本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。
2023-04-16 16:05:38
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单水印算法在图像保护中功能较为单一，文中提出了一种基于分块的离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT相结合的双水印算法。小波域水印算法基于人类视觉特性HVS对图像进行分解，具有较好的鲁棒性，可作为图像版权保护；基于分块的离散余弦变换水印算法鲁棒性较差但可块定位，可用于图像完整性认定。同时，设计嵌入模型时论证了两种水印的嵌入顺序，使后嵌入的dct域水印不会对先嵌入的dwt域水印形成攻击。经攻击测试，该算法DCT域水印可较好的反映出图像被篡改情况；同时DWT域水印对恶意攻击有较好的抵抗力，能作为版权保护的有效手段。
2023-04-14 16:37:57
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员
2023-04-11 20:22:34
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本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。
2023-04-11 20:19:09
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在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征，基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中，一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示，然后通过训练多个神经网络，并应用神经网络集成的方法将其结果合成，对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验，实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高百分之五。
2023-04-11 20:17:53
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人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能
2023-04-11 20:16:44
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提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性；非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征；Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明，这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感，具有良好的健壮性和较高的识别效率。
2023-04-10 09:44:30
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针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高，根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性，提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解，再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性，进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明，该算法克服了传统算法的不足，弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾，从而具有更好的实用性。
2023-04-08 13:22:13
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Haar小波变换的基本思想：找到另一个基函数，通过压缩平移也生成差空间，这个基函数和原来的尺度函数能够建立直接的联系。优点是时域紧支撑的，正交对称的，而且计算简单。但是在时域上是不连续的，所以作为基本小波性能不是特别好。从时频图可以看出频率分辨率比较差。
2023-04-06 15:14:27
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