàn)早期疾病預(yù)測(cè)和治療，降低病人開(kāi)支。多種診斷影像方法的融合以及算法開(kāi)發(fā)的進(jìn)步是設(shè)計(jì)新設(shè)備來(lái)滿足病人需求.
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基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的公交車(chē)載節(jié)點(diǎn)定位算法研究

  • WSN(Wireless Sensors Network)是集傳感器技術(shù)、MEMS技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的一種信息獲取和信息處理技術(shù)[1]，它具有自組織、自適應(yīng)能力，在智能交通方面具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和廣闊的應(yīng)用前景[2]。在智能公交系統(tǒng)中，車(chē)輛位
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基于并行計(jì)算的木馬免疫算法研究

  • 傳統(tǒng)的木馬檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)正確率、誤報(bào)率和漏報(bào)率上都有不足，針時(shí)傳統(tǒng)陰性選擇算法在檢測(cè)效率上的不足，提出一種基于并行計(jì)算的多特征區(qū)域匹配算法。這個(gè)算法首先把隨機(jī)字符串分為多個(gè)特征區(qū)域，每個(gè)特征區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)一個(gè)檢測(cè)器集合進(jìn)行匹配，而且特征區(qū)域之間采用r連續(xù)位匹配方式再次匹配，同時(shí)采用并行計(jì)算，設(shè)置匹配閾值進(jìn)行匹配確認(rèn)。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)的陰性選擇算法在匹配位數(shù)和隨機(jī)字符串位數(shù)增加時(shí)，候選檢測(cè)器增加速度較平緩，系統(tǒng)負(fù)擔(dān)增加較緩慢，因此具有較好的檢測(cè)效率。
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改善校正后低輝均勻度的算法研究

  • 導(dǎo)讀：本文將對(duì)校正后低輝均勻度存在的問(wèn)題和成因進(jìn)行探討，并提出在現(xiàn)有硬件基礎(chǔ)的條件下，通過(guò)改進(jìn)應(yīng)用校正系數(shù)的軟件算法，來(lái)改善低輝均勻度效果的方法，最后通過(guò)軟件模擬校正效果，驗(yàn)證算法可行性。正如畫(huà)龍最后
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電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流算法研究綜述

  • 摘要: 電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流實(shí)際上就是一個(gè)非線性優(yōu) 化問(wèn)題，由于其約束條件比較復(fù)雜，計(jì)算量相對(duì)較 大，是一個(gè)比較復(fù)雜的問(wèn)題。本文總結(jié)了最優(yōu)潮流 的經(jīng)典算法和智能優(yōu)化算法，并將這些算法進(jìn)行了 對(duì)比分析。最后，根據(jù)
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基于FPGA的生命探測(cè)儀算法研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 摘要：給出了一種基于FPGA的生命探測(cè)信號(hào)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。從理論上研究了生命探測(cè)儀的算法及其軟硬件系統(tǒng)。其中在FPGA軟件設(shè)計(jì)中利用模塊化的思想方法分別設(shè)計(jì)了FIR濾波器、異步FIFO、UART、電池監(jiān)控、功能控制等
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高等級(jí)公路路面裂縫類(lèi)病害輪廊提取的算法研究

  • 摘要：介紹了高等級(jí)公路路面的裂縫類(lèi)病害的輪廓利用數(shù)字圖像技術(shù)進(jìn)行提取的方法。利用高速的黑白CCD攝像機(jī)配合光源，實(shí)時(shí)攝取公路路面的圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲濾除、邊緣檢測(cè)和圖像分割操作，最后可以清晰地提取出路
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基于圖象的條形碼識(shí)別的算法研究及設(shè)計(jì)

  • 摘要：文章以條碼技術(shù)、圖象處理技術(shù)以及計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)出比較完善可靠的條形碼識(shí)別算法。文中著重介紹了條形碼識(shí)別的算法，并且對(duì)三種情況下即：理想的、小于五度傾斜的、稍微模糊的條形碼進(jìn)行了識(shí)別測(cè)
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邊緣圖像連通區(qū)域標(biāo)記的算法研究和SoPC實(shí)現(xiàn)

  • 針對(duì)二值邊緣圖像目標(biāo)點(diǎn)較少的特點(diǎn)，提出了基于目標(biāo)像素鄰域的8方向生長(zhǎng)區(qū)域標(biāo)記算法。該算法充分利用了邊緣圖像的走向信息，提高了搜索效率，降低了堆棧空間消耗，消除了鄰域反復(fù)掃描問(wèn)題。
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一種基于數(shù)字預(yù)失真平臺(tái)的推進(jìn)算法研究

  • 引言　　在巨大的市場(chǎng)壓力之下，高功率無(wú)線電設(shè)計(jì)似乎顯得比以往任何時(shí)候都更具成本效益。其中，最重要組成部分便是發(fā)射機(jī)效率。簡(jiǎn)單看一下功率放大器（PA）的傳遞函數(shù)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)線性度與電源效率之間存在根本的對(duì)立
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基于提升小波變換的模糊圖像融合算法研究

  • 針對(duì)傳統(tǒng)小波計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn)，使用提升格式的小波進(jìn)行圖像融合，計(jì)算量明顯減少，實(shí)時(shí)性也明顯提高。在分析比較幾種小波的基礎(chǔ)上，選出一種更適合于圖像分解的小波基。同時(shí)，針對(duì)低頻和高頻系數(shù)不同的情況選擇不同的融合規(guī)則。從融合效果可以看出，采用該算法得到的模糊圖像融合效果較好.
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Linux超線程感知的調(diào)度算法研究

  • Intel公司的超線程技術(shù)(Hyper-Threading Technology)是一項(xiàng)新的微處理器體系結(jié)構(gòu)技術(shù)，它在傳統(tǒng)指令級(jí)并行的基礎(chǔ)上提供了線程級(jí)并行。分析了超線程技術(shù)的特點(diǎn)，重點(diǎn)研究了Linux超線程感知調(diào)度優(yōu)化技術(shù)，解決了對(duì)Intel處理器的有效支持問(wèn)題，并且進(jìn)行了相關(guān)的性能評(píng)測(cè)。
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基于視覺(jué)圖像的微小零件邊緣檢測(cè)算法研究

  • 高精度的微小零件邊緣檢測(cè)中，傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法存在實(shí)際應(yīng)用可操作性較差，檢測(cè)結(jié)果難以達(dá)到精度要求等問(wèn)題。為了提高邊緣檢測(cè)精度，提出了基于Soble算子的改進(jìn)算法，該算法擴(kuò)展了Sobel算子邊緣檢測(cè)的模板，并對(duì)擴(kuò)展的梯度方向圖進(jìn)行了細(xì)化處理，而后在梯度圖像上實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式插值亞像素細(xì)分，從而完成對(duì)目標(biāo)邊緣的精確定位。
    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的定位精度為0．20 pixel，滿足微小零件在實(shí)際檢測(cè)的精度要求。
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自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真放大器的算法研究

  • 摘要：由于功率放大器特性隨溫度，供電電壓等因素的變化而改變，為了保證預(yù)失真功率放大器穩(wěn)定工作，預(yù)失真系統(tǒng)的自適應(yīng)性能就顯得非常重要?；诓檎冶淼念A(yù)失真放大器廣泛采用最小均方(1east-mean-square，LMS)自適
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指紋圖像預(yù)處理算法研究

  • 摘 要：為了增強(qiáng)指紋圖像預(yù)處理的效果，在對(duì)現(xiàn)有算法深入研究的基礎(chǔ)上，提出一種新的指紋圖像增強(qiáng)算法。先利用Radon變換來(lái)獲得圖像的方向圖，然后利用方向?yàn)V波器對(duì)該圖像進(jìn)行濾波，達(dá)到指紋圖像增強(qiáng)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果
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算法研究介紹

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