基于单片机的窑前储还器控制系统

介绍了一种窑前储坯器单片机控制系统的设计方案，并给出了有关硬件电路及软件程序流程图。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述，基于B样条理论推出一种多尺度小波变换，采有软阀值判决方式，提出一种简单，实用的小波去噪方法。     

基于单片机的窑前储坯器控制系统

介绍了一种窑前储坯器单片机控制系统的设计方案,并给出了有关硬件电路及软件程序流程图。     

基于多尺度数学形态学的边缘检测

提出了一种基于多尺度数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的优势,分析了在不同尺度下边缘提取的特点,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他形态学边缘检测法进行了比较,给出了在含噪条件下边缘提取的实验结果。     

均相-非均相溶液聚合法制取高分子量聚脲酸及聚喹唑啉二酮

研究了4,4′-二氨基联苯3,3′-二羧酸和二异氰酸酯的均相-非均相溶液聚合,建立了新的均相-非均相溶液聚合体系.解决了用一般溶液聚合法难于制取高分子量聚脲酸的困难.采用新的均相-非均相溶液聚合体系,制得了高分子量聚脲酸,并经环化和重排,制得性能优良的高分子量聚喹唑啉二酮.     

基于自适应小波的光频数据分类

利用一种基于自适应小波的新方法来减少变量维数且保留最佳的分类信息,即利用 ｍ 带小波变换将原始数据进行特征提取,并给出了一种小波基构造、特征提取及优化分类准则的算法,效果令人满意．     

基于Gabor滤波器的广义线体识别

在传统Gabor滤波器的基础上引入刻度与方向参数 ,得到一种自适应Gabor滤波器 ,通过对原图分块、滤波、合成 ,从面实现对广义线状待征的识别 ,实验结果令人满意     

基于小波系数聚类的特征提取分类方法

神经网络是一种普遍采用的模式分类方法,当对样本的抽样数目较大时,神经网络结构复杂,训练时间激增,分类性能下降,针对这一问题,提出一种基于快速小波变换特征提取的分类方法。着先对婆婆以系数矩阵的每行进行聚类,表达重要频率范围内小波系数矩阵的行有较多的聚类数,从而大大减少了神经网络的输入数,而同时保留了有用的信息。特征提取后,采用小波系数的能量值特征量,应用径向基函数网络识别肺发出的各种不同的声音,实验证明：该方法有较高的识别率。     

多目标主特征点检测的并行算法

文章提出了一种基于数学形态学的多目标的主点检测方法,介绍了形态学主点检测的原理,并且采用多尺度结构元素同时检测多个目标,提出了一种形态学的填充算法,给出了形态学主点检测的步骤。实验证明该方法能有效地检测出目标的主点,并能实现并行算法。