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开发一种合理的财务企业管理系统,可以促进企业的长远发展。在此结合SWT技术,详细阐述企业财务管理系统的具体设计,并在财务系统实现方面以实际的操作,通过系统界面对财务系统的流程进行展示,基于SWT开发的图形化用户界面实现了企业财务管理的主要功能。实践表明,该系统不仅操作简单,而且界面友好,是一种灵活、可靠、功能完善、实用性强的信息管理系统。 相似文献
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主要讨论了微型元器件诸如0201,01005以下元件,CSP器件等在电子产品组装过程中的焊膏印刷工艺.突出模板的厚度设计、开口外形设计、开口尺寸设计、材料选择以及PCB焊盘设计对微型元器件的要求;通过试验分析出哪种焊膏更适合微型元器件的焊膏印刷;试验证明出微型元器件需要寻求什么样的焊膏印刷工艺过程;总结出电子产品组装过程中运用微型元器件进行焊膏印刷的实际经验. 相似文献
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Mozilla组织所推崇的RIA技术XUL,其应用领域正逐渐扩大、深入,但目前尚无完备的图形界面开发工具可以使用,本文设计并实现一个基于Eclipse插件的XUL图形界面开发工具,支持“所见即所得”的编辑方式,能提高用户XUL应用的开发效率。 相似文献
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多人决策的一类相对均衡解 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析由于决策人偏好不同而引起决策差异的多人多目标决策问题,提出了这类决策问题的一类相对均衡解的概念和求取方法。相对均衡解以决策群体偏好的加权集结为基础,能最大程度地反映每个决策人的偏好。文中研究相对均衡解的SWT求取方法,并给出了求解的步骤。 相似文献
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特快速暂态过电压(VFTO)是气体绝缘变电站(GIS)中切换隔离开关时产生的特殊电磁暂态现象。VFTO会以传导和辐射方式影响二次设备的正常运行。为探究VFTO对二次设备的干扰特性,文中采用自制的二次侧干扰测量装置对某1 000 kV GIS的电压互感器(PT)二次侧共模干扰进行现场实测。接着,对比了5种时频分析方法的性能,采用其中性能较优的同步压缩小波变换(SWT)对实测波形进行了时频分析。实测结果表明:PT二次侧的共模干扰电压峰峰值最高可达9.65 kV。微脉冲的时频分析结果表明:7.8 MHz频率分量幅值高,且贯穿波形的始终,是PT二次侧干扰的主导频率分量。该分析结果可为GIS中二次设备的电磁抗扰度测试和电磁防护设计提供参考。 相似文献
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基于子波域空间相关的多分辨图像滤波方法 总被引:2,自引:1,他引:1
从静态子波变换入手,提出了一种有效的图像滤波算法。通过计算相邻尺度下细节信号的空间相关性来区分噪声和信号,如果子波系数的空间相关性大,则认为此位置的系数含有特征及边缘信息予以保留。实现这种理论的完整方法包括两部分:空间滤波和子波收缩。仿真结果表明这个算法有很好的降噪性能。 相似文献
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针对低剂量计算机断层扫描(LDCT)重建图像中存在大量噪声的问题,提出了一种平稳小波的深度残差卷积神经网络(SWT-CNN)模型,可以从LDCT图像估计标准剂量计算机断层扫描(NDCT)图像。该模型在训练阶段,将LDCT图像经平稳小波(SWT)三级分解后的高频系数作为输入,将LDCT图像高频系数与NDCT图像高频系数相减得到残差系数作为标签,通过深度卷积神经网络(CNN)学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系即可从LDCT图像的高频系数中预测NDCT高频系数,最后通过平稳小波反变换(ISWT)重构预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔及腹腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集,其中45对作为训练集,其余5对作为测试集。将所提模型与效果较好的非局部降噪算法、K-奇异值分解(K-SVD)算法、匹配三维滤波(BM3D)算法及图像域CNN(Image-CNN)模型对比,实验结果表明,SWT-CNN模型预测的NDCT图像信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)高,且均方根误差(RMSE)小于其他算法处理结果。该模型对于提高低剂量CT图像质量是可行且有效的。 相似文献
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为了更精确地进行机器人双目视觉中的特征匹配,需要获得数字图像中丰富而精确的纹理与边缘信息。为此提出了一种新的基于稳态小波变换(SWT)的多尺度纹理边缘检测算法。利用稳态小波变换(SWT)的平移不变性来精确捕获奇异点,在多尺度上通过小波参数的梯度变化检测纹理边缘,而后进行多尺度融合并运用形态学方法得到单像素宽度、精确的纹理边缘二值图。通过对比实验结果表明,相对于经典的边缘检测算法,该算法在抗噪声能力,物体表面纹理的丰富度以及边缘定位的准确性上有很大的提升,并满足特征匹配的需求。 相似文献
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一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform, SWT )域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products, SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding, AMPT)去噪方法。 相似文献