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1.
条形码打印软件系统的开发 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了一种性能优良的条形码打印软件,该软件能在目前所流行的点阵、喷墨打印机上印制多种条码,并具有良好的用户界面,使用非常方便。 相似文献
2.
本文提出用多层前馈网络进行基于边缘信息的图象分割,讨论了学习样本的提取步骤和网络学习的速度改进方法,实验表明,用多层前馈网络进行图象分割能获得良好的结果。 相似文献
3.
4.
为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度,改进基于EOG的人—机交互系统性能,提出了一种基于曲线拟合(curve fitting)与支持向量机(SVM)的眼动信号分类算法(CF-SVM),并设计了新的实验范式,增加了“扫视保持”环节.该算法采用曲线拟合方法进行特征提取,在此基础上,使用SVM分类器对眼动信号进行分类.实验室环境下,对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别,CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3%,与其他几种眼动识别方法相比较,其平均正确率分别提升了9.4%、5.9%、1.0%.实验结果表明,CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能,具有高的分类精度和鲁棒性. 相似文献
5.
ICA在思维脑电特征提取中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
简要介绍了独立分量分析(ICA)的基本思想及算法,并将其应用在基于多导思维脑电(mental EEG)的特征提取方面。实验结果表明:ICA可以将脑电信号中包含的心电(ECG)、眼电(EOG)等多种干扰信号成功地分离出来,较好地完成了脑电消噪预处理工作。同时,通过使用ICA方法对不同心理作业的脑电信号进行分析处理,发现了与心理作业相对应的脑电独立分量特征,这些稳定的独立分量特征为心理作业分类和脑一机接口技术提供了新的实现方法。 相似文献
6.
基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。 相似文献
7.
目前,运动想象脑-机接口( motor imagery brain computer interface,MIBCI) 的离线分析和研究相对比较成熟,但是异步在线MIBCI始终具有挑战性。针对在线BCI系统的识别率和控制方式,提出了利用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法对运动想象(motor imagery,MI)进行特征提取并结合alpha波进行异步控制。构建了一种简单实用的自主控制小球运动MIBCI实验系统。有四名受试者参加了在线实验,其中有两名受试者在线运动想象识别正确率最高能达到100%。实验结果验证了本文所建系统的可行性和实用性。 相似文献
8.
论文对基于眼电信号(EOG)的扫视角度识别算法进行研究。设计了扫视角度定位和EOG采集实验。提出了联合线性预测系数和波形参数的EOG特征描述新方法;并使用BP神经网络与支持向量机对特征向量进行识别和分类。实验结果表明,本文所提出的方法能较好地识别出不同扫视角度的眼动模式。 相似文献
9.
10.